本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，大数据分析与挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛，成为推动社会进步的重要力量，本文旨在梳理大数据分析与挖掘领域核心参考文献，为相关研究提供参考。
大数据分析与挖掘的基本概念
1、大数据（Big Data）：大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合，大数据具有四个基本特征：数据量（Volume）、数据类型（Variety）、数据速度（Velocity）和数据价值（Value）。
2、数据分析（Data Analysis）：数据分析是指从数据中提取有价值的信息，以便进行决策和优化，数据分析包括数据预处理、数据挖掘、数据可视化等多个环节。
3、数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用信息、模式或知识的过程，数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
大数据分析与挖掘领域核心参考文献
1、《大数据时代：影响生活、工作与思维方式的变革》（Big Data：A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）
作者：查德·哈里斯（Chad Harries）
简介：本书深入探讨了大数据的起源、发展及其对人类生活、工作与思维方式的影响，作者查德·哈里斯通过丰富的案例，展示了大数据在各个领域的应用前景。
2、《数据挖掘：概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）
作者：约翰·汉·盖特曼（John Hanrahan）、莫里斯·哈里森（Maurice A. Harrison）、理查德·A. 贝尔曼（Richard A. Bellman）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
简介：本书系统地介绍了数据挖掘的基本概念、技术与方法，书中涵盖了关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等多个方面，为读者提供了全面的数据挖掘知识。
3、《机器学习：一种统计方法》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective）
作者：拉特纳吉特·布拉马基（Ratnakar Brahma）、阿维·库马尔（Avi Karnik）
简介：本书从概率论的角度介绍了机器学习的基本原理、算法与应用，书中涵盖了线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等多个经典算法，为读者提供了丰富的机器学习知识。
4、《数据可视化：设计与认知》（Data Visualization: Design and Cognitive Science）
作者：恩斯特·海因里希·迈耶-施赖伯（Ernst Heinrich Meyer-Scherrer）
简介：本书从设计、认知科学的角度探讨了数据可视化的原理与方法，书中介绍了多种数据可视化技术，如散点图、折线图、柱状图等，为读者提供了丰富的数据可视化知识。
5、《Hadoop：大数据技术详解》（Hadoop: The Definitive Guide）
作者：汤姆·怀特（Tom White）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
简介：本书全面介绍了Hadoop生态系统，包括HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Pig等核心组件，书中详细阐述了Hadoop在大数据处理中的应用，为读者提供了实用的Hadoop技术知识。
6、《大数据时代：大数据技术与应用》（Big Data: Technologies, Applications, and Case Studies）
作者：托马斯·H.迪尔（Thomas H. Davenport）、杰弗里·J.吉布斯（Jeffrey J. Gibson）
简介：本书从大数据技术的角度，介绍了大数据在各行各业的应用案例，书中涵盖了大数据在金融、医疗、交通、教育等领域的应用，为读者提供了丰富的实际应用经验。
7、《大数据技术与应用》（Big Data Technology and Applications）
作者：李航
简介：本书系统地介绍了大数据技术的基本原理、应用场景和发展趋势，书中涵盖了数据采集、存储、处理、分析等多个方面，为读者提供了全面的大数据技术知识。
大数据分析与挖掘领域核心参考文献涵盖了大数据的基本概念、技术与方法，以及实际应用案例，通过对这些参考文献的深入研究，有助于读者全面了解大数据分析与挖掘领域的知识体系，为相关研究提供有力支持。
标签： #大数据分析与挖掘论文参考文献
评论列表