当前位置:首页 > 其它 >
《块数据》电子书封面

块数据

  • 发布时间:2019年08月01日 09:39:56
  • 作者:大数据战略重点实
  • 大小:53.9 MB
  • 类别:大数据电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:9.7

    块数据 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源,介绍了关于块数据、大数据方面的内容,本书是由中信出版社出版,格式为PDF,资源大小53.9 MB,大数据战略重点实编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.4。

      内容介绍

      块数据 PDF

      互联网大数据已经对社会发展生产制造衣食住行的每个方面造成极大而长久的危害,政府部门、公司、个人都会互联网大数据变革中享有互联网大数据产生的助益。但到目前为止,人们产生的互联网大数据,大量的要以行业、制造行业为企业,因此是相互扭曲、互相互通的统计数据,这这书将这种统计数据界定成“条统计数据”。相对性于条统计数据的定义,这书创造力明确提出“块统计数据”的定义——这种以1个物理学室内空间或是行政区产生的涉及到人、事、物等各种统计数据的总数,等于将各种“条统计数据”解构、交差、结合的统计数据。它能够挖掘统计数据更高、大量的使用价值。块统计数据的造成,将使人们在互联网大数据行业基本探寻并逐步完善条统计数据的基本上,产生条和块统计数据的结合式发展趋势趋势。能够说,这类发展趋势时尚潮流将给我们的时代产生革命性的转型,也意味着互联网时代的真实来临。

      这这书对块统计数据从基础理论到实践活动开展多方位深入探讨。初次明确提出块统计数据的界定与特点,块统计数据的产生、聚集及运作方式,块统计数据公共平台和互联网大数据交易市场体制,块统计数据的产业链、全服务项目链、全整治链等。书中拥有很多详实的实例和技术性解读,论述块统计数据对社会经济发展的推动功效,可提高社会管理创新工作能力,尽快服务项目于老百姓的“关联性要求”和“长尾关键词要求”。一起,书中还提到了块统计数据对监管政府部门依法办事和引起政府部门改革创新,打造出全透明政府部门、智慧型政府部门、法治政府和义务政府部门的与众不同驱动力。

      目录

      • 推荐序一 // XI
      • 推荐序二 // XIII
      • 序 // XV
      • 引 言 // XIX
      • 上篇 块数据的定义与特征
      • 第一章 块数据出现—时也,势也
      • (一)条数据—越长大越孤单 // 005
      • (二)块数据—坐拥天时和地利的宠儿 // 013
      • (三)“块”思辨—块数据哲学体系初步构建 // 017
      • 第二章 块数据素描—“金矿”是怎么炼成的
      • (一)高度关联性:“你”“我”“他”与“们” // 023
      • (二)立体性:块数据的维度结构 // 025
      • (三)活性:随时随地都在更新 // 028
      • (四)主体性:以人或物的活动为起源 // 031
      • (五)开放性:块数据的基因表达 // 037
      • 第三章 块数据的价值—得“块”者得天下
      • (一)商业模式发掘潜力巨大 // 043
      • (二)社会领域应用前景广阔 // 047
      • (三)政府职能发生深刻转变 // 050
      • (四)社会公共文化被重新定义 // 054
      • 中篇 块数据的形成、集聚及运行模式
      • 第四章 块数据的挑战—雄关漫道真如铁
      • (一)顶层机制设计时不我待 // 059
      • (二)数据结构化挑战巨大 // 060
      • (三)数据安全问题日益凸显 // 062
      • (四)保护公民隐私刻不容缓 // 064
      • (五)行业重大变革即将到来 // 066
      • 第五章 块数据的形成—使数据“聚变”
      • (一)“宽带城市”为块数据形成提供“反应堆” // 069
      • (二)“无线城市”为块数据形成注入“催化剂” // 074
      • (三)“物联城市”为块数据形成安装“引爆器” // 080
      • 第六章 块数据的汇聚和处理—让“富矿”名副其实
      • (一)打造公共平台,让块数据汇聚得更迅速、更全面、更智能 // 092
      • (二)打破技术瓶颈,将数据处理能力作为公共平台的核心支撑 // 099
      • (三)增益块数据价值,使“云上富矿”飘进千家万户 // 111
      • 第七章 块数据开放与市场交易机制构建—数据资产化
      • (一)数据开放机制构建—史无前例的深度开放 // 120
      • (二)大数据交易机制构建—把数据变成一门生意 // 125
      • (三)网络及数据安全保障机制构建—守住国家安全的第四维 // 132
      • 下篇 块数据应用
      • 第八章 商业领域:大数据,大产业
      • (一)服务业领域—告诉你谁会点击、购买、差评 // 144
      • (二)工业领域—智能制造 // 151
      • (三)农业领域—精准性和精细化 // 157
      • (四)块数据的全产业链—一片新的蓝海 // 160
      • 第九章 民生领域:大数据,大民生
      • (一)文化教育—数字化、在线化和个性化 // 167
      • (二)健康医疗—“你未来5 年患癌的概率是80%” // 171
      • (三)就业创业—找到自己真正热爱并适合的工作 // 174
      • (四)社会保障—全天候关怀与长尾化帮扶 // 178
      • (五)交通出行—寻找最短最畅通的那条路 // 181
      • (六)城市安全—由末端治理转向源头预防 // 184
      • (七)块数据的全服务链—无处不在的精心呵护 // 187
      • 第十章 政府治理领域:大数据,大治理
      • (一)透明政府—让政府变得不再神秘 // 194
      • (二)智慧政府—打造块数据时代的政府2.0 // 202
      • (三)法治政府—把“牛栏”变成铜墙铁壁 // 210
      • (四)责任政府—块数据时代的政府使命 // 216
      • (五)块数据的全治理链—共建共治的新格局 // 221
      • 结 语 // 227
      • 后 记 // 241
      • 参考文献 // 243

      学习笔记

      python的模块数据是哪里来的

      python的模块数据是哪里来的,首先需要知道的是Python是怎么找到这个包模块的,然后再深入了解命名空间的概念,就能知道python的模块数据是哪里来的了。 搜索路径 当你导入一个模块,Python 解析器对模块位置的搜索顺序是: 1、当前目录 2、如果不在当前目录,Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。 3、如果都找不到,Python会察看默认路径。UNIX下,默认路径一般为/usr/local/lib/python/。 模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录,PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。 命名空间和作用域 变量是拥有匹配对象的名字(标识符)。命名空间是一个包含了变量名称们(键……

      MySQL中大数据表增加字段的实现思路

      前言 增加字段相信大家应该都不陌生,随手就可以写出来,给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了: ALTER TABLE tbl_tpl ADD title(255) DEFAULT '' COMMENT '标题' AFTER id; 但是线上的一张表如果数据量很大呢,执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃,那么这样操作就很有风险了。 那么,给 MySQL 大表加字段的思路如下: ① 创建一个临时的新表,首先复制旧表的结构(包含索引) create table new_table like old_table; ② 给新表加上新增的字段 ③ 把旧表的数据复制过来 insert into new_table(filed1,filed2…) select filed1,filed2,… from old_table ④ 删除旧表,重命名新表的名字为旧表的名字 不过这里需……

      python使用pandas处理大数据节省内存技巧(推荐)

      一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。 当然,像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集,但要想充分发挥这些工具的优势,通常需要比较贵的硬件设备。而且,这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据,我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势,而不是换用其他工具。 本文我们讨论pandas的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少dataframe近90%的内存占用。 处理棒球比赛记录数据 我们将处理13……

      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……

      以上就是本次介绍的大数据电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

      上一篇:Android物联网开发细致入门与最佳实践

      下一篇:可视化程序设计.NET教程

      展开 +

      收起 -

      • 《块数据》PDF下载

      下载地址:百度网盘下载
      大数据相关电子书
      Spark大数据商业实战三部曲
      Spark大数据商业实战三部曲 超清扫描版

      本书基于Spark 2.2.X,以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心,循序渐进地全面解析了Spark 2.2,完全全面,欢迎下载

      立即下载
      大数据分析:数据科学应用场景与实践精髓
      大数据分析:数据科学应用场景与实践精髓 清晰完整版

      本书深度挖掘如何把大数据分析变成生产力,侧重于案例研究和行动方案,而非聚焦算法模型的技术细节,是一本讨论大数据理论及应用实践的专著

      立即下载
      Spark与Hadoop大数据分析
      Spark与Hadoop大数据分析 超清影印版

      这本书系统讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,配套详细的实现示例,是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考

      立即下载
      Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战
      Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 原书扫描版

      本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,浅显易懂的原理介绍加上Step by Step 实机操作、范例程序详细解说,实现降低机器学习与大数据技术

      立即下载
      Druid实时大数据分析原理与实践
      Druid实时大数据分析原理与实践 高清版

      Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件,最近几年快速风靡全球互联网公司,特别是对于海量数据和实时性要求高的场景,包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析

      立即下载
      Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战
      Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战 影印版

      博客园资深博主、极客学院金牌讲师多年Hadoop实战经验分享;详解Hadoop完整的技术体系:基础部署、集群管理、底层设计、项目实战;200分钟配套视频;51个实例,10个案例,大量避坑技巧

      立即下载
      Cloudera Hadoop大数据平台实战指南
      Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 扫描版

      对于入门和学习大数据技术的读者来说,大数据技术的生态圈和知识体系过于庞大,可能还没有开始学习就已经陷入众多的陌生名词和泛泛的概念中。

      立即下载
      读者留言
      ramonliu

      ramonliu 提供上传

      资源
      23
      粉丝
      26
      喜欢
      233
      评论
      4

      Copyright 2018-2020 www.xz577.com 码农之家

      投诉 / 推广 / 赞助:QQ:520161757