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上篇 大数据理论3

第1章 大数据的概念和发展背景3

1.1 大数据的发展背景3

1.1.1 大数据的产生3

1.1.2 标志性事件与技术发展4

1.1.3 国家大数据战略7

1.2 大数据的概念和特征10

1.2.1 大数据的概念10

1.2.2 大数据的特征11

1.3 大数据背景下的数据类型16

1.3.1 结构化数据16

1.3.2 半结构化数据17

1.3.3 非结构化数据19

1.4 大数据的潜在价值与机遇20

1.4.1 大数据重组战略资源21

1.4.2 大数据推动社会变革21

1.4.3 大数据引发思维创新22

1.4.4 大数据促进“大搜索”的发展23

1.4.5 大数据在质检行业的应用价值23

1.5 大数据的挑战24

1.5.1 大数据集成24

1.5.2 大数据分析25

1.5.3 大数据隐私问题27

1.5.4 大数据能耗问题28

1.5.5 大数据处理与硬件的协同29

1.5.6 大数据管理易用性问题31

第2章 大数据时代34

2.1 大数据时代的概念与特征34

2.1.1 大数据时代的概念34

2.1.2 大数据时代的基本特征36

2.2 大数据时代的发展层次41

2.2.1 大数据应用的层次41

2.2.2 大数据当前的发展阶段44

2.3 大数据时代下的数据思维47

2.3.1 大数据思维的内容47

2.3.2 大数据思维变革的方向51

第3章 大数据技术55

3.1 大数据技术的架构体系55

3.1.1 数据集成56

3.1.2 数据分析57

3.1.3 计算框架58

3.1.4 数据存储60

3.2 大数据平台61

3.2.1 平台介绍61

3.2.2 平台特点64

3.3 数据处理67

3.3.1 HDFS68

3.3.2 HBase71

3.3.3 Hive73

3.3.4 Zookeeper75

3.3.5 Sqoop78

3.3.6 Flume79

3.3.7 Kafka81

3.4 计算和存储82

3.4.1 Storm82

3.4.2 Spark85

3.5 分布式编程88

第4章 大数据应用的一般模式和价值提升92

4.1 大数据应用的一般模式92

4.1.1 大数据的产生92

4.1.2 大数据的聚集95

4.1.3 大数据的分析96

4.1.4 大数据的利用98

4.2 大数据应用的业务价值101

4.2.1 发现大数据的潜在价值101

4.2.2 实现大数据整合创新的价值105

4.2.3 新领域再利用的价值108

第5章 大数据应用的实践与案例112

5.1 金融行业——招商银行摩羯智投113

5.1.1 行业需求113

5.1.2 大数据在金融行业的应用114

5.1.3 企业对大数据技术应用案例115

5.1.4 案例分析与总结117

5.2 电信行业——中国联通智慧足迹118

5.2.1 行业需求118

5.2.2 大数据在电信行业的应用119

5.2.3 中国联通大数据应用案例121

5.2.4 案例分析与总结123

5.3 零售行业——沃尔玛公司案例125

5.3.1 行业需求125

5.3.2 大数据在零售业中的应用126

5.3.3 沃尔玛公司应用大数据案例127

5.3.4 案例分析与总结131

5.4 体育行业——SAP案例132

5.4.1 行业需求132

5.4.2 大数据在体育行业中的应用133

5.4.3 SAP公司应用大数据案例136

5.4.4 案例分析与总结137

5.5 食品安全监管行业——欧美食品安全溯源系统138

5.5.1 行业需求138

5.5.2 大数据在国外食品安全监管行业的应用138

5.5.3 欧美食品安全溯源系统大数据应用案例139

5.5.4 案例分析与总结143

下篇 大数据在质检领域的应用147

第6章 质检信息化建设情况概述147

6.1 应用系统147

6.2 数据资源148

6.3 标准规范148

6.4 大数据探索148

第7章 质检大数据技术支撑服务平台架构设计150

7.1 总体架构150

7.2 软、硬件环境153

7.2.1 硬件环境153

7.2.2 软件环境155

7.3 数据采集方案155

7.3.1 结构化数据的采集155

7.3.2 非结构化数据的采集157

7.3.3 动态采集机制设计159

7.3.4 数据采集关键技术161

7.3.5 数据的加工处理161

7.4 数据存储162

7.5 数据建模方案163

7.5.1 数据架构设计163

7.5.2 质检海量数据分析处理164

7.5.3 数据建模工作流操作平台173

7.5.4 质检智能知识库173

7.5.5 个性化信息推送175

7.5.6 安全策略和等级保护176

7.6 数据服务177

7.6.1 查询服务177

7.6.2 指标分析177

7.6.3 预警预测179

7.6.4 算法服务180

第8章 质检领域大数据分析典型应用案例185

8.1 大数据分析过程185

8.2 “12365”热线数据分析案例186

8.2.1 分析目的和数据说明186

8.2.2 数据分析结论189

8.3 质量监督抽查数据分析案例192

8.3.1 分析目的和数据说明192

8.3.2 数据分析结论193

8.4 检验检疫统计数据分析案例199

8.4.1 进出口商品质量规律分析199

8.4.2 进出口贸易量变化趋势分析223

8.4.3 检验检疫施检时间分析248

8.5 进出口食品、化妆品数据分析案例265

8.5.1 食品、化妆品进出口贸易额分析265

8.5.2 国外通报数据分析278

8.6 电梯物联网数据分析案例289

8.6.1 背景289

8.6.2 数据基础289

8.6.3 数据分析290

8.7 标准题录数据分析案例294

8.7.1 数据基础294

8.7.2 国家标准题录数据分析295

8.7.3 其他标准题录数据分析297

第9章 质检领域大数据服务模块研发与数据开放网站设计300

9.1 应用模块研发300

9.1.1 领导辅助决策支持301

9.1.2 “12365”热线信息分析304

9.1.3 基于互联网的问题产品信息分析310

9.1.4 质检信息综合查询312

9.2 数据开放网站设计314

9.2.1 数据管理设计314

9.2.2 数据检索设计314

9.2.3 会员中心设计315

9.2.4 数据上传设计315

9.2.5 共享说明设计315

9.2.6 互动交流设计315

9.3 平台部署315

9.3.1 软硬件环境搭建316

9.3.2 相关业务系统接口开发316

9.3.3 应用部署316

参考文献318