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大数据技术应用数据挖掘和分析解决方案规划.doc

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大数据技术应用数据挖掘和分析解决方案规划

TOC\o1-2\h\u4433第一章:大数据技术概述 3

176571.1大数据技术的发展背景 3

33811.2大数据技术的核心概念 4

219111.3大数据技术的应用领域 4

31004第二章:数据挖掘基础理论 4

145262.1数据挖掘的定义与任务 4

232222.1.1数据挖掘的定义 4

296702.1.2数据挖掘的任务 5

15282.2数据挖掘的常用算法 5

261242.2.1决策树算法 5

136672.2.2支持向量机算法 5

85362.2.3朴素贝叶斯算法 5

55012.2.4K近邻算法 5

325582.2.5聚类算法 5

259022.3数据挖掘的流程与方法 5

106582.3.1数据预处理 5

66192.3.2数据挖掘方法选择 6

280652.3.3模型构建与评估 6

116312.3.4结果解释与应用 6

848第三章:大数据处理技术 6

117123.1分布式计算框架 6

98353.1.1概述 6

81653.1.2原理与特点 6

262943.1.3常用分布式计算框架 7

80603.2数据存储与管理系统 7

63183.2.1概述 7

84393.2.2作用与分类 7

207763.2.3常用的数据存储与管理系统 7

141793.3数据清洗与预处理 7

272613.3.1概述 7

3203.3.2数据清洗 8

185423.3.3数据预处理 8

15730第四章:数据挖掘与分析工具 8

307024.1常用数据挖掘工具介绍 8

205554.2数据挖掘与分析平台的选择 9

292984.3数据挖掘与分析工具的应用案例 9

566第五章:大数据分析在金融领域的应用 10

185455.1金融数据的特点与挑战 10

196115.2金融行业数据挖掘与分析方法 10

218205.3金融行业大数据应用案例 11

28394第六章:大数据分析在医疗领域的应用 11

282566.1医疗数据的特点与挑战 11

53596.1.1医疗数据的特点 11

212806.1.2医疗数据面临的挑战 11

248006.2医疗行业数据挖掘与分析方法 12

12396.2.1数据预处理 12

324526.2.2数据挖掘方法 12

141346.2.3数据分析方法 12

215386.3医疗行业大数据应用案例 12

163256.3.1案例一:基于大数据的疾病预测与防控 12

138506.3.2案例二:基于大数据的个性化医疗 12

261236.3.3案例三:基于大数据的医学影像诊断 13

169636.3.4案例四:基于大数据的药物研发 13

2683第七章:大数据分析在治理领域的应用 13

16867.1数据的特点与挑战 13

212287.1.1数据特点 13

120697.1.2数据挑战 13

33867.2治理领域数据挖掘与分析方法 13

141907.2.1数据预处理 14

218697.2.2数据挖掘方法 14

101917.2.3数据分析方法 14

258497.3治理领域大数据应用案例 14

92747.3.1城市安全监控 14

18417.3.2民生服务优化 14

115957.3.3公共资源分配 14

313417.3.4政策评估与调整 14

39447.3.5社会治安防控 14

27455第八章:大数据分析在工业互联网领域的应用 14

60408.1工业互联网数据的特点与挑战 14

251908.1.1工业互联网数据特点 15

92508.1.2工业互联网数据挑战 15

8758.2工业互联网领域数据挖掘与分析方法 15

59568.2.1数据挖掘方法 15

105058.2.2数据分析方法 15

93418.3工业互联网领域大数据应用案例 15

55718.3.1设备故障预测 15

300138.3.2生产过程优化 16

251848.3.3能源管理 16

184208.3.4供应链管理 16

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