大数据技术应用行业指南.pdf

大数据技术应用行业指南

第1章大数据概述3

1.1大数据定义与发展历程3

1.2大数据关键技术与挑战4

1.3大数据产业链与市场分析4

第2章大数据基础设施5

2.1数据存储技术5

2.1.1存储技术基本原理5

2.1.2关键技术5

2.1.3主流存储系统5

2.2数据处理技术6

2.2.1处理技术基本概念6

2.2.2关键技术6

2.2.3主流处理框架6

2.3数据传输与网络技术6

2.3.1数据传输技术6

2.3.2网络技术6

2.3.3应用案例7

第3章数据采集与预处理7

3.1数据源识别与采集7

3.1.1数据源识别7

3.1.2数据采集方法7

3.2数据清洗与整合7

3.2.1数据清洗8

3.2.2数据整合8

3.3数据存储与管理8

3.3.1数据存储8

3.3.2数据管理8

第4章数据挖掘与分析8

4.1数据挖掘技术8

4.1.1关联规则挖掘9

4.1.2聚类分析9

4.1.3决策树9

4.1.4支持向量机9

4.2数据分析方法9

4.2.1描述性分析9

4.2.2摸索性分析9

4.2.3假设检验9

4.2.4回归分析10

4.3大数据可视化10

4.3.1数据可视化基础10

4.3.2静态可视化10

4.3.3动态可视化10

4.3.4地理信息系统（GIS）10

4.3.5虚拟现实（VR）与增强现实（AR）10

第5章大数据在金融行业的应用10

5.1信用风险评估10

5.1.1数据来源与处理10

5.1.2评估模型与方法11

5.2智能投顾与量化交易11

5.2.1智能投顾11

5.2.2量化交易11

5.3反洗钱与反欺诈11

5.3.1反洗钱11

5.3.2反欺诈11

第6章大数据在医疗行业的应用12

6.1精准医疗与疾病预测12

6.1.1基因组学与疾病预测12

6.1.2生物标志物与疾病预测12

6.1.3疾病模式识别与预测12

6.2医疗资源优化与调度12

6.2.1医疗资源配置优化12

6.2.2医疗资源调度优化12

6.3电子健康记录与数据分析13

6.3.1电子健康记录的整合与分析13

6.3.2临床路径优化13

6.3.3药物不良反应监测13

第7章大数据在零售行业的应用13

7.1客户画像与精准营销13

7.1.1构建全面的客户画像13

7.1.2客户分群与标签化管理13

7.1.3精准广告投放13

7.2供应链优化与库存管理14

7.2.1需求预测与智能补货14

7.2.2供应商协同管理14

7.2.3仓储物流优化14

7.3智能推荐与个性化定制14

7.3.1用户行为分析与推荐14

7.3.2个性化定制服务14

7.3.3个性化营销策略14

第8章大数据在智能制造的应用14

8.1工业大数据采集与处理14

8.1.1数据采集15

8.1.2数据处理15

8.2智能制造与设备维护15

8.2.1设备故障预测15

8.2.