本书基础理论和案例分析相结合，全面介绍了大数据技术的基础知识，以提升读者对大数据的认知。全书共11章，内容包括大数据概述、大数据时代的思维变革、大数据的采集与存储、数据可视化、支撑大数据的技术、商业大数据、民生大数据、工业大数据、政务大数据、安全大数据和大数据的未来。

本书既可作为全国高等学校计算机及相关专业“大数据导论”“大数据科学”“大数据基础”等课程的教材，也可作为普通读者了解大数据及其相关技术的参考书。

随着计算机及网络技术的快速发展，人类生活正处于一个充满数据的时代，如网购、旅游、聊天、看病等一系列行为都在每时每刻产生大量的数据。大数据不仅积极影响着人们的生活、工作和学习方式，还被应用于各个领域，如商业、医疗、交通、教育、工业、政务等。因此，身处大数据时代，有必要去真正地认识与理解大数据。

随着大数据时代的到来，对人才培养也提出了新要求。目前，全国很多高校都新增了大数据相关专业，“大数据导论”也已成为计算机、软件工程、网络工程、电子商务等专业的必修课程之一，在专业应用中占有非常重要的地位。未来，大数据人才的需求也将越来越大。因此，在计算机类人才培养体系中，掌握大数据技术也变得越来越重要和迫切。

本书主要内容

本书从系统的角度出发，全面介绍了大数据的基础知识，以及大数据在各个领域的应用，共分11章。

第1章主要介绍大数据时代的背景，大数据的概念、特征，以及发展大数据的意义。

第2章主要阐述大数据时代的思维变革，包括大数据及其本质、大数据与认识论，以及大数据时代的三大转变，最后介绍在大数据时代，数据将成为一种竞争优势。

第3章主要介绍大数据的分类、大数据环境下的数据来源、常用的数据采集方法，以及大数据时代的存储管理系统。

第4章主要介绍数据可视化的概念、数据可视化的发展历程和分类、数据可视化图表，以及数据可视化工具，最后介绍实时可视化。

第5章主要介绍支撑大数据的相关技术，包括开源技术的商业支援、大数据的技术架构、大数据处理平台，以及云计算。

第6章主要介绍大数据在商业领域的具体应用，包括基于大数据的精准营销、决策支持和创新模式。

第7章主要介绍大数据在民生领域的具体应用，包括大数据环境下的智慧医疗、智能交通、智慧旅游、智能物流、食品安全以及教育大数据。

第8章介绍什么是工业大数据以及大数据在工业领域的具体应用，包括智能装备、智慧工厂和智能服务。

第9章主要介绍政务大数据以及大数据在政务领域的具体应用，包括基于大数据的网络舆情分析、基于政务大数据的精细化管理和服务，以及大数据下的应急预案处理。

第10章主要介绍大数据在安全领域的具体应用，包括依托大数据的网络信息安全和基于大数据的自然灾害预警。

第11章主要介绍大数据的未来。随着数据市场的兴起，未来应更注重将原创数据变成增值数据，以及注重消费者的隐私保护。

本书特色

（1） 本书作为大数据技术的基础教材，内容全面、概念清晰、重点突出。

本书既介绍了大数据的基础知识，又阐述了大数据在各个领域的具体应用。希望读者通过阅读本书，能够快速地了解大数据的核心技术和发展趋势，并在未来的学习和工作中运用系统化的大数据思维为所遇到的问题提供解决思路和方案。

（2） 理论与实际应用案例相结合。

本书每章均以实际生活中的大数据应用案例导入的形式讲述理论知识，激发读者的学习兴趣和热情，旨在帮助读者学习如何从海量数据中获取、存储和挖掘有价值的数据，并把理论知识应用到实际中，真正地认识、理解与掌握大数据技术。

（3） 课堂学习与课后练习相结合。

结合课堂教学方法改革的要求，本书设计了知识巩固与技能训练，每章教学内容都有针对性地安排了相应的练习题，实现学练结合。

配套资源

为便于教与学，本书配有题库、教学课件、教学大纲、教学进度表、教学周历、教案、考试试卷及答案，读者可以扫描本书封底的资料二维码下载。

读者对象

本书既可作为全国高等学校计算机及相关专业“大数据导论”“大数据科学”“大数据基础”等课程的教材，也可作为普通读者了解大数据及其相关技术的参考书。

本书在编写过程中，得到南昌大学科学技术学院及南昌大学共青学院各部门领导和清华大学出版社的大力支持，在此我们全体编写人员对这些单位的领导和同事表示衷心的感谢！限于个人水平和时间仓促，书中难免存在疏漏之处，欢迎读者批评指正。

作者

2022年1月

第1章大数据概述

1.1大数据时代

1.1.1互联网与大数据

1.1.2信息技术与大数据

1.1.3云计算与大数据

1.1.4物联网与大数据

1.2大数据的概念

1.2.1狭义的大数据

1.2.2广义的大数据

1.3大数据的特征

1.3.1数据量大

1.3.2数据种类多

1.3.3数据速度快

1.3.4数据价值密度低

1.4发展大数据的意义

知识巩固与技能训练

第2章大数据时代的思维变革

2.1大数据及其本质

2.2大数据与认识论

2.3大数据时代的三大转变

2.3.1大数据时代的全数据模式

2.3.2接受数据的混杂性

2.3.3突出数据的相关性而不是因果性

2.4数据将成为一种竞争优势

2.4.1大数据应用需求增多

2.4.2大数据应用程序兴起

2.4.3实时响应是大数据用户的新需求

2.4.4企业构建大数据战略

知识巩固与技能训练

第3章大数据的采集与存储

3.1大数据的分类

3.2大数据环境下的数据来源

3.2.1传统商业数据

3.2.2互联网数据

3.2.3物联网数据

3.3常用的数据采集方法

3.3.1系统日志的采集方法 

3.3.2网页数据的采集方法

3.3.3其他数据的采集方法

3.4大数据时代的存储管理系统

3.4.1文件系统

3.4.2分布式文件系统

3.4.3数据库系统

3.4.4云存储

知识巩固与技能训练

第4章数据可视化

4.1数据可视化概述

4.1.1什么是数据可视化

4.1.2可视化的发展历程

4.1.3数据可视化的分类

4.2数据可视化图表

4.3数据可视化工具

4.3.1入门级工具

4.3.2信息图表工具

4.3.3地图工具

4.3.4时间线工具

4.3.5高级分析工具

4.4实时可视化

知识巩固与技能训练

第5章支撑大数据的技术

5.1开源技术的商业支援

5.2大数据的技术架构

5.3大数据处理平台

5.3.1Hadoop

5.3.2Storm

5.3.3Spark

5.3.4Hadoop、Spark与Storm的比较

5.4云计算

5.4.1云计算的概念与特点

5.4.2云计算的主要部署模式

5.4.3云计算的主要服务模式

5.4.4云计算的主要技术

5.4.5云计算与大数据的关系

知识巩固与技能训练

第6章商业大数据

6.1精准营销

6.1.1什么是精准营销

6.1.2精准营销典型案例分析

6.2决策支持

6.2.1什么是决策支持系统

6.2.2决策的分类

6.2.3决策的进程步骤

6.2.4决策支持系统的功能

6.2.5决策支持系统举例分析

6.3创新模式

6.3.1商业模式创新的概念

6.3.2商业模式创新的构成条件

6.3.3商业模式创新分析

6.3.4商业模式创新的4种方法

6.3.5商业模式创新的4个维度

6.3.6大数据时代商业模式的创新

知识巩固与技能训练

第7章民生大数据

7.1大数据环境下的智慧医疗

7.1.1什么是智慧医疗

7.1.2智慧医疗具备的优势

7.1.3可穿戴的个人健康设备

7.1.4大数据带来的医疗新突破

7.2大数据环境下的智能交通

7.2.1什么是交通大数据

7.2.2大数据环境下智能交通的特点

7.2.3大数据在智能交通中的应用

7.3大数据环境下的智慧旅游

7.3.1大数据环境下智慧旅游的数据特征

7.3.2大数据在智慧旅游中的应用

7.4大数据环境下的智能物流

7.4.1智能物流的概念

7.4.2智能物流的作用

7.4.3智能物流的应用

7.4.4大数据是智能物流的关键

7.5大数据环境下的食品安全

7.5.1我国的食品安全问题

7.5.2大数据在食品安全问题中的应用

7.6教育大数据

7.6.1教育大数据的概念

7.6.2教育大数据的特点

7.6.3大数据对教育的影响

7.6.4打造网络教育体系

知识巩固与技能训练

第8章工业大数据

8.1工业大数据概述

8.1.1什么是工业大数据

8.1.2工业大数据的特征

8.1.3工业大数据的战略价值

8.2智能装备

8.2.1智能装备的概念

8.2.2智能装备市场的发展现状

8.2.3智能装备的发展方向

8.3智慧工厂

8.3.1智慧工厂的概念

8.3.2智慧工厂的特征

8.3.3实现智慧工厂所需的技术

8.4智能服务

8.4.1加速产品创新

8.4.2产品故障诊断与预测

8.4.3产品质量管理与分析

8.4.4生产计划与排程

知识巩固与技能训练

第9章政务大数据

9.1政务大数据概述

9.1.1什么是政务大数据

9.1.2政务大数据的作用

9.2基于大数据的网络舆情分析

9.2.1什么是网络舆情

9.2.2网络舆情的大数据特征

9.2.3网络舆情分析方法

9.2.4大数据在网络舆情中的管控方法

9.3基于政务大数据的精细化管理和服务

9.3.1以大数据提升政府的科学决策水平

9.3.2以大数据提升政府管理效率和降低管理成本

9.3.3利用政务大数据实现服务精准化

9.4大数据下的应急预案处理

9.4.1大数据时代我国应急预案管理面临的改革机遇

9.4.2大数据时代提升政府应急预案管理能力

知识巩固与技能训练

第10章安全大数据

10.1依托大数据的网络信息安全

10.1.1网络信息安全

10.1.2大数据技术在网络信息安全中的应用

10.2基于大数据的自然灾害预警

知识巩固与技能训练

第11章大数据的未来

11.1数据市场的兴起

11.1.1Infochimps

11.1.2Factual 

11.1.3Windows Azure Marketplace 

11.1.4Public Data Sets on AWS 

11.2将原创数据变成增值数据

11.3消费者的隐私保护

知识巩固与技能训练

参考文献

大数据基础理论+实战案例+习题演练，注重培养大数据思维 。（1）本书作为大数据技术的基础教材，内容全面、概念清晰、重点突出。

本书既介绍了大数据的基础知识，又阐述了大数据在各个领域的具体应用。希望读者通过阅读本书，能够快速地了解大数据的核心技术和发展趋势，并在未来的学习和工作中运用系统化的大数据思维为所遇到的问题提供解决思路和方案。

（2）理论与实际应用案例相结合。

本书每章均以实际生活中的大数据应用案例导入的形式，讲述理论知识，激发读者的学习兴趣和热情，旨在帮助读者学习如何从海量数据中获取、存储和挖掘有价值数据，并把理论知识应用到实际应用中去，真正地认识、理解与掌握大数据技术。

（3）课堂学习与课后练习相结合。

结合课堂教学方法改革的要求，本书设计了课后练习环节，为每章教学内容都有针对性的安排了相应的练习题，实现学练结合。

李昆仑，女，回族， 1982年12月生，河南项城人，毕业于南昌大学计算机应用专业，研究方向为人工智能。现任职于南昌大学科学技术学院计算机系，担任电子商务教研室主任，副教授职称。自毕业以来，主要从事计算机基础、大数据、电子商务等教学研究。现主要承担计算机基础、大数据导论、电子商务案例分析、电子商务营销与策划等专业课程教学。