數據科學導論(第2版)（簡體書）

楊旭、湯海京、丁剛毅編*的《數據科學導論( 第2版普通高等教育十三五規劃教材)》系統性地講述 了與數據科學相關的各方面知識，著重培養數據工程 師所需要的技能與思維。本書將從與數據科學相關的 概念出發，通過豐富、翔實的案例，從各方面展示數 據科學的運用方式，並且在其中穿插數據科學研究方 式下新的思維模式的講解，讓讀者有一個*為直觀的 認識，也可以從中感受到運用數據科學處理各個領域 問題的方法和流程。本書還從工程概論的流程角度來 講述數據科學的工程體系架構，並展望數據科學的未 來發展。同時本書特意加強了對于數據預處理的理論 和技術的講解。本書可作為計算機相關專業本科生教 材，也可供相關專業技術人員閱讀參考。

部分 引論 第1章 引論 1.1 序言 1.2 數據科學簡述 1.2.1 數據科學的定義 1.2.2 數據科學的由來 1.2.3 數據科學的研究范疇 1.2.4 數據科學的學習意義 1.3 本書結構第二部分 大數據及其產生根源 第2章 數據 2.1 數據的定義 2.1.1 數據的定義 2.1.2 其他相關概念 2.2 數據簡史 第3章 大數據的概念和特征 3.1 大數據的概念 3.2 大數據的4V特性 3.2.1 體量(Volume) 3.2.2 多樣性(Variety) 3.2.3 價值／真實性(Value／Veracity) 3.2.4 速度(Velocity) 3.2.5 對4V特性的體會 第4章 大數據的產生根源 4.1 大數據的產生根源 4.1.1 大數據時代出現的技術基礎 4.1.2 大數據時代出現的數據基礎 4.2 大數據簡史 4.3 大數據時代的挑戰 4.3.1 數據規模 4.3.2 數據的多樣性和異構性 4.3.3 數據的不可靠問題 4.3.4 數據的實時性要求 4.3.5 數據隱私問題 4.3.6 人機協作問題 4.3.7 數據的訪問與共享 4.3.8 數據運用的合理性 4.3.9 小結第三部分 大數據研究的重要性 第5章 大數據研究的現狀 5.1 篇 5.1.1 聯合國的大數據研究 5.1.2 美國的大數據研究 5.1.3 歐盟的大數據研究 5.2 企業篇 5.2.1 谷歌 5.2.2 IBM 5.2.3 5.2.4 5.2.5 第6章 關聯分析 6.1 啤酒與尿布 6.1.1 案例詳析 6.1.2 購物籃分析法 6.1.3 商品間相關性分析 6.1.4 外界因素的影響 6.1.5 思維啟示 6.2 的個性化推薦 6.2.1 案例詳析 6.2.2 的推薦方式 6.2.3 推薦算法 6.3 潘多拉音樂組計劃 6.3.1 案例詳析 ……第四部分 數據科學的研究方式第五部分 數據與未來