图书介绍
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- 王文生，陈明编著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030426185
- 出版时间：2015
- 标注页数：149页
- 文件大小：62MB
- 文件页数：160页
- 主题词：信息技术－应用－农业－研究
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图书目录
第1章 大数据概述1
1.1 问题的提出1
1.1.1 电子数据迅速增加1
1.1.2 数据蕴藏巨大的经济价值2
1.1.3 数据是国家的核心资产3
1.1.4 大数据的产生源泉4
1.2 大数据的概念与特性7
1.2.1 大数据的概念7
1.2.2 大数据的性质9
1.3 大数据技术与关键问题11
1.3.1 大数据技术的主要内容11
1.3.2 大数据的处理过程13
1.3.3 大数据技术的特征15
1.3.4 大数据的关键问题与关键技术17
1.4 大数据农业应用19
1.4.1 大数据农业应用需求19
1.4.2 大数据农业应用方向20
1.4.3 大数据农业应用实例21
第2章 大数据存储与管理24
2.1 概述24
2.1.1 非结构化问题24
2.1.2 NoSQL的产生24
2.2 大数据存储与管理的特点与挑战26
2.2.1 特点26
2.2.2 挑战27
2.3 主要存储方式28
2.3.1 键值存储方式28
2.3.2 文档存储方式33
2.3.3 列存储方式34
2.3.4 图形存储方式37
2.3.5 各种典型的存储类型所对应的NoSQL数据库38
第3章 大数据处理40
3.1 函数式编程范式40
3.1.1 函数型语言40
3.1.2 函数式编程41
3.2 映射函数与化简函数42
3.2.1 映射与映射函数43
3.2.2 化简与化简函数44
3.3 MapReduce计算44
3.4 基于Hadoop平台的分布式计算46
3.4.1 Hadoop概述46
3.4.2 分布式系统与Hadoop48
3.4.3 SQL数据库和Hadoop48
3.4.4 基于Hadoop的分布计算50
第4章 大数据分析57
4.1 数据分析概述57
4.1.1 数据分析的概念57
4.1.2 数据分析的目的与意义58
4.1.3 数据分析的基本方法58
4.1.4 数据分析的类型65
4.1.5 数据分析步骤66
4.2 大数据分析基础66
4.2.1 可视化分析67
4.2.2 数据挖掘67
4.2.3 预测性分析67
4.2.4 语义引擎67
4.2.5 数据质量和数据管理67
4.2.6 大数据的离线与在线分析68
4.3 大数据预测分析69
4.3.1 大数据预测分析关键因素69
4.3.2 大数据预测分析演进方向70
4.3.3 大数据预测分析相关问题71
4.3.4 舆情监测与分析72
4.3.5 大数据舆情分析74
第5章 大数据农业科研创新75
5.1 科学研究第一范式76
5.1.1 科学实验特点76
5.1.2 科学实验的主要步骤77
5.1.3 科学实验分类77
5.1.4 科学实验构成78
5.1.5 科学实验程序79
5.1.6 第一范式使用原则80
5.2 科学研究第二范式81
5.2.1 科学理论的特征81
5.2.2 科学理论结构82
5.2.3 科学理论的价值82
5.2.4 建立科学理论体系的方法82
5.3 科学研究第三范式83
5.3.1 概述83
5.3.2 离散模型的模拟84
5.3.3 连续系统模拟85
5.3.4 模拟语言85
5.4 科学研究第四范式85
5.4.1 数据密集型计算86
5.4.2 格雷法则88
5.4.3 科学研究第四范式的核心内容90
5.5 现代农业科研创新方式92
5.5.1 农业科研信息化92
5.5.2 科学大数据95
5.5.3 农业科学数据96
5.5.4 大数据环境下的农业科研模式创新97
第6章 大数据农业应用100
6.1 大数据在精准农业中的应用100
6.1.1 精准农业概述100
6.1.2 精准农业应用现状102
6.1.3 大数据支撑下的精准农业103
6.2 大数据技术在农业生产环境监控中的应用105
6.2.1 农业物联网概述105
6.2.2 农业生产环境监控发展现状109
6.2.3 大数据支撑下的农业生产环境监控111
6.3 大数据技术在农情遥感监测中的应用113
6.3.1 遥感及其农业应用概述113
6.3.2 农情遥感监测的发展现状116
6.3.3 大数据支撑下的农情遥感监测118
6.4 大数据技术在农业农村综合信息服务中的应用120
6.4.1 农业农村综合信息服务概述120
6.4.2 国家农村综合信息服务平台123
6.4.3 国家农业科技服务云平台126
6.4.4 面向农业农村综合信息服务的大数据技术创新128
第7章 农业大数据未来发展131
7.1 农业大数据概述131
7.1.1 农业大数据内涵131
7.1.2 农业大数据的特征132
7.1.3 农业大数据的价值133
7.2 农业大数据发展展望134
7.2.1 发展农业大数据的意义134
7.2.2 农业大数据发展面临的问题136
7.2.3 农业大数据发展前景137
7.3 农业大数据发展政策建议138
7.3.1 制定我国农业大数据发展战略138
7.3.2 突破农业大数据关键技术139
7.3.3 加快建设农业大数据研究中心和重点工程141
7.3.4 推动农业大数据应用集成共享143
7.3.5 建立农业大数据人才队伍145
参考文献146