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互联网大数据挖掘与应用指南

TOC\o1-2\h\u10151第一章引言 2

6551.1大数据概念与发展趋势 2

323631.1.1大数据概念 3

2061.1.2大数据发展趋势 3

12011.2互联网大数据挖掘的意义与应用场景 3

207561.2.1互联网大数据挖掘的意义 3

143951.2.2互联网大数据挖掘的应用场景 4

24706第二章数据采集与预处理 4

180222.1数据来源与采集方法 4

206742.2数据清洗与预处理技术 5

135772.3数据质量评估与优化 5

6100第三章数据存储与管理 6

131873.1分布式存储系统 6

316043.1.1分布式存储系统的特点 6

238263.1.2常见分布式存储系统 6

114153.2数据库管理系统 6

160903.2.1数据库管理系统的类型 6

112063.2.2数据库管理系统的特点 6

182603.3数据仓库与数据湖 7

95733.3.1数据仓库 7

127903.3.2数据湖 7

11560第四章数据分析方法 7

228644.1统计分析方法 7

149214.2机器学习方法 8

273904.3深度学习方法 8

4658第五章文本挖掘与应用 9

51355.1文本预处理 9

321885.2文本分类与情感分析 9

127635.3主题模型与关键词提取 9

17720第六章社交网络分析 10

128996.1社交网络数据特点 10

45636.1.1数据规模巨大 10

267816.1.2数据类型丰富 10

18216.1.3数据动态性强 10

318556.2社交网络分析方法 10

157986.2.1社区发觉 10

69396.2.2关联规则挖掘 10

205886.2.3社交网络影响力分析 10

298016.2.4文本挖掘 11

305486.3社交网络应用案例 11

127626.3.1舆情监控 11

185966.3.2网络营销 11

165436.3.3个性化推荐 11

136536.3.4疾病预测与防控 11

195056.3.5知识图谱构建 11

183886.3.6人力资源招聘 11

30392第七章关联规则挖掘与应用 11

75047.1关联规则挖掘原理 11

14507.2关联规则挖掘算法 12

57367.3关联规则应用案例 12

11325第八章聚类分析与应用 13

251518.1聚类分析方法 13

109228.2聚类算法选择与应用 13

243878.3聚类分析在互联网大数据中的应用 14

28760第九章时序数据分析与应用 14

264169.1时序数据分析方法 14

82779.1.1描述性分析 14

20629.1.2时间序列模型 15

48279.1.3聚类分析 15

312939.2时序预测算法 15

9409.2.1线性预测 15

255519.2.2神经网络预测 15

236839.2.3机器学习预测 15

152939.3时序数据分析应用案例 15

174009.3.1股票价格预测 15

296299.3.2交通流量预测 16

72959.3.3能源消耗预测 16

14689.3.4气象预报 16

15468第十章互联网大数据挖掘与可视化 16

1083510.1可视化技术概述 16

1207610.2可视化工具与平台 16

2653710.3互联网大数据挖掘结果可视化展示 17

第一章引言

在当今信息化社会，互联网作为信息传播的重要载体，已经成为人们生活、学习和工作中不可或缺的一部分。互联网的迅速发展，大量的数据被产生、存储和传播，这些数据被称为互联网大数据。大数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，旨在从海量数据中提取有价值的信息，为各行业提供决策支持。本章将介绍大数据的概念与发展趋势，以及互联网大数据挖掘的意义与应用场景。

1.1大数据概念与发展趋势

1.1.1大数据概念

大数据是指在规模、多样性、速度和价值等方面超过传统数据处理能力的数据集合。大数据具有以下四个特点：

（1）数据规模巨大：大数据涉及的数