课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

《电子商务 E-business》参考资料（大数据）：知识产生方式和科技决策支撑的重大变革_面向大数据和开源信息的科技态势解析与决策服

《电子商务 E-business》参考资料（大数据）：大数据带来大商业价值

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

4.1 技术生态的初步理解 4.2 物联网技术：知道得多 4.3 云计算技术：处理得快 4.4 移动互联技术：传播的远 4.5 人工智能技术：调控得准 4.6 “物、云、移、大、智”技术融合后的协同生态环境 4.7 本章小结

大数据分析（PPT讲稿）大数据引领我们走向数据智能化时代

《电子商务 E-business》参考资料（大数据）：面向大数据的海云数据系统关键技术研究

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系

1.1知之为知之，不知为不知，是知也！ 1.2数据的泛在理解：客观存在的描述与记录 1.3信息的价值评判：有用的数据 1.4知识的应用体现：数据变信息的转化规则 1.5知识规则的认知途径 1.6数据到知识的转换过程：实例分析 1.7本章小结

包含三个数据库 一、Biography Resource Center 人物传记资源中心数据库 二、Literature Resource Center 文学资源中心数据库 三、Associations Unlimited 协会指南数据库