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大数据管理与应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u169第一章大数据管理概述 3

14201.1大数据的定义与特征 3

19791.1.1数据量巨大 3

146171.1.2快速的数据流转速度 3

322451.1.3多样的数据类型 4

251951.1.4价值密度低 4

87271.2大数据管理的挑战与机遇 4

187791.2.1挑战 4

226261.2.2机遇 4

13770第二章数据采集与预处理 5

295182.1数据采集方法与工具 5

66482.1.1数据采集方法 5

99872.1.2数据采集工具 5

247622.2数据预处理流程 5

95362.3数据清洗与数据整合 6

15682.3.1数据清洗 6

35462.3.2数据整合 6

5772第三章数据存储与管理 6

73.1数据存储技术 6

203023.1.1硬盘存储技术 6

151073.1.2网络存储技术 7

136233.1.3分布式存储技术 7

288813.2数据库管理系统 7

227333.2.1关系型数据库管理系统 7

174553.2.2非关系型数据库管理系统 7

319953.2.3混合型数据库管理系统 7

294233.3分布式存储与计算 7

154823.3.1分布式存储 7

308043.3.2分布式计算 8

27460第四章数据挖掘与分析 8

38814.1数据挖掘基本概念 8

73714.1.1数据挖掘对象 8

311394.1.2数据挖掘流程 8

155694.2数据挖掘方法与算法 9

259414.2.1决策树算法 9

225444.2.2支持向量机算法 9

132434.2.3Kmeans聚类算法 9

233174.3大数据分析工具与应用 9

297364.3.1Hadoop 9

2494.3.2Spark 9

5404.3.3Flink 9

14558第五章数据可视化与展示 10

49395.1数据可视化基本概念 10

164735.2可视化工具与技巧 10

68785.3大数据可视化案例 11

25140第六章数据安全与隐私保护 11

214256.1数据安全风险与挑战 11

10656.1.1数据泄露风险 11

45156.1.2数据滥用风险 11

172846.1.3数据合规风险 12

148896.2数据隐私保护技术 12

81446.2.1数据加密技术 12

17386.2.2数据脱敏技术 12

276466.2.3数据访问控制技术 12

20956.3数据安全与隐私合规 12

168026.3.1制定数据安全政策 12

222456.3.2建立数据安全管理制度 12

202836.3.3遵循相关法律法规 13

1800第七章大数据技术在行业应用 13

249987.1金融行业应用 13

241737.1.1概述 13

189797.1.2风险控制 13

23187.1.3客户服务 13

34847.1.4投资决策 13

96537.2医疗行业应用 13

284307.2.1概述 13

54487.2.2疾病预测 13

138867.2.3个性化诊疗 14

23337.2.4医疗资源优化 14

238497.3交通行业应用 14

289897.3.1概述 14

250317.3.2交通拥堵预测 14

126807.3.3智能调度 14

100127.3.4交通安全管理 14

32010第八章大数据项目管理与实施 14

265468.1项目管理流程与方法 14

289448.1.1项目立项与规划 14

33058.1.2项目组织与管理 15

55558.1.3项目进度控制 15

65968.1.4项目成本管理 15

225208.1.5项目质量管理 15

33518.2项目实施策略与技巧 15

291118.2.1技术选型与集成 15

323328.2.2数据治理与安全 15

56018.2.3项目团队培训与激励 15

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