大數據在質(zhì)檢領(lǐng)域的應用簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-04-26 10:26
來(lái)源：京東
作者：京東
大數據在質(zhì)檢領(lǐng)域的應用
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內容簡(jiǎn)介: 《大數據在質(zhì)檢領(lǐng)域的應用》分為上下兩篇：上篇是大數據理論，主要是從大數據的概念和發(fā)展背景、大數據時(shí)代、大數據技術(shù)、大數據應用的一般模式和價(jià)值提升等方面進(jìn)行了總結，同時(shí)選取了金融、電信、零售、體育及國外質(zhì)檢行業(yè)的典型案例進(jìn)行了分析；下篇是大數據在質(zhì)檢領(lǐng)域的應用，主要是針對質(zhì)檢行業(yè)存在的關(guān)鍵問(wèn)題，采用信息技術(shù)與業(yè)務(wù)研究相結合的方法，設計了質(zhì)檢大數據技術(shù)支撐平臺，對“12365”熱線(xiàn)數據、質(zhì)量監督抽查數據、檢驗檢疫統計數據、進(jìn)出口食品化妝品數據、電梯物聯(lián)網(wǎng)數據、標準題錄數據形成的案例進(jìn)行了分析，并研發(fā)了質(zhì)檢領(lǐng)域大數據服務(wù)模塊，設計了初步的數據開(kāi)放網(wǎng)站，主要目的是研究如何進(jìn)一步完善針對生產(chǎn)企業(yè)和產(chǎn)品監管的新型質(zhì)檢行業(yè)服務(wù)體系，提高政府監管水平和效益。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:上篇 大數據理論
第1章 大數據的概念和發(fā)展背景
1．1 大數據的發(fā)展背景
1．1．1 大數據的產(chǎn)生
1．1．2 標志性事件與技術(shù)發(fā)展
1．1．3 國家大數據戰略
1．2 大數據的概念和特征
1．2．1 大數據的概念
1．2．2 大數據的特征
1．3 大數據背景下的數據類(lèi)型
1．3．1 結構化數據
1．3．2 半結構化數據
1．3．3 非結構化數據
1．4 大數據的潛在價(jià)值與機遇
1．4．1 大數據重組戰略資源
1．4．2 大數據推動(dòng)社會(huì )變革
1．4．3 大數據引發(fā)思維創(chuàng )新
1．4．4 大數據促進(jìn)“大搜索”的發(fā)展
1．4．5 大數據在質(zhì)檢行業(yè)的應用價(jià)值
1．5 大數據的挑戰
1．5．1 大數據集成
1．5．2 大數據分析
1．5．3 大數據隱私問(wèn)題
1．5．4 大數據能耗問(wèn)題
1．5．5 大數據處理與硬件的協(xié)同
1．5．6 大數據管理易用性問(wèn)題
第2章 大數據時(shí)代
2．1 大數據時(shí)代的概念與特征
2．1．1 大數據時(shí)代的概念
2．1．2 大數據時(shí)代的基本特征
2．2 大數據時(shí)代的發(fā)展層次
2．2．1 大數據應用的層次
2．2．2 大數據當前的發(fā)展階段
2．3 大數據時(shí)代下的數據思維
2．3．1 大數據思維的內容
2．3．2 大數據思維變革的方向
第3章 大數據技術(shù)
3．1 大數據技術(shù)的架構體系
3．1．1 數據集成
3．1．2 數據分析
3．1．3 計算框架
3．1．4 數據存儲
3．2 大數據平臺
3．2．1 平臺介紹
3．2．2 平臺特點(diǎn)
3．3 數據處理
3．3．1 HDFS
3．3．2 HBase
3．3．3 Hive
3．3．4 Zookeeper
3．3．5 Sqoop
3．3．6 Flume
3．1．7 Kafka
3．4 計算和存儲
3．4．1 Storm
3．4．2 Spark
3．5 分布式編程
第4章 大數據應用的一般模式和價(jià)值提升
……
下篇 大數據在質(zhì)檢領(lǐng)域的應用
第1章 大數據的概念和發(fā)展背景
1．1 大數據的發(fā)展背景
1．1．1 大數據的產(chǎn)生
1．1．2 標志性事件與技術(shù)發(fā)展
1．1．3 國家大數據戰略
1．2 大數據的概念和特征
1．2．1 大數據的概念
1．2．2 大數據的特征
1．3 大數據背景下的數據類(lèi)型
1．3．1 結構化數據
1．3．2 半結構化數據
1．3．3 非結構化數據
1．4 大數據的潛在價(jià)值與機遇
1．4．1 大數據重組戰略資源
1．4．2 大數據推動(dòng)社會(huì )變革
1．4．3 大數據引發(fā)思維創(chuàng )新
1．4．4 大數據促進(jìn)“大搜索”的發(fā)展
1．4．5 大數據在質(zhì)檢行業(yè)的應用價(jià)值
1．5 大數據的挑戰
1．5．1 大數據集成
1．5．2 大數據分析
1．5．3 大數據隱私問(wèn)題
1．5．4 大數據能耗問(wèn)題
1．5．5 大數據處理與硬件的協(xié)同
1．5．6 大數據管理易用性問(wèn)題
第2章 大數據時(shí)代
2．1 大數據時(shí)代的概念與特征
2．1．1 大數據時(shí)代的概念
2．1．2 大數據時(shí)代的基本特征
2．2 大數據時(shí)代的發(fā)展層次
2．2．1 大數據應用的層次
2．2．2 大數據當前的發(fā)展階段
2．3 大數據時(shí)代下的數據思維
2．3．1 大數據思維的內容
2．3．2 大數據思維變革的方向
第3章 大數據技術(shù)
3．1 大數據技術(shù)的架構體系
3．1．1 數據集成
3．1．2 數據分析
3．1．3 計算框架
3．1．4 數據存儲
3．2 大數據平臺
3．2．1 平臺介紹
3．2．2 平臺特點(diǎn)
3．3 數據處理
3．3．1 HDFS
3．3．2 HBase
3．3．3 Hive
3．3．4 Zookeeper
3．3．5 Sqoop
3．3．6 Flume
3．1．7 Kafka
3．4 計算和存儲
3．4．1 Storm
3．4．2 Spark
3．5 分布式編程
第4章 大數據應用的一般模式和價(jià)值提升
……
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