标签分类
当前位置:首页 > 计算机理论电子书 > 大数据电子书网盘下载
赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书 赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书
码小辫

码小辫 提供上传

资源
42
粉丝
2
喜欢
97
评论
5

    赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书 PDF 原书扫描版

    大数据电子书
    • 发布时间:

    给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源,介绍了关于大数据、大数据发展、蓝皮书方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小43.5 MB,陈新河编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.9,更多相关的学习资源可以参阅 计算机理论电子书、等栏目。

  • 赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1OVDc0lDQJOLiqbju5OkXyA
  • 分享码:pe29
  • 赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书 PDF

    大数据早已由1个定义变为这种小工具和攻坚,与社会生活时刻相随,促进着企业转型升级。它已经逐步形成这种观念文化,危害人们的行为习惯和办事方法,由工作经验式拍脑壳管理决策变化为让统计数据說話。从产业链方面看来,我国的大数据产业从历年的万亿元级数字营销行业迅速向万亿级金融业、商业保险、电信网、生产制造、电力能源、工业生产、农牧业和政府部门等制造行业扩展。相对性以往10 年的数字营销行业来讲,行业大数据运用才不久上坡,欠缺可效仿、可参照的实例已变成行业大数据运用的短板。“赢在大数据系列丛书”根据搜集整理,并从216 个实例中遴选出遮盖18 个制造行业的106 个行业大数据*实践活动实例,加上內容全方位、系统软件、深层次的《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》一书,期待为业内出示运用大数据、实践活动大数据的参照和效仿。由DT 大数据产业自主创新研究所(DTiii)结合上千家公司、集聚上千名第一线业内专家学家编辑出版的*批“赢在大数据系列丛书”总共5 册。

    (1)《大数据党员领导干部读本(其次版)》;

    (2)《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》;

    (3)《赢在大数据:政府部门/ 工业生产/ 农牧业/ 安全性/ 文化教育/ 优秀人才行业大数据运用经典案例》;

    (4)《赢在大数据:营销推广/ 房地产业/ 小车/ 交通出行/ 体育文化/ 自然环境行业大数据运用经典案例》;

    (5)《赢在大数据:金融业/ 电信网/ 新闻媒体/ 诊疗/ 度假旅游/ 统计数据销售市场行业大数据运用经典案例》。

    这书根据剖析大数据产业总体发展状况,叙述了大数据产业发展方向的宏伟蓝图,分析了大数据在营销推广、金融业、电信网、房地产业、政府部门等15个制造行业的运用状况,并附带包含1 311家公司的产业链地形图和公司详尽明细。不论是大数据从业人员,還是政府部门产业链管理人员,亦或投资人,均可从这书中得到可效仿的信息内容。“赢在大数据系列丛书”将不断出版发行,以稳步推进中国大数据绿色生态发展。

    目录

    • 第1 部分  综 述 篇
    • 第1 章 万亿元大数据产业新生态
    • 1.1 人类利用数据征服自然、改造社会、服务生活古今有之
    • 1.2 数据是物理世界在网络世界的客观映射,是物理世界的DNA
    • 1.3 大数据应用从数据营销拓展至各行各业
    • 1.4 中国大数据产业生态
    • 1.5 大数据产业发展展望
    • 1.6 总结
    • 第2 部分  行 业 篇
    • 第2 章 数据营销
    • 2.1 数据营销概述
    • 2.2 大数据在数据营销应用中的原理——用户画像
    • 2.3 基于用户画像的数据营销应用现状
    • 2.4 数据营销发展趋势
    • 第3 章 大数据 金融
    • 3.1 金融大数据的概念
    • 3.2 金融大数据的特征
    • 3.3 金融大数据的2.0 时代
    • 3.4 大数据铸就银行3.0 时代
    • 3.5 大数据助力证券投资
    • 3.6 大数据助力保险定价
    • 3.7 大数据在传统金融业的应用
    • 3.8 展望
    • 第4 章 大数据 电信
    • 4.1 大数据是电信业转型利器
    • 4.2 海外电信大数据案例
    • 4.3 国内电信大数据案例
    • 4.4 电信大数据发展面临的问题
    • 4.5 电信大数据相关投资机会
    • 4.6 电信大数据发展趋势
    • 4.7 结束语
    • 第5 章 大数据 房地产
    • 5.1 当房地产遇上大数据
    • 5.2 房地产迈入大数据时代
    • 5.3 房地产大数据应用案例
    • 5.4 房地产大数据的发展趋势
    • 第6 章 大数据 政府
    • 6.1 政府大数据的概念与业态
    • 6.2 政府大数据的应用现状
    • 6.3 政府大数据的前景展望
    • 第7 章 大数据 制造
    • 7.1 制造业大数据概述
    • 7.2 制造业大数据应用现状
    • 7.3 大数据驱动制造业产品创新
    • 7.4 大数据实现智能制造
    • 7.5 大数据提升供应链竞争力
    • 7.6 大数据制定销售策略
    • 7.7 大数据助力产品故障诊断与预测
    • 7.8 大数据驱动传统制造业转型
    • 7.9 制造业大数据现存问题及其展望
    • 第8 章 大数据 农业
    • 8.1 农业大数据的概念与业态
    • 8.2 农业大数据的技术体系
    • 8.3 农业大数据的应用
    • 8.4 农业大数据发展的限制因素及其趋势
    • 第9 章 大数据 医疗健康
    • 9.1 医疗大数据概述
    • 9.2 医疗大数据的采集与管理
    • 9.3 医疗大数据的应用
    • 9.4 医疗大数据应用面临的问题及展望
    • 第10 章 大数据 零售
    • 10.1 零售业大数据概况
    • 10.2 零售业大数据的应用内容
    • 10.3 零售业大数据的应用现状
    • 10.4 零售业大数据的发展趋势
    • 第11 章 大数据 影视
    • 11.1 影视业大数据的概况
    • 11.2 大数据影响影视产业价值链
    • 第12 章 大数据 旅游
    • 12.1 旅游大数据的概念与业态
    • 12.2 旅游大数据的应用
    • 12.3 旅游大数据的应用现状
    • 12.4 前景展望
    • 第13 章 大数据 教育
    • 13.1 教育大数据概述
    • 13.2 教育大数据的应用现状
    • 13.3 教育大数据存在的问题和挑战及其发展趋势
    • 第14 章 大数据 人才
    • 14.1 人才大数据的现状
    • 14.2 人才大数据的类型
    • 14.3 大数据人才的招聘数据分析案例
    • 14.4 大数据人才的教育培养
    • 14.5 大数据人才的发展趋势
    • 第15 章 大数据 体育
    • 15.1 体育大数据概述 XV
    • 15.2 体育大数据的现状
    • 15.3 体育大数据相关案例介绍
    • 15.4 体育大数据的发展趋势
    • 附录A DTiii 版中国大数据产业地图
    • 附录B 千家大数据企业名单
    • 参考文献

    上一篇:Excel教科书  下一篇:iOS企业级应用开发技术

    展开 +

    收起 -

    码小辫二维码
     ←点击下载即可登录

    大数据相关电子书
    学习笔记
    网友NO.745666

    大数据用什么语言?

    大数据是这近年来一直比较火的一个词语,让很多人都情不自禁走入大数据的学习中。可是你知道大数据用什么语言吗? 1、Python语言 十多年来,Python在学术界当中一直很流行,尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而,如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。同样,说到神经网络,Python同样游刃有余,有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn,以及面向数据分析的NumPy和Pandas。 还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一,不过这年头,这个概念证明大有用途,以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上,包括Scala和R。 Python往往在大数据处理框架中得到支持,但与此同时,它往往又不是“一等公民”。比如说,Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位,可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。 与R相反,Python是一种传统的面向对象语言,所以大多数开发人员用起来会相当得心应手,而……

    网友NO.738140

    Python实现的大数据分析操作系统日志功能示例

    本文实例讲述了Python实现的大数据分析操作系统日志功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 1、大文件切分 import osimport os.pathimport timedef FileSplit(sourceFile, targetFolder): if not os.path.isfile(sourceFile): print(sourceFile, ' does not exist.') return if not os.path.isdir(targetFolder): os.mkdir(targetFolder) tempData = [] number = 1000 fileNum = 1 linesRead = 0 with open(sourceFile, 'r') as srcFile: dataLine = srcFile.readline().strip() while dataLine: for i in range(number): tempData.append(dataLine) dataLine = srcFile.readline() if not dataLine: break desFile = os.path.join(targetFolder, sourceFile[0:-4] + str(fileNum) + '.txt') with open(desFile, 'a+') as f: f.writelines(tempData) tempData = [] fileNum = fileNum + 1if __name__ == '__main__': #sourceFile = input('Input the source file to split:') #targetFolder = input('Input the target folder you want to place the split files:') sourceFile = 'test.txt' targetFolder = 'test' FileSplit(sourceFile, targetFolder) 2、Mapper代码 import osimport reimport threadingimport timedef Map(sourceFile): if not os.path.exists(sourceFile): print(sourceFile, ' does not exist.') return pattern = re.compile(r'[0-9]{1,2}/[0-9]{1,2}/[0-9]{4}') result = {} with open(sourceFile, 'r') as srcFile: for dataLine in srcFile: r = pattern.findall(dataLine) if r: t = result.get(r[0], 0) t += 1 result[r[0]] = t desFile = sourceFile[0:-4] + '_map.txt' with open(desFile, 'a+') as fp: for k, v in……

    网友NO.539700

    python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

    先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据 针对于数据量比较大的列表、字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb') list2 = pickle.load(list_file) print(list2) #字典 #存储 list3 = {'12': 123, '23': 'xiaopingguo', '34': 54, '45': [90, 78]} list3_file = open('list3.pickle', 'wb') pickle.dump(list3, list3_file) list3_file.close() # # 读取 list3_file = open('list3.pickle', 'rb') list3 = pickle.load(list3_file) print(list3) print(list3['23'] ps:下面看下python 利用pickle存大数据 最近在处理一份数据,有一个巨大的、字典型的中间变量,由于今后会持久、高频地使用,因此我考虑将其保存成类似于matlab的.mat格式的数据,方便以后随时读取。 理所当然地会想到利用pickle来保存数据,因为这是在python环境下最常用也最简单的存储数据的方式。 python存储数据的方法有很多,最常用的做法就是利用pickle模块,当然还有其他做法,比如存成json、txt等格式。至于 pandas、h5等方式的另说哈~ pickle模块介绍 pickle模块实现了用于序列化和反序列化python对象结构的二进制协议。 序列化操作"pickling"是将python对象层次结构转换为字节流的过程,反……

    Copyright 2018-2019 xz577.com 码农之家

    版权责任说明