信息技术行业大数据分析与人工智能应用方案.pdf

信息技术行业大数据分析与人工智能应用

方案

第一章引言3

1.1行业背景3

1.2研究目的与意义3

1.3研究方法与技术路线4

第二章大数据分析技术概述5

2.1大数据分析概念5

2.2大数据分析流程5

2.2.1数据收集5

2.2.2数据预处理5

2.2.3数据存储5

2.2.4数据分析5

2.2.5结果展示与可视化5

2.2.6应用与优化5

2.3常见大数据分析工具5

2.3.1Hadoop6

2.3.2Spark6

2.3.3Flink6

2.3.4MongoDB6

2.3.5Tableau6

2.3.6Python6

第三章数据采集与预处理6

3.1数据采集方法6

3.1.1网络爬虫技术6

3.1.2数据接口调用6

3.1.3物联网技术7

3.1.4数据交换与共享7

3.2数据预处理流程7

3.2.1数据清洗7

3.2.2数据集成7

3.2.3数据转换7

3.2.4数据降维7

3.3数据质量评估7

3.3.1数据准确性评估8

3.3.2数据可用性评估8

3.3.3数据时效性评估8

第四章数据存储与管理8

4.1数据存储技术8

4.1.1关系型数据库存储技术8

4.1.2非关系型数据库存储技术9

4.2数据仓库构建9

4.2.1数据源分析9

4.2.2数据整合9

4.2.3数据建模9

4.3数据安全管理9

4.3.1数据访问控制9

4.3.2数据加密10

4.3.3数据备份与恢复10

第五章数据挖掘与知识发觉10

5.1数据挖掘方法10

5.2知识发觉流程10

5.3应用案例分析11

第六章人工智能基础理论11

6.1人工智能概述11

6.2常见人工智能技术11

6.2.1机器学习11

6.2.2深度学习12

6.2.3自然语言处理12

6.2.4计算机视觉12

6.2.5知识图谱12

6.3人工智能发展历程12

6.3.1早期研究）12

6.3.2专家系统时期）12

6.3.3连接主义时期）12

6.3.4深度学习时期（2010年至今）12

第七章人工智能在大数据分析中的应用13

7.1数据挖掘与机器学习13

7.1.1引言13

7.1.2数据挖掘技术13

7.1.3机器学习算法13

7.1.4数据挖掘与机器学习在大数据分析中的应用13

7.2深度学习与神经网络13

7.2.1引言13

7.2.2深度学习技术14

7.2.3神经网络应用14

7.3智能推荐系统14

7.3.1引言14

7.3.2推荐系统原理14

7.3.3推荐系统应用14

第八章大数据分析与人工智能在行业中的应用15

8.1金融行业15

8.1.1背景及挑战15

8.1.2应用方案15

8.2医疗行业15

8.2.1背景及挑战15

8.2.2应