智慧城市中的大数据分析技术 PDF下载

第1章 智慧城市概述 
1.1　智慧城市是城市发展的必然阶段 
1.2　众说纷纭的智慧城市 
1.3　智慧城市的定义与内涵 
1.4　智慧城市建设的关键要素 
1.4.1　国外智慧城市建设的关键要素分析 
1.4.2　国内智慧城市建设的关键要素分析 
1.5　智慧城市的数据管理 
1.6　小结 
参考文献 
第2章 智慧城市与大数据 
2.1　什么是大数据 
2.2　智慧城市与大数据的关系 
2.3　大数据分析技术在智慧城市中的应用第1章 智慧城市概述 ；<；br />；
1.1　智慧城市是城市发展的必然阶段 ；<；br />；
1.2　众说纷纭的智慧城市 ；<；br />；
1.3　智慧城市的定义与内涵 ；<；br />；
1.4　智慧城市建设的关键要素 ；<；br />；
1.4.1　国外智慧城市建设的关键要素分析 ；<；br />；
1.4.2　国内智慧城市建设的关键要素分析 ；<；br />；
1.5　智慧城市的数据管理 ；<；br />；
1.6　小结 ；<；br />；
参考文献 ；<；br />；
第2章 智慧城市与大数据 ；<；br />；
2.1　什么是大数据 ；<；br />；
2.2　智慧城市与大数据的关系 ；<；br />；
2.3　大数据分析技术在智慧城市中的应用 ；<；br />；
2.4　纽约的电子治理与应用科技发展计划 ；<；br />；
2.4.1　纽约的电子治理 ；<；br />；
2.4.2　雄心勃勃的应用科学发展计划 ；<；br />；
2.4.3　纽约大学都市科学与进步中心 ；<；br />；
2.4.4　微软曼哈顿实验室 ；<；br />；
2.5　伦敦的城市公共数据能力开放平台 ；<；br />；
2.5.1　伦敦大数据法案与大数据峰会 ；<；br />；
2.5.2　智能交通和罪案控制 ；<；br />；
2.6　新加坡的“智慧国2015”计划 ；<；br />；
2.6.1　新加坡电子政府2015纲要 ；<；br />；
2.6.2　城市可持续性发展方案 ；<；br />；
2.6.3　信息通信产业培育计划 ；<；br />；
2.7　“智慧首尔2015”计划 ；<；br />；
2.7.1　U-City计划 ；<；br />；
2.7.2　“利用大数据解决市民小烦恼”城市口号的提出 ；<；br />；
2.7.3　城市数据开放与利用 ；<；br />；
2.7.4　建立在NFC基础上的城市移动支付系统 ；<；br />；
2.8　小结 ；<；br />；
参考文献 ；<；br />；
第3章 智慧城市的大数据体系架构 <br />
3.1　智慧城市体系架构的演进 <br />
3.1.1　以功能为中心的体系架构 <br />
3.1.2　以数据为中心的体系架构 <br />
3.2　智慧城市的大数据体系架构 <br />
3.3　物联感知层：大数据的来源 <br />
3.3.1　物联感知层的标准体系架构 <br />
3.3.2　物联感知层的关键技术 <br />
3.4　网络通信层：大数据的动态性 <br />
3.4.1　网络通信层的标准体系架构 <br />
3.4.2　网络通信层的关键技术 <br />
3.5　数据及服务支撑层：大数据的存储与分析 <br />
3.5.1　数据和服务支撑层的标准体系架构 <br />
3.5.2　数据和服务支撑层的关键技术 <br />
3.6　智慧应用层：大数据的价值发掘 <br />
3.6.1　智慧管理与服务 <br />
3.6.2　智慧产业与经济 <br />
3.6.3　智慧建设与宜居 <br />
3.7　小结 <br />
参考文献 <br />
第4章 智慧城市的数据特点 <br />
4.1　引言 <br />
4.2　智慧城市的数据来源 <br />
4.2.1　机器产生的数据 <br />
4.2.2　用户产生的数据 <br />
4.3　智慧城市的数据分布 <br />
4.3.1　市政数据 <br />
4.3.2　企业数据 <br />
4.3.3　开放数据 <br />
4.4　智慧城市的大数据特征 <br />
4.4.1　大数据的基本特征 <br />
4.4.2　数据开放与信息孤岛 <br />
4.5　开放数据面临的问题 <br />
4.5.1　政府引导数据开放 <br />
4.5.2　数据安全与隐私保护 <br />
4.6　小结 <br />
参考文献 <br />
第5章 大数据的分布式存储与处理 <br />
5.1　大数据分析平台 <br />
5.1.1　大数据分析平台面临的挑战 <br />
5.1.2　大数据分析平台的体系架构 <br />
5.1.3　大数据分析平台的关键技术 <br />
5.2　分布式存储与处理框架：Hadoop <br />
5.2.1　Hadoop的介绍 <br />
5.2.2　Hadoop的组成 <br />
5.2.3　Hadoop的架构 <br />
5.2.4　Hadoop与分布式开发 <br />
5.2.5　Hadoop的关键技术 <br />
5.3　开放的机器学习算法平台：Mahout <br />
5.3.1　Mahout简介 <br />
5.3.2　Mahout的主题 <br />
5.3.3　Mahout的算法 <br />
5.3.4　Mahout的使用 <br />
5.4　利用Mahout和Hadoop处理大数据 <br />
5.5　大数据技术的发展现状 <br />
5.6　小结 <br />
参考文献 <br />
第6章 智慧城市的大数据分析技术 <br />
6.1　引言 <br />
6.2　传统数据分析技术与工具 <br />
6.3　大数据分析技术的特点 <br />
6.3.1　数据采集 <br />
6.3.2　数据导入和预处理 <br />
6.3.3　数据统计与分析 <br />
6.3.4　数据挖掘 <br />
6.3.5　数据可视化 <br />
6.4　大数据分析与云计算技术 <br />
6.5　大数据分析面临的主要挑战 <br />
6.5.1　大数据集成与分析问题 <br />
6.5.2　大数据的隐私保护问题 <br />
6.5.3　大数据分析的思维方式转变问题 <br />
6.5.4　大数据时代分析结果测度标准问题 <br />
6.6　大数据分析相关关键技术 <br />
6.6.1　分布式文件系统 <br />
6.6.2　分布式数据库管理系统 <br />
6.6.3　索引和查询技术 <br />
6.6.4　二次挖掘技术 <br />
6.6.5　数据可视化技术 <br />
6.6.6　大数据分析平台 <br />
6.7　常见大数据分析算法 <br />
6.7.1　MapReduce编程模型 <br />
6.7.2　分类和预测问题 <br />
6.7.3　朴素贝叶斯 <br />
6.7.4　支持向量机 <br />
6.7.5　逻辑斯蒂回归 <br />
6.7.6　随机森林 <br />
6.7.7　分类和预测问题小结 <br />
6.7.8　聚类分析 <br />
6.7.9　K-均值聚类算法 <br />
6.7.10　聚类分析小结 <br />
6.7.11　大数据中距离和相似性度量方法 <br />
6.8　小结 <br />
参考文献 <br />
第7章 城市管理中的大数据分析 <br />
7.1　智慧政务 <br />
7.2　智慧医疗 <br />
7.3　智慧社区 <br />
7.4　智慧交通 <br />
7.5　智慧安全 <br />
7.6　智慧产业升级 <br />
7.7　智慧体育 <br />
7.8　小结 <br />
参考文献 <br />
第8章 大数据与商业智能 <br />
8.1　机遇：大数据带来商业创新 <br />
8.1.1　什么是商业智能 <br />
8.1.2　大数据促进商业智能升级 <br />
8.2　难点：分析处理非结构化数据 <br />
8.2.1　非结构化数据模型 <br />
8.2.2　分布式存储与并行处理架构 <br />
8.2.3　非结构化数据查询语言 <br />
8.3　大数据时代商业智能的六大核心要素 <br />
8.3.1　企业信息管理 <br />
8.3.2　数据仓库 <br />
8.3.3　企业治理 <br />
8.3.4　公司治理、风险和合规管理 <br />
8.3.5　企业绩效管理 <br />
8.3.6　分析应用 <br />
8.4　发掘大数据中蕴含的价值与商机 <br />
8.4.1　大数据研究的商业价值 <br />
8.4.2　大数据研究的科学价值 <br />
8.5　小结 <br />
参考文献 <br />
名词索引<br />