数据驱动的大数据分析综述与未来趋势.docxVIP

数据驱动的大数据分析综述与未来趋势

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2大数据核心概念界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3数据驱动分析方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.4文献回顾与综述现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.5本文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

二、大数据关键技术及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1数据采集与预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.1多源异构数据获取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.2数据清洗与集成策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.3数据变换与规范化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2大数据存储与管理架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.1分布式文件系统与NoSQL数据库．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.2云计算平台与存储服务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.2.3大数据管理平台技术选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3数据处理与分析引擎．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3.1MapReduce与Spark计算模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3.2流处理与批处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3.3内存计算与实时分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.4数据挖掘与机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.4.1聚类、分类与关联规则挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.4.2机器学习模型构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.4.3深度学习在复杂数据分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

三、数据驱动大数据分析典型场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.1智能商业决策支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.1.1市场分析与客户行为洞察．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.1.2精准营销与个性化推荐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.1.3供应链优化与风险预警．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.2智慧城市管理应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

3.2.1智能交通信号控制与疏导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.2.2公共安全监控与应急响应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

3.2.3城市环境监测与资源调配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.3医疗健康服务创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

3.3.1疾病预测与个性化诊疗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

3.3.2医疗资源优化配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.3.3药物研发与临床试验辅助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.4金融服务风险控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

3.4.1欺诈检测与反洗钱．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

3.4.2信用评估与风险定价．．．．．．．．．．．．．．．．．