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2020-01-03 17:30 來源：京東作者：京東

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用：大數(shù)據(jù)測評

編輯推薦:

內(nèi)容簡介:　　大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，在帶來產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)，也帶來了很多軟件技術(shù)的新需求?！洞髷?shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用：大數(shù)據(jù)測評》介紹了大數(shù)據(jù)的概念和特征，各國大數(shù)據(jù)的發(fā)展戰(zhàn)略、發(fā)展趨勢及其標(biāo)準(zhǔn)化情況，以及對軟件測試帶來的挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上，對面向大數(shù)據(jù)處理框架、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)算法、應(yīng)用系統(tǒng)、系統(tǒng)安全和隱私泄露等測評技術(shù)展開了分析和討論。在底層支撐框架層聚焦于單元測試和框架基準(zhǔn)測試；在基本算法中涵蓋了聚類、分類及其個(gè)性化推薦；在應(yīng)用層，介紹了其性能測試中若干問題，重點(diǎn)闡述數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)與分析；在全書的最后，討論了大數(shù)據(jù)的安全和隱私問題，突出介紹由于大數(shù)據(jù)所引發(fā)的新安全問題及其對策。
　　《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用：大數(shù)據(jù)測評》綜合了眾多業(yè)界專家、作者、學(xué)者的研究和產(chǎn)業(yè)成果，通過對大量文獻(xiàn)和材料分析編著形成，可為從事大數(shù)據(jù)或者軟件測評的學(xué)者、軟件工程研究人員、高校研究生、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人員提供參考。

作者簡介:

目錄:第1章緒論
1.1 概述
1.2 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與趨勢
1.2.1 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
1.2.2 大數(shù)據(jù)趨勢
1.3 大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化研究
1.3.1 國外標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.2 國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1.4.1 趨勢預(yù)測
1.4.2 疫情分析
1.4.3 消費(fèi)行為分析
1.4.4 智慧金融
1.4.5 精確營銷
1.4.6 輿情分析
1.5 大數(shù)據(jù)對軟件測試的挑戰(zhàn)
參考文獻(xiàn)

第2章面向大數(shù)據(jù)框架的測評
2.1 概述
2.2 面向數(shù)據(jù)質(zhì)量的測評
2.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量
2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量測評
2.3 分布式數(shù)據(jù)模型及測試
2.3.1 框架
2.3.2 數(shù)據(jù)模型
2.3.3 單元測試
2.4 大數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)測試
2.4.1 基準(zhǔn)測試
2.4.2 測試方法
2.4.3 測試內(nèi)容
參考文獻(xiàn)

第3章大數(shù)據(jù)智能算法及測評技術(shù)
3.1 概述
3.2 聚類算法及測評
3.2.1 聚類及其在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
3.2.2 聚類的典型算法及分析
3.2.3 聚類算法的測試
3.2.4 聚類質(zhì)量的評估
3.3 分類算法及評估
3.3.1 分類及其在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
3.3.2 分類的典型算法及分析
3.3.3 分類算法的測試
3.3.4 分類器性能的評估
3.4 推薦系統(tǒng)算法及其測評
3.4.1 推薦系統(tǒng)算法
3.4.2 推薦系統(tǒng)的測評實(shí)驗(yàn)
3.4.3 推薦系統(tǒng)的評估
參考文獻(xiàn)

第4章大數(shù)據(jù)應(yīng)用的性能測評技術(shù)
4.1 概述
4.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的影響因素與性能測評
4.2.1 影響大數(shù)據(jù)應(yīng)用的因素
4.2.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的性能測評類型
4.2.3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的性能測評指標(biāo)
4.3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用測試的支撐數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)
4.3.1 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
4.3.2 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)依據(jù)
4.3.3 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)生成方法
4.4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用性能測評模型
4.4.1 應(yīng)用負(fù)載模型
4.4.2 數(shù)據(jù)負(fù)載模型
4.5 工具與案例
4.5.1 性能測試工具
4.5.2 性能測試流程
4.5.3 某網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測系統(tǒng)測試案例
4.5.4 某微博大數(shù)據(jù)平臺測試案例
參考文獻(xiàn)

第5章大數(shù)據(jù)應(yīng)用的安全測評技術(shù)
5.1 概述
5.2 影響大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全的要素
5.2.1 影響架構(gòu)安全的要素
5.2.2 影響數(shù)據(jù)安全的要素
5.3 大數(shù)據(jù)架構(gòu)的安全測評
5.3.1 分布式計(jì)算框架的安全測評
5.3.2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的安全測評
5.4 數(shù)據(jù)的安全性測評
5.4.1 數(shù)據(jù)來源的安全性測評
5.4.2 隱私保護(hù)程度的測評
5.5 應(yīng)用安全等級保護(hù)測評
5.5.1 用戶鑒別
5.5.2 事件審計(jì)
5.5.3 資源審計(jì)
5.5.4 通信安全
5.5.5 軟件容錯(cuò)
參考文獻(xiàn)
索引

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