第1章 大数据概述

1.1 大数据综述

1.2 大数据的定义

1.3 大数据的发展历程

1.4 大数据的战略意义

1.5 数据科学的兴起

1.6 如何开展大数据研究与应用

1.7 总结

参考文献

第2章 大数据市场

2.1 大数据的市场环境

2.2 大数据市场预测

2.3 大数据市场趋势

2.4 总结

第3章 大数据问题

3.1 大数据问题分类

3.2 大数据与云计算的辩证关系

3.3 大数据是一个不可多得的发展机遇

第4章 大数据与中国的信息化

4.1 大数据——棘手的难题

4.2 大数据如何落地中国

第5章 数据科学理论及方法论初探

5.1 数据生产要素理论

5.2 数据创新理论及其10项考量指标

5.3 数据科学理论的基础概念和基本特质初探

5.4 总结

第6章 大数据、互联网与社会进步和产业革命

6.1 互联网的思想及特质正在颠覆传统文化 和行业的发展观念

6.2 大数据与中国社会与经济的战略发展的契机

第7章 大数据技术

7.1 基础架构支持

7.2 数据采集

7.3 数据存储

7.4 数据计算技术

7.5 数据展示与交互

7.6 大数据技术变革及趋势

参考文献

第8章 云计算体系

8.1 云体系的五大方面

8.2 云时代的信息中枢

8.3 云时代的通信网络

8.4 云时代的智能终端

8.5 云时代的应用服务

8.6 云时代的安全隐私

8.7 总结

参考文献

第9章 Hadoop平台及相关生态系统

9.1 谷歌技术"三件宝"

9.2 Hadoop平台

9.3 Hadoop相关生态系统

9.4 Hadoop商业产品

参考文献

第10章 NoSQL

10.1 发展背景

10.2 CAP理论

10.3 商业数据库的变革

10.4 NoSQL数据库分类

10.5 列式存储

10.6 文档存储

10.7 key-value存储

10.8 Megastore

10.9 图数据库

10.10 总结

参考文献

第11章 行业大数据解决方案

11.1 "大数据"时代的行业应用

11.2 云工作流解决方案

11.3 集成方案

11.4 案例分析

11.5 总结

参考文献

第12章 大数据与数据挖掘

12.1 数据挖掘的基础知识和核心思想

12.2 数据挖掘的主要功能和常用算法

12.3 大数据时代的数据挖掘

12.4 在线推荐系统常用算法介绍

12.5 总结

第13章 大数据展示与交互

13.1 数据可视化分类

13.2 可视化技术分类

13.3 总结

第14章 大数据安全与隐私

14.1 安全与隐私问题凸显

14.2 云计算与大数据时代的安全挑战

14.3 如何解决安全问题

14.4 隐私问题

14.5 总结和展望

第15章 新型城镇化背景下的大数据与智慧城市

15.1 新型城镇化中智慧城市介绍

15.2 智慧城市中的大数据

15.3 智慧城市建设指导理论

15.4 智慧城市信息系统内容

15.5 总结

第16章 大数据与计算广告

16.1 互联网展示广告

16.2 展示广告的发展

16.3 互联网广告衡量指标

16.4 用户数据

16.5 基于大数据的广告定向

16.6 广告的未来

参考文献

第17章 大数据与智能电视关联业务模型

17.1 大数据在数字电视行业的分析方法

17.2 数字电视中的数据关系分析处理是构建关联电视应用的基础

17.3 "三网融合"的电视大数据与智慧家庭展望

第18章 大数据应用案例分析

18.1 "数据驱动开发"的大数据业务发展案例

18.2 大数据支撑政务活动

18.3 大数据增强社会服务能力

18.4 大数据提高商业决策水平

18.5 大数据的其他行业应用

18.6 总结

第19章 总结与展望