大数据技术应用数据挖掘和分析解决方案规划.doc
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
248748