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随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，大数据已成为当前信息技术领域的研究热点，大数据处理技术与应用的研究对于推动我国经济社会发展具有重要意义，本文对大数据处理技术与应用领域的主要参考文献进行了梳理，并对相关研究进行了综述，以期为相关领域的研究提供参考。
大数据处理技术与应用参考文献
1、大数据技术综述
（1）陈国良，张江涛，大数据技术：概念、方法与应用[M]，清华大学出版社，2014。
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（2）王宇，大数据技术及其应用[M]，电子工业出版社，2013。
2、数据挖掘与机器学习
（1）周志华，机器学习[M]，清华大学出版社，2016。
（2）吴恩达，深度学习[M]，电子工业出版社，2016。
3、云计算与分布式系统
（1）张英涛，云计算[M]，清华大学出版社，2013。
（2）郭正良，分布式系统[M]，清华大学出版社，2014。
4、大数据存储与处理
（1）唐杰，大数据存储与处理[M]，清华大学出版社，2015。
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（2）孙志刚，Hadoop技术详解[M]，电子工业出版社，2014。
5、大数据分析与可视化
（1）刘锋，大数据分析与可视化[M]，清华大学出版社，2016。
（2）蔡云，大数据可视化[M]，电子工业出版社，2014。
6、大数据应用案例
（1）张宇翔，大数据应用案例集[M]，清华大学出版社，2015。
（2）陈志刚，大数据应用实践[M]，电子工业出版社，2014。
大数据处理技术与应用综述
1、大数据处理技术
大数据处理技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，数据采集主要涉及数据采集技术、数据清洗和数据预处理；数据存储主要涉及分布式存储技术，如Hadoop、Spark等；数据处理主要涉及数据挖掘、机器学习等算法；数据分析主要涉及统计分析、数据挖掘等；数据可视化主要涉及可视化技术、图表展示等。
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2、大数据应用领域
大数据技术在众多领域得到广泛应用，如金融、医疗、教育、交通、物流等，以下列举几个典型应用领域：
（1）金融领域：大数据在金融领域的应用主要体现在风险管理、信用评估、欺诈检测等方面。
（2）医疗领域：大数据在医疗领域的应用主要体现在疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
（3）教育领域：大数据在教育领域的应用主要体现在学生个性化学习、教育质量评估、教育资源分配等方面。
（4）交通领域：大数据在交通领域的应用主要体现在智能交通、交通拥堵预测、公共交通优化等方面。
（5）物流领域：大数据在物流领域的应用主要体现在物流路径优化、仓储管理、供应链优化等方面。
大数据处理技术与应用领域的研究具有广泛的应用前景和重要的研究价值，本文对相关领域的参考文献进行了梳理，并对相关研究进行了综述，以期为我国大数据处理技术与应用领域的研究提供参考，随着大数据技术的不断发展，相信在未来会有更多创新成果涌现，为我国经济社会发展贡献力量。
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