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互联网大数据分析与应用实战指南

TOC\o1-2\h\u10079第一章：互联网大数据概述 3

263341.1大数据概念与特征 3

325671.2互联网大数据来源与分类 3

278691.2.1数据来源 3

36561.2.2数据分类 3

326721.3互联网大数据发展趋势 4

11457第二章：大数据采集与预处理 4

235702.1数据采集方法与技术 4

152152.1.1网络爬虫技术 4

248592.1.2数据接口调用 4

168312.1.3数据库连接 4

51312.1.4物联网技术 4

176522.2数据清洗与转换 5

280332.2.1数据清洗 5

271182.2.2数据转换 5

231932.3数据预处理流程 5

159183.1数据采集：通过上述方法与技术，从不同数据源获取原始数据。 5

318363.2数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等数据。 5

107523.3数据转换：将清洗后的数据转换为适合分析的数据类型和格式。 5

163183.4数据存储：将预处理后的数据存储到数据库、文件等存储系统中。 5

237933.5数据整合：整合不同数据源的数据，形成完整的数据集。 5

314283.6数据分析：对预处理后的数据进行深入分析，挖掘有价值的信息。 5

20218第三章：大数据存储与管理 6

244403.1分布式存储技术 6

10363.1.1分布式存储系统架构 6

235093.1.2常见分布式存储技术 6

278673.2数据仓库与数据湖 6

301713.2.1数据仓库 6

222943.2.2数据湖 7

280003.3数据管理策略与优化 7

124143.3.1数据分区 7

310743.3.2数据压缩 7

152113.3.3数据索引 7

258253.3.4数据缓存 7

22413.3.5数据备份与恢复 7

121673.3.6数据清洗与治理 8

27249第四章：大数据分析与挖掘 8

145134.1数据挖掘基本概念 8

273674.2常见数据挖掘算法 8

285614.3大数据分析工具与应用 9

31008第五章：数据可视化与报告 9

65255.1数据可视化技术 9

138835.2可视化工具与应用 10

19665.3数据报告撰写与呈现 10

30913第六章：互联网大数据应用场景 11

81836.1电商行业应用 11

314786.1.1用户行为分析 11

307856.1.2商品定价策略 11

53656.1.3供应链管理 11

7156.1.4营销策略优化 11

103396.2金融行业应用 11

311016.2.1风险控制 12

212426.2.2个性化服务 12

268376.2.3资产管理 12

261776.2.4反洗钱 12

325636.3医疗行业应用 12

220586.3.1疾病预测与预防 12

111536.3.2个性化诊疗方案 12

75296.3.3医疗资源优化配置 12

120086.3.4药物研发 12

19908第七章：大数据安全与隐私保护 12

76357.1数据安全风险与挑战 12

296177.2数据加密与安全存储 13

317877.3隐私保护技术与应用 13

28655第八章：大数据技术在人工智能中的应用 14

109368.1机器学习与大数据 14

161438.2深度学习与大数据 14

243588.3人工智能在大数据中的应用案例 15

9724第九章：大数据项目管理与实践 15

247969.1项目管理方法与流程 15

133149.1.1项目管理概述 15

228989.1.2项目管理方法 16

199489.1.3项目管理流程 16

158219.2项目实施与监控 16

212939.2.1项目实施策略 16

156649.2.2项目监控方法 16

136189.3项目评估与优化 17

199049.3.1项目评估方法 17

231099.3.2项目优化策略 17

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