第1章 大数据分析
1.1 迈进大数据时代
1.1.1 数据无处不在
1.1.2 大数据的内涵
1.1.3 大数据的深度解析
1.1.4 大数据需要考虑的问题
1.2 大数据系统总体架构
1.3 大数据分析的概念
1.4 大数据分析的基本过程
1.5 大数据分析的价值
1.5.1 从时间维度看大数据分析的价值
1.5.2 从行业应用看大数据分析的价值
1.5.3 从企业应用看大数据分析的价值
第2章 大数据的采集与预处理
2.1 大数据的采集
2.1.1 网络数据采集方法
2.1.2 系统日志采集方法
2.1.3 科研数据采集方法
2.1.4 关系型数据库数据采集方法
2.2 大数据的预处理
2.2.1 数据预处理的必要性
2.2.2 数据清理
2.2.3 数据集成和数据变换
2.2.4 数据归约
第3章 分布式大数据的存储
3.1 以分布式文件系统存储大数据
3.1.1 HDFS的体系结构
3.1.2 HDFS工作流程
3.1.3 HDFS存储海量数据
3.2 以分布式数据库存储大数据
3.2.1 HBase
3.2.2 NoSQL
第4章 大数据计算与处理
4.1 分布式计算平台Hadoop
4.1.1 Hadoop的架构
4.1.2 Hadoop的组成模块
4.2 分布式计算框架
4.2.1 MapReduce的特点
4.2.2 MapReduce编程模型
4.2.3 MapReduce的架构和工作流程
4.2.4 MapReduce的接口
4.3 大数据处理技术
4.3.1 大规模并行处理系统MPP
4.3.2 Spark
4.3.3 流实时处理系统Storm
第5章 大数据分析方法
5.1 大数据分析方法概述
5.2 数据挖掘的主要方法
5.2.1 数据挖掘的内容与主要方法
5.2.2 复杂数据类型挖掘
5.3 时间序列分析
5.3.1 完全匹配
5.3.2 子序列匹配
第6章 大数据可视化
6.1 大数据可视化基础
6.1.1 数据可视化流程
6.1.2 大数据可视化的挑战
6.2 大数据可视化方法
6.2.1 多维数据可视化
6.2.2 文本可视化
6.2.3 网络可视化
6.2.4 时空数据可视化
6.3 大数据可视化工具
6.3.1 大数据可视化工具的分类
6.3.2 Tableau
6.3.3 ECharts
6.3.4 Power BI
6.3.5 D3
6.3.6 Three.js
第7章 大数据图分析
7.1 图分析
7.1.1 图分析的研究内容
7.1.2 图分析的简单性
7.2 三元组表示
7.3 图和网络组织
7.4 选择图分析
7.5 图分析用例
7.6 图分析算法和解决方法
7.7 分析图的技术复杂度
7.8 图分析平台的特色
第8章 大数据分析在企业信用评估中的应用
8.1 大数据时代企业信用体系建设的对策建议
8.1.1 构建企业信用休系的意义
8.1.2 我国企业信用休系建设现状及存在的问题
8.1.3 加强企业信用体系建设的措施
8.2 基于大数据的企业信用评估
8.2.1 基于大数据的企业信用评估的特性与重要性
8.2.2 建立企业信用评估系统及其方法
8.2.3 利用大数据进行企业信用评估的过程
8.3 基于大数据的企业信用风险评估
8.3.1 企业信用风险评估方法
8.3.2 企业信用风险控制的路径
8.4 基于大数据技术的企业信用风险预警机制研究
8.4.1 大数据技术对信用风险预警机制产生的影响
8.4.2 企业信用风险预警存在的问题
8.4.3 基于大数据技术的企业信用风险预警机制的构建思路
8.5 大数据背景下完善企业信用监管法律制度的有效路径
8.5.1 大数据环境下企业信用的特点
8.5.2 大数据环境下企业信用监管法律制度面临的新挑战
8.5.3 大数据环境下企业信用监管法律制度的完善
8.6 基于大数据构建企业信用评级体系的实践
8.6.1 互联网金融企业的实践
8.6.2 第三方评级机构的实践
8.6.3 传统商业银行的实践
参考文献
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