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大数据技术应用与实践案例分享

第一章大数据技术概述3

1.1大数据技术的发展历程3

1.1.1起源阶段3

1.1.2发展阶段3

1.1.3爆发阶段3

1.2大数据技术的核心组成3

1.2.1数据采集与存储3

1.2.2数据处理与分析3

1.2.3数据可视化与展示4

1.2.4应用场景与解决方案4

1.2.5安全与隐私保护4

第二章大数据采集与存储4

2.1数据采集方法与工具4

2.1.1网络爬虫4

2.1.2数据接口4

2.1.3物联网设备4

2.1.4数据库5

2.2数据存储技术与策略5

2.2.1分布式存储5

2.2.2数据仓库5

2.2.3数据湖5

2.2.4数据缓存5

第三章数据清洗与预处理6

3.1数据清洗的基本流程6

3.1.1数据收集与整合6

3.1.2数据质量评估6

3.1.3数据清洗6

3.1.4数据验证与审核6

3.1.5数据存储与备份6

3.2数据预处理的关键技术6

3.2.1数据归一化7

3.2.2数据标准化7

3.2.3数据降维7

3.2.4数据离散化7

3.2.5数据特征选择7

3.2.6数据插补与缺失值处理7

第四章数据挖掘与分析7

4.1数据挖掘的基本方法7

4.2数据分析的实际应用8

第五章大数据可视化8

5.1可视化工具与技术8

5.1.1概述8

5.1.2可视化工具9

5.1.3可视化技术9

5.2可视化在数据分析中的应用10

5.2.1数据摸索10

5.2.2数据分析10

5.2.3报告撰写10

5.2.4决策支持10

第六章大数据安全与隐私保护10

6.1数据安全策略10

6.1.1数据加密10

6.1.2访问控制11

6.1.3数据备份与恢复11

6.1.4安全审计11

6.1.5安全防护技术11

6.2隐私保护技术11

6.2.1数据脱敏11

6.2.2差分隐私11

6.2.3同态加密11

6.2.4联邦学习11

6.2.5隐私计算12

第七章大数据技术在金融领域的应用12

7.1金融大数据的采集与处理12

7.1.1数据采集12

7.1.2数据处理12

7.2金融大数据分析的实际案例13

7.2.1风险管理13

7.2.2营销策略优化13

7.2.3资产定价13

7.2.4反洗钱13

第八章大数据技术在医疗行业的应用13

8.1医疗大数据的采集与存储13

8.1.1医疗大数据的采集13

8.1.2医疗大数据的存储14

8.2医疗大数据分析的实际案例14

8.2.1疾病预测与预防14

8.2.2个性化治疗与用药14

8.2.3疾病诊断与辅助决策14

8.2.4医疗资源优化配置14

第九章大数据技术在物联网领域的应用15

9.1物联网大数据的采集与处理15

9.1.1物联网大数据概述15

9.1.2物联网大数据采集15

9.1.3物联网大数据处理15

9.2物联网大数据分析的实际案例15

9.2.1智能交通16

9.2.2智能医疗16