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大数据挖掘与分析实践指南
TOC\o1-2\h\u93第1章大数据概述 4
292211.1大数据概念与特征 4
161641.2大数据应用领域 5
67351.3大数据技术架构 5
1737第2章数据预处理 5
148692.1数据清洗 5
76712.1.1缺失值处理 6
3062.1.2异常值检测与处理 6
210642.1.3重复数据删除 6
144332.1.4数据一致性检查 6
237942.2数据集成 6
4762.2.1数据集成方法 6
219482.2.2数据集成策略 6
253332.2.3数据集成质量控制 6
283302.3数据转换 6
19472.3.1数据类型转换 6
179262.3.2数据离散化 6
303952.3.3数据聚合 7
188622.3.4特征工程 7
263252.4数据归一化与标准化 7
158202.4.1数据归一化 7
72512.4.2数据标准化 7
190492.4.3非数值型数据转换 7
18260第3章数据仓库与OLAP技术 7
200893.1数据仓库基础 7
176743.1.1数据仓库概念 7
277223.1.2数据仓库发展历程 7
22743.1.3数据仓库特点 7
88373.1.4数据仓库作用 8
215143.2数据仓库设计方法 8
77143.2.1数据仓库设计方法 8
220383.2.2数据仓库设计步骤 8
53663.2.3注意事项 9
265743.3联机分析处理（OLAP）技术 9
137733.3.1OLAP概念 9
228933.3.2OLAP类型 9
251273.3.3OLAP关键技术 10
224893.3.4OLAP应用 10
181963.4多维数据模型与查询 10
185883.4.1多维数据模型构建 10
219603.4.2多维查询方法 10
150163.4.3多维查询语言 11
25042第4章数据挖掘算法 11
148854.1关联规则挖掘 11
66944.1.1关联规则基本概念 11
20214.1.2Apriori算法 11
315744.1.3FPgrowth算法 11
310174.1.4大数据环境下的关联规则挖掘优化 11
32444.2分类与预测 11
109734.2.1分类与预测基本概念 12
18014.2.2决策树算法 12
193254.2.3支持向量机算法 12
152744.2.4神经网络算法 12
64524.2.5集成学习方法 12
5924.3聚类分析 12
240644.3.1聚类分析基本概念 12
290144.3.2Kmeans算法 12
168554.3.3层次聚类算法 12
306444.3.4DBSCAN算法 12
192434.3.5聚类算法的评估与优化 12
286894.4时间序列分析 12
266754.4.1时间序列分析基本概念 12
156814.4.2ARIMA模型 12
286494.4.3长短期记忆网络（LSTM） 12
173874.4.4时间序列分析在实际应用中的挑战与解决方案 12
16293第5章大数据分析技术 12
292275.1Hadoop生态系统 12
6815.1.1Hadoop核心组件 13
198165.1.2Hadoop生态系统扩展组件 13
233455.2Spark计算框架 13
326965.2.1Spark核心概念 13
83705.2.2Spark生态系统组件 13
270135.3分布式文件系统 13
177825.3.1Hadoop分布式文件系统（HDFS） 13
85375.3.2Alluxio（原名Tachyon） 14
178475.4NoSQL数据库 14
232865.4.1键值存储数据库 14
217295.4.2列式存储数据库 14
143625.4.3文档型数据库 14
250045.4.4图数据库 14
22706第6章机器学习与深度学习 14
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