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大數(shù)據(jù)時代管理信息系統(tǒng)
周蘇 王碩蘋 著
更新時間:2019-10-24 10:30:49
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參考文獻(xiàn)
本書是為“管理信息系統(tǒng)”課程編寫的理論知識與實(shí)驗練習(xí)相結(jié)合的教材。本書以信息技術(shù)發(fā)展為背景,把大數(shù)據(jù)時代、信息時代管理信息系統(tǒng)的概念、理論知識與技術(shù)融入實(shí)踐當(dāng)中,從而加深學(xué)生對該課程的認(rèn)識和理解。全書內(nèi)容包含了管理信息系統(tǒng)知識的各個方面,內(nèi)容涉及大數(shù)據(jù)與信息管理、大數(shù)據(jù)商業(yè)規(guī)則、大數(shù)據(jù)時代思維變革、現(xiàn)代商務(wù)動力、信息系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析、決策支持與人工智能、信息系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)、信息系統(tǒng)安全管理、發(fā)展與展望等,并給出了10個實(shí)驗與思考和1個課程實(shí)驗總結(jié),以幫助讀者加深對教材中所介紹內(nèi)容的理解。本書適合作為高等學(xué)校信息管理、經(jīng)濟(jì)管理、電子商務(wù)類專業(yè)的教材,也可作為其他相關(guān)專業(yè)的參考用書。
最新章節(jié)
- 參考文獻(xiàn)
- 【課程實(shí)驗總結(jié)】
- 【延伸閱讀】 云計算帶給SaaS的新機(jī)遇
- 11.6.4 傳統(tǒng)IT系統(tǒng)到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的過渡
- 11.6.3 將原創(chuàng)數(shù)據(jù)變?yōu)樵鲋禂?shù)據(jù)
- 11.6.2 誰能成為數(shù)據(jù)聚合商
上架時間:2019-10-24 10:17:25
出版社:中國鐵道出版社
上海閱文信息技術(shù)有限公司已經(jīng)獲得合法授權(quán),并進(jìn)行制作發(fā)行
- 參考文獻(xiàn) 更新時間:2019-10-24 10:30:49
- 【課程實(shí)驗總結(jié)】
- 【延伸閱讀】 云計算帶給SaaS的新機(jī)遇
- 11.6.4 傳統(tǒng)IT系統(tǒng)到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的過渡
- 11.6.3 將原創(chuàng)數(shù)據(jù)變?yōu)樵鲋禂?shù)據(jù)
- 11.6.2 誰能成為數(shù)據(jù)聚合商
- 11.6.1 數(shù)據(jù)聚合商的作用
- 11.6 供應(yīng)商企業(yè)的新商機(jī):數(shù)據(jù)聚合商
- 11.5 大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)IT戰(zhàn)略
- 11.4.3 云計算的形式
- 11.4.2 云計算時代
- 11.4.1 基本概念和特點(diǎn)
- 11.4 云計算
- 11.3.4 射頻識別技術(shù)
- 11.3.3 下一代移動電話技術(shù)
- 11.3.2 多狀態(tài)CPU和全息存儲設(shè)備
- 11.3.1 電子現(xiàn)金
- 11.3 便攜和移動技術(shù)的發(fā)展
- 11.2.3 生物測量學(xué)
- 11.2.2 虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境
- 11.2.1 語音識別
- 11.2 交互方式的變革
- 11.1.3 F2b2C電子商務(wù)
- 11.1.2 推式技術(shù)和個性化
- 11.1.1 軟件即服務(wù)
- 11.1 因特網(wǎng)的變化
- 第11章 發(fā)展與展望
- 【實(shí)驗與思考】 了解信息安全技術(shù)
- 【延伸閱讀】 M公司的災(zāi)難恢復(fù)計劃
- 10.5.4 消費(fèi)者隱私權(quán)法案
- 10.5.3 社交化檔案的是非
- 10.5.2 隱私與創(chuàng)新
- 10.5.1 道德原則
- 10.5 道德與隱私問題
- 10.4 大數(shù)據(jù)安全
- 10.3.4 虛擬存儲
- 10.3.3 互連技術(shù)
- 10.3.2 快照技術(shù)
- 10.3.1 遠(yuǎn)程鏡像技術(shù)
- 10.3 容災(zāi)技術(shù)
- 10.2.3 數(shù)據(jù)容災(zāi)等級
- 10.2.2 數(shù)據(jù)容災(zāi)與數(shù)據(jù)備份的聯(lián)系
- 10.2.1 數(shù)據(jù)容災(zāi)計劃
- 10.2 信息災(zāi)難恢復(fù)規(guī)劃
- 10.1.4 安全防衛(wèi)的技術(shù)手段
- 10.1.3 因特網(wǎng)的安全模式
- 10.1.2 信息安全技術(shù)發(fā)展的四大趨勢
- 10.1.1 信息安全的目標(biāo)
- 10.1 信息系統(tǒng)安全基礎(chǔ)
- 第10章 信息系統(tǒng)安全管理
- 【實(shí)驗與思考】 文檔編制與軟件測試
- 【延伸閱讀】 從程序員到軟件測試工程師
- 9.4.2 α、β測試
- 9.4.1 基于GUI的自動化測試
- 9.4 軟件測試自動化
- 9.3.8 排錯技術(shù)與系統(tǒng)轉(zhuǎn)換
- 9.3.7 測試文件與復(fù)審
- 9.3.6 測試用例設(shè)計
- 9.3.5 確認(rèn)測試
- 9.3.4 組裝測試
- 9.3.3 單元測試
- 9.3.2 測試方法
- 9.3.1 測試的概念
- 9.3 軟件測試技術(shù)
- 9.2.4 文件內(nèi)容的靈活性
- 9.2.3 文件編制中考慮的因素
- 9.2.2 軟件生存周期與各種文件的編制
- 9.2.1 軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的目的和作用
- 9.2 標(biāo)準(zhǔn)化與開發(fā)文件編制指南
- 9.1.5 軟件工程學(xué)的基本原則
- 9.1.4 軟件工程定義
- 9.1.3 軟件生存周期模型
- 9.1.2 軟件和軟件生存周期
- 9.1.1 計算機(jī)系統(tǒng)工程
- 9.1 信息系統(tǒng)的開發(fā)技術(shù)——軟件工程
- 第9章 信息系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)
- 【實(shí)驗與思考】 了解人工智能,熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)
- 【延伸閱讀】 “大不列顛哥倫比亞”牛奶
- 8.7.5 多代理系統(tǒng)和基于代理的模型
- 8.7.4 用戶代理
- 8.7.3 數(shù)據(jù)挖掘代理
- 8.7.2 檢測和監(jiān)視代理
- 8.7.1 信息代理
- 8.7 智能代理
- 8.6 遺傳算法
- 8.5.2 模糊邏輯
- 8.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 8.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯
- 8.4 地理信息系統(tǒng)
- 8.3 專家系統(tǒng)
- 8.2.2 決策支持系統(tǒng)
- 8.2.1 決策與決策類型
- 8.2 決策支持系統(tǒng)
- 8.1 人工智能
- 第8章 決策支持與人工智能
- 【實(shí)驗與思考】 了解數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析
- 【延伸閱讀】 什么是大數(shù)據(jù)分析做不了的
- 7.6.5 數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)
- 7.6.4 七個基本任務(wù)
- 7.6.3 七個數(shù)據(jù)類型
- 7.6.2 可視化對認(rèn)知的幫助
- 7.6.1 數(shù)據(jù)可視化的運(yùn)用
- 7.6 數(shù)據(jù)可視化分析
- 7.5.6 分析型數(shù)據(jù)庫的特征
- 7.5.5 MPP數(shù)據(jù)庫
- 7.5.4 MapReduce計算模型
- 7.5.3 Hadoop HDFS分布式文件系統(tǒng)
- 7.5.2 分布式大規(guī)模批量處理——MapReduce/Hadoop
- 7.5.1 OLAP與數(shù)據(jù)立方體
- 7.5 大數(shù)據(jù)分析處理——OLAP
- 7.4.3 NewSQL
- 7.4.2 NoSQL
- 7.4.1 傳統(tǒng)OLTP系統(tǒng)
- 7.4 大數(shù)據(jù)事務(wù)處理——OLTP
- 7.3.2 大數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系
- 7.3.1 數(shù)據(jù)的相關(guān)性
- 7.3 大數(shù)據(jù)分析平臺
- 7.2.3 傳統(tǒng)分析架構(gòu)
- 7.2.2 數(shù)據(jù)分析環(huán)境的演變
- 7.2.1 數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅(qū)動力
- 7.2 數(shù)據(jù)分析的演變
- 7.1.5 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
- 7.1.4 數(shù)據(jù)集市:小型的數(shù)據(jù)倉庫
- 7.1.3 數(shù)據(jù)挖掘解決的商業(yè)問題
- 7.1.2 數(shù)據(jù)挖掘
- 7.1.1 數(shù)據(jù)倉庫
- 7.1 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘
- 第7章 數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析
- 【實(shí)驗與思考】 了解數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)存儲
- 【延伸閱讀】 “大數(shù)據(jù)時代預(yù)言家”提醒學(xué)校規(guī)避“數(shù)據(jù)獨(dú)裁”
- 6.4 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)
- 6.3.6 主流備份技術(shù)
- 6.3.5 存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)
- 6.3.4 資源存儲管理
- 6.3.3 服務(wù)器存儲管理
- 6.3.2 常用的備份方式
- 6.3.1 備份的目的
- 6.3 數(shù)據(jù)存儲解決方案
- 6.2.4 數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)
- 6.2.3 應(yīng)用程序生成子系統(tǒng)
- 6.2.2 數(shù)據(jù)操作子系統(tǒng)
- 6.2.1 數(shù)據(jù)定義子系統(tǒng)
- 6.2 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
- 6.1.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型
- 6.1.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫
- 6.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的局限
- 6.1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎(chǔ)
- 第6章 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)存儲
- 【實(shí)驗與思考】 熟悉信息系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)
- 【延伸閱讀】 摩爾定律
- 5.4.2 AR技術(shù)
- 5.4.1 VR技術(shù)
- 5.4 虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)
- 5.3.3 多媒體關(guān)鍵技術(shù)
- 5.3.2 多媒體技術(shù)的特性
- 5.3.1 多媒體的定義
- 5.3 多媒體技術(shù)
- 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)
- 5.2.1 Web技術(shù)
- 5.2 Web與網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)
- 5.1.5 其他因特網(wǎng)協(xié)議
- 5.1.4 協(xié)議層次模型
- 5.1.3 包交換網(wǎng)
- 5.1.2 通信方式
- 5.1.1 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的功能與分類
- 5.1 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
- 第5章 信息系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)
- 【實(shí)驗與思考】 了解商務(wù)動力,熟悉電子商務(wù)
- 【延伸閱讀】 計劃——供應(yīng)鏈管理的核心
- 4.4.5 ERP與電子商務(wù)
- 4.4.4 ERP系統(tǒng)的實(shí)施
- 4.4.3 ERP的管理思想
- 4.4.2 ERP的發(fā)展歷程
- 4.4.1 商務(wù)智能的戰(zhàn)略和競爭機(jī)會
- 4.4 商務(wù)智能(BI)與企業(yè)資源計劃(ERP)
- 4.3.5 CRM、SCM與電子商務(wù)
- 4.3.4 IT支持供應(yīng)鏈管理
- 4.3.3 SCM的戰(zhàn)略和競爭機(jī)會
- 4.3.2 CRM的實(shí)施
- 4.3.1 CRM的戰(zhàn)略和競爭機(jī)會
- 4.3 客戶關(guān)系管理CRM與供應(yīng)鏈管理SCM
- 4.2.7 電子商務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運(yùn)行環(huán)境
- 4.2.6 電子商務(wù)系統(tǒng)的組成
- 4.2.5 電子商務(wù)的功能
- 4.2.4 電子商務(wù)的分類
- 4.2.3 電子商務(wù)的定義
- 4.2.2 電子商務(wù)的產(chǎn)生
- 4.2.1 商務(wù)活動與傳統(tǒng)商業(yè)的問題
- 4.2 電子商務(wù)
- 4.1.2 價值鏈
- 4.1.1 波特的五力模型
- 4.1 影響信息系統(tǒng)的商業(yè)動力
- 第4章 現(xiàn)代商務(wù)動力
- 【實(shí)驗與思考】 深入理解大數(shù)據(jù)時代的三個思維變革
- 【延伸閱讀】 亞馬遜推薦系統(tǒng)
- 3.3.4 通過相關(guān)關(guān)系了解世界
- 3.3.3 通過因果關(guān)系了解世界
- 3.3.2 “是什么”,而不是“為什么”
- 3.3.1 關(guān)聯(lián)物——預(yù)測的關(guān)鍵
- 3.3 轉(zhuǎn)變之三:數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系
- 3.2.4 數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 3.2.3 紛繁的數(shù)據(jù)
- 3.2.2 大數(shù)據(jù)的簡單算法與小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法
- 3.2.1 允許不精確
- 3.2 轉(zhuǎn)變之二:接受數(shù)據(jù)的混雜性
- 3.1.2 全數(shù)據(jù)模式:樣本=總體
- 3.1.1 小數(shù)據(jù)時代的隨機(jī)采樣
- 3.1 轉(zhuǎn)變之一:樣本=總體
- 第3章 大數(shù)據(jù)時代思維變革
- 【實(shí)驗與思考】 大數(shù)據(jù)營銷的優(yōu)勢與核心內(nèi)涵
- 【延伸閱讀】 大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌(Google)
- 2.4.7 用投資回報率評價營銷效果
- 2.4.6 內(nèi)容創(chuàng)作與眾包
- 2.4.5 內(nèi)容營銷
- 2.4.4 為營銷創(chuàng)建高容量和高價值的內(nèi)容
- 2.4.3 自動化營銷
- 2.4.2 營銷面對新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
- 2.4.1 像媒體公司一樣思考
- 2.4 大數(shù)據(jù)營銷
- 2.3.4 企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
- 2.3.3 實(shí)時響應(yīng)、大數(shù)據(jù)用戶的新要求
- 2.3.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的興起
- 2.3.1 數(shù)據(jù)價格與數(shù)據(jù)需求
- 2.3 將信息變成一種競爭優(yōu)勢
- 2.2 亞馬遜的大數(shù)據(jù)行動
- 2.1 谷歌的大數(shù)據(jù)行動
- 第2章 大數(shù)據(jù)商業(yè)規(guī)則
- 【實(shí)驗與思考】 了解大數(shù)據(jù)時代與管理信息系統(tǒng)
- 【延伸閱讀】 得數(shù)據(jù)者得天下
- 1.5.2 連接開放數(shù)據(jù)
- 1.5.1 對數(shù)據(jù)的大范圍收集
- 1.5 大數(shù)據(jù)時代的管理信息系統(tǒng)
- 1.4.3 從交易數(shù)據(jù)分析到交互數(shù)據(jù)分析
- 1.4.2 云計算的普及
- 1.4.1 硬件性價比提高與軟件技術(shù)進(jìn)步
- 1.4 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
- 1.3 大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型
- 1.2.4 廣義的大數(shù)據(jù)
- 1.2.3 用3V描述大數(shù)據(jù)特征
- 1.2.2 大數(shù)據(jù)的定義
- 1.2.1 天文學(xué)——信息爆炸的起源
- 1.2 大數(shù)據(jù)時代與大數(shù)據(jù)
- 1.1.5 信息系統(tǒng)的管理角色——信息主管CIO
- 1.1.4 信息技術(shù)
- 1.1.3 人資源
- 1.1.2 信息資源
- 1.1.1 信息時代
- 1.1 信息時代與信息資源
- 第1章 大數(shù)據(jù)與信息管理
- 前言
- 內(nèi)容簡介
- 版權(quán)信息
- 封面
- 封面
- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容簡介
- 前言
- 第1章 大數(shù)據(jù)與信息管理
- 1.1 信息時代與信息資源
- 1.1.1 信息時代
- 1.1.2 信息資源
- 1.1.3 人資源
- 1.1.4 信息技術(shù)
- 1.1.5 信息系統(tǒng)的管理角色——信息主管CIO
- 1.2 大數(shù)據(jù)時代與大數(shù)據(jù)
- 1.2.1 天文學(xué)——信息爆炸的起源
- 1.2.2 大數(shù)據(jù)的定義
- 1.2.3 用3V描述大數(shù)據(jù)特征
- 1.2.4 廣義的大數(shù)據(jù)
- 1.3 大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型
- 1.4 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
- 1.4.1 硬件性價比提高與軟件技術(shù)進(jìn)步
- 1.4.2 云計算的普及
- 1.4.3 從交易數(shù)據(jù)分析到交互數(shù)據(jù)分析
- 1.5 大數(shù)據(jù)時代的管理信息系統(tǒng)
- 1.5.1 對數(shù)據(jù)的大范圍收集
- 1.5.2 連接開放數(shù)據(jù)
- 【延伸閱讀】 得數(shù)據(jù)者得天下
- 【實(shí)驗與思考】 了解大數(shù)據(jù)時代與管理信息系統(tǒng)
- 第2章 大數(shù)據(jù)商業(yè)規(guī)則
- 2.1 谷歌的大數(shù)據(jù)行動
- 2.2 亞馬遜的大數(shù)據(jù)行動
- 2.3 將信息變成一種競爭優(yōu)勢
- 2.3.1 數(shù)據(jù)價格與數(shù)據(jù)需求
- 2.3.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的興起
- 2.3.3 實(shí)時響應(yīng)、大數(shù)據(jù)用戶的新要求
- 2.3.4 企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
- 2.4 大數(shù)據(jù)營銷
- 2.4.1 像媒體公司一樣思考
- 2.4.2 營銷面對新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
- 2.4.3 自動化營銷
- 2.4.4 為營銷創(chuàng)建高容量和高價值的內(nèi)容
- 2.4.5 內(nèi)容營銷
- 2.4.6 內(nèi)容創(chuàng)作與眾包
- 2.4.7 用投資回報率評價營銷效果
- 【延伸閱讀】 大數(shù)據(jù)企業(yè)的縮影——谷歌(Google)
- 【實(shí)驗與思考】 大數(shù)據(jù)營銷的優(yōu)勢與核心內(nèi)涵
- 第3章 大數(shù)據(jù)時代思維變革
- 3.1 轉(zhuǎn)變之一:樣本=總體
- 3.1.1 小數(shù)據(jù)時代的隨機(jī)采樣
- 3.1.2 全數(shù)據(jù)模式:樣本=總體
- 3.2 轉(zhuǎn)變之二:接受數(shù)據(jù)的混雜性
- 3.2.1 允許不精確
- 3.2.2 大數(shù)據(jù)的簡單算法與小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法
- 3.2.3 紛繁的數(shù)據(jù)
- 3.2.4 數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 3.3 轉(zhuǎn)變之三:數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系
- 3.3.1 關(guān)聯(lián)物——預(yù)測的關(guān)鍵
- 3.3.2 “是什么”,而不是“為什么”
- 3.3.3 通過因果關(guān)系了解世界
- 3.3.4 通過相關(guān)關(guān)系了解世界
- 【延伸閱讀】 亞馬遜推薦系統(tǒng)
- 【實(shí)驗與思考】 深入理解大數(shù)據(jù)時代的三個思維變革
- 第4章 現(xiàn)代商務(wù)動力
- 4.1 影響信息系統(tǒng)的商業(yè)動力
- 4.1.1 波特的五力模型
- 4.1.2 價值鏈
- 4.2 電子商務(wù)
- 4.2.1 商務(wù)活動與傳統(tǒng)商業(yè)的問題
- 4.2.2 電子商務(wù)的產(chǎn)生
- 4.2.3 電子商務(wù)的定義
- 4.2.4 電子商務(wù)的分類
- 4.2.5 電子商務(wù)的功能
- 4.2.6 電子商務(wù)系統(tǒng)的組成
- 4.2.7 電子商務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與運(yùn)行環(huán)境
- 4.3 客戶關(guān)系管理CRM與供應(yīng)鏈管理SCM
- 4.3.1 CRM的戰(zhàn)略和競爭機(jī)會
- 4.3.2 CRM的實(shí)施
- 4.3.3 SCM的戰(zhàn)略和競爭機(jī)會
- 4.3.4 IT支持供應(yīng)鏈管理
- 4.3.5 CRM、SCM與電子商務(wù)
- 4.4 商務(wù)智能(BI)與企業(yè)資源計劃(ERP)
- 4.4.1 商務(wù)智能的戰(zhàn)略和競爭機(jī)會
- 4.4.2 ERP的發(fā)展歷程
- 4.4.3 ERP的管理思想
- 4.4.4 ERP系統(tǒng)的實(shí)施
- 4.4.5 ERP與電子商務(wù)
- 【延伸閱讀】 計劃——供應(yīng)鏈管理的核心
- 【實(shí)驗與思考】 了解商務(wù)動力,熟悉電子商務(wù)
- 第5章 信息系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)
- 5.1 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
- 5.1.1 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的功能與分類
- 5.1.2 通信方式
- 5.1.3 包交換網(wǎng)
- 5.1.4 協(xié)議層次模型
- 5.1.5 其他因特網(wǎng)協(xié)議
- 5.2 Web與網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)
- 5.2.1 Web技術(shù)
- 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)
- 5.3 多媒體技術(shù)
- 5.3.1 多媒體的定義
- 5.3.2 多媒體技術(shù)的特性
- 5.3.3 多媒體關(guān)鍵技術(shù)
- 5.4 虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)
- 5.4.1 VR技術(shù)
- 5.4.2 AR技術(shù)
- 【延伸閱讀】 摩爾定律
- 【實(shí)驗與思考】 熟悉信息系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)
- 第6章 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)存儲
- 6.1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎(chǔ)
- 6.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的局限
- 6.1.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫
- 6.1.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型
- 6.2 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
- 6.2.1 數(shù)據(jù)定義子系統(tǒng)
- 6.2.2 數(shù)據(jù)操作子系統(tǒng)
- 6.2.3 應(yīng)用程序生成子系統(tǒng)
- 6.2.4 數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)
- 6.3 數(shù)據(jù)存儲解決方案
- 6.3.1 備份的目的
- 6.3.2 常用的備份方式
- 6.3.3 服務(wù)器存儲管理
- 6.3.4 資源存儲管理
- 6.3.5 存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)
- 6.3.6 主流備份技術(shù)
- 6.4 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)
- 【延伸閱讀】 “大數(shù)據(jù)時代預(yù)言家”提醒學(xué)校規(guī)避“數(shù)據(jù)獨(dú)裁”
- 【實(shí)驗與思考】 了解數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)存儲
- 第7章 數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析
- 7.1 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘
- 7.1.1 數(shù)據(jù)倉庫
- 7.1.2 數(shù)據(jù)挖掘
- 7.1.3 數(shù)據(jù)挖掘解決的商業(yè)問題
- 7.1.4 數(shù)據(jù)集市:小型的數(shù)據(jù)倉庫
- 7.1.5 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
- 7.2 數(shù)據(jù)分析的演變
- 7.2.1 數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅(qū)動力
- 7.2.2 數(shù)據(jù)分析環(huán)境的演變
- 7.2.3 傳統(tǒng)分析架構(gòu)
- 7.3 大數(shù)據(jù)分析平臺
- 7.3.1 數(shù)據(jù)的相關(guān)性
- 7.3.2 大數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系
- 7.4 大數(shù)據(jù)事務(wù)處理——OLTP
- 7.4.1 傳統(tǒng)OLTP系統(tǒng)
- 7.4.2 NoSQL
- 7.4.3 NewSQL
- 7.5 大數(shù)據(jù)分析處理——OLAP
- 7.5.1 OLAP與數(shù)據(jù)立方體
- 7.5.2 分布式大規(guī)模批量處理——MapReduce/Hadoop
- 7.5.3 Hadoop HDFS分布式文件系統(tǒng)
- 7.5.4 MapReduce計算模型
- 7.5.5 MPP數(shù)據(jù)庫
- 7.5.6 分析型數(shù)據(jù)庫的特征
- 7.6 數(shù)據(jù)可視化分析
- 7.6.1 數(shù)據(jù)可視化的運(yùn)用
- 7.6.2 可視化對認(rèn)知的幫助
- 7.6.3 七個數(shù)據(jù)類型
- 7.6.4 七個基本任務(wù)
- 7.6.5 數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)
- 【延伸閱讀】 什么是大數(shù)據(jù)分析做不了的
- 【實(shí)驗與思考】 了解數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析
- 第8章 決策支持與人工智能
- 8.1 人工智能
- 8.2 決策支持系統(tǒng)
- 8.2.1 決策與決策類型
- 8.2.2 決策支持系統(tǒng)
- 8.3 專家系統(tǒng)
- 8.4 地理信息系統(tǒng)
- 8.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯
- 8.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 8.5.2 模糊邏輯
- 8.6 遺傳算法
- 8.7 智能代理
- 8.7.1 信息代理
- 8.7.2 檢測和監(jiān)視代理
- 8.7.3 數(shù)據(jù)挖掘代理
- 8.7.4 用戶代理
- 8.7.5 多代理系統(tǒng)和基于代理的模型
- 【延伸閱讀】 “大不列顛哥倫比亞”牛奶
- 【實(shí)驗與思考】 了解人工智能,熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)
- 第9章 信息系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)
- 9.1 信息系統(tǒng)的開發(fā)技術(shù)——軟件工程
- 9.1.1 計算機(jī)系統(tǒng)工程
- 9.1.2 軟件和軟件生存周期
- 9.1.3 軟件生存周期模型
- 9.1.4 軟件工程定義
- 9.1.5 軟件工程學(xué)的基本原則
- 9.2 標(biāo)準(zhǔn)化與開發(fā)文件編制指南
- 9.2.1 軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的目的和作用
- 9.2.2 軟件生存周期與各種文件的編制
- 9.2.3 文件編制中考慮的因素
- 9.2.4 文件內(nèi)容的靈活性
- 9.3 軟件測試技術(shù)
- 9.3.1 測試的概念
- 9.3.2 測試方法
- 9.3.3 單元測試
- 9.3.4 組裝測試
- 9.3.5 確認(rèn)測試
- 9.3.6 測試用例設(shè)計
- 9.3.7 測試文件與復(fù)審
- 9.3.8 排錯技術(shù)與系統(tǒng)轉(zhuǎn)換
- 9.4 軟件測試自動化
- 9.4.1 基于GUI的自動化測試
- 9.4.2 α、β測試
- 【延伸閱讀】 從程序員到軟件測試工程師
- 【實(shí)驗與思考】 文檔編制與軟件測試
- 第10章 信息系統(tǒng)安全管理
- 10.1 信息系統(tǒng)安全基礎(chǔ)
- 10.1.1 信息安全的目標(biāo)
- 10.1.2 信息安全技術(shù)發(fā)展的四大趨勢
- 10.1.3 因特網(wǎng)的安全模式
- 10.1.4 安全防衛(wèi)的技術(shù)手段
- 10.2 信息災(zāi)難恢復(fù)規(guī)劃
- 10.2.1 數(shù)據(jù)容災(zāi)計劃
- 10.2.2 數(shù)據(jù)容災(zāi)與數(shù)據(jù)備份的聯(lián)系
- 10.2.3 數(shù)據(jù)容災(zāi)等級
- 10.3 容災(zāi)技術(shù)
- 10.3.1 遠(yuǎn)程鏡像技術(shù)
- 10.3.2 快照技術(shù)
- 10.3.3 互連技術(shù)
- 10.3.4 虛擬存儲
- 10.4 大數(shù)據(jù)安全
- 10.5 道德與隱私問題
- 10.5.1 道德原則
- 10.5.2 隱私與創(chuàng)新
- 10.5.3 社交化檔案的是非
- 10.5.4 消費(fèi)者隱私權(quán)法案
- 【延伸閱讀】 M公司的災(zāi)難恢復(fù)計劃
- 【實(shí)驗與思考】 了解信息安全技術(shù)
- 第11章 發(fā)展與展望
- 11.1 因特網(wǎng)的變化
- 11.1.1 軟件即服務(wù)
- 11.1.2 推式技術(shù)和個性化
- 11.1.3 F2b2C電子商務(wù)
- 11.2 交互方式的變革
- 11.2.1 語音識別
- 11.2.2 虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境
- 11.2.3 生物測量學(xué)
- 11.3 便攜和移動技術(shù)的發(fā)展
- 11.3.1 電子現(xiàn)金
- 11.3.2 多狀態(tài)CPU和全息存儲設(shè)備
- 11.3.3 下一代移動電話技術(shù)
- 11.3.4 射頻識別技術(shù)
- 11.4 云計算
- 11.4.1 基本概念和特點(diǎn)
- 11.4.2 云計算時代
- 11.4.3 云計算的形式
- 11.5 大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)IT戰(zhàn)略
- 11.6 供應(yīng)商企業(yè)的新商機(jī):數(shù)據(jù)聚合商
- 11.6.1 數(shù)據(jù)聚合商的作用
- 11.6.2 誰能成為數(shù)據(jù)聚合商
- 11.6.3 將原創(chuàng)數(shù)據(jù)變?yōu)樵鲋禂?shù)據(jù)
- 11.6.4 傳統(tǒng)IT系統(tǒng)到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的過渡
- 【延伸閱讀】 云計算帶給SaaS的新機(jī)遇
- 【課程實(shí)驗總結(jié)】
- 參考文獻(xiàn) 更新時間:2019-10-24 10:30:49