数据处理技术与方法研究(塑封)

本书以数据的处理和使用为重点,介绍了当下随 着互联网的快速发展,我国在数据的处理技术和应用 方法上所取得的成就和存在的问题。 全书首先论述了数据质量高低决定了数据的价 值，而数据的质量主要通过信息的准确性、完整性 和一致性三个方面来判断，所以数据的清 晰是对数据进行分析的必要准备;其次，提出了 由于非结构化数据形式的多种多样，以及标准的多 样性，造成了技术上非结构化信息比结 构化信息更难进行标准化和理解，同时还指出 了数据在应用方法上存在的标准不统一和技术不规 范;最后，提出了在保证数据存储的安全 性和数据传输的畅通性的同时，提高数据处理 技术与方法具体措施。本书理论清晰，具有一定的 学术和应用价值。

第一章 数据处理的基本理论 第一节 数据种类、质量及数据处理 第二节 大数据的数据处理 第三节 多传感器数据的处理及融合 第四节 变形监测数据处理与分析 第五节 影响计算机数据处理的因素 第六节 数据处理中Excel的应用 第二章 数据处理发展研究 第一节 雷达信号数据处理平台发展 第二节 大数据处理的高性能计算机发展 第三节 海量数据处理的数据密集型计算发展 第三章 数据处理模式研究 第一节 大规模空间数据处理模式 第二节 ILAS数据批处理的集中编目模式 第三节 互联网数据中心业务融资模式 第四节 农业大数据研究生培养模式 第五节 可视化技术与临床数据服务模式 第四章 数据处理的方法 第一节 废水水质检测误差及数据处理 第二节 建材检测中的误差分析与数据处理 第三节 废水检测的数据处理与质量控制 第四节 农机检测数据处理方法分析 第五节 土地勘测定界技术流程和数据处理 第六节 桥墩沉降观测方法及数据处理 第五章 数据处理的创新研究 第一节 大数据电力自动化系统数据处理 第二节 地下管线探测数据处理 第三节 气象测报地面信息化数据处理 第四节 数字航空摄影测量数据处理 第五节 环境监测中的数据处理与质量控制 第六节 R语言与大数据处理研究 第七节 数据处理技术与药材原产地保护 第六章 数据处理的技术 第一节 面向新硬件的数据处理软件技术 第二节 智慧校园建设中的数据处理技术 第三节 智能电网大数据处理技术 第四节 大数据时代的网络评论数据处理技术 第五节 基于云计算的大数据处理技术 第六节 学习分析及其数据处理技术 第七节 经济领域中计算机数据处理技术 第七章 数据处理技术的创新研究 第一节 城镇地籍调查与数据处理技术 第二节 云计算大规模图数据处理技术 第三节 土地勘测定界内业数据处理技术 第四节 压缩域多媒体数据处理技术 第五节 智慧档案时域下数据处理技术 第六节 遥感影像元数据处理技术 第七节 航测遥感内业数据处理技术 第八节 动车组故障检修数据处理技术 第八章 数据处理的实践应用研究 第一节 基于Hadoop平台的数据处理及应用 第二节 飞机状态监控系统的数据处理与应用 第三节 大数据技术的工程造价数据处理与应用 第四节 风廓线雷达数据处理与应用 第五节 无人机低空摄影测量数据处理及应用 第六节 空管系统中气象数据处理的应用 第七节 隐马尔科夫模型对于文本数据处理的应用 参考文献