 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

3.1 电子商务与计算机网络技术 3.2 电子商务与Web技术 3.3 电子数据交换（EDI）技术

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5.1 Excel 2003基础 5.2 Excel的基本操作 5.3 公式和函数 5.4 图表的制作 5.5 数据的管理与统计 5.6 打印工作表

第三章信息系统的技术基础 通过第一部分的学习,对管理信息系统从职能的角度和管理活动的层次角度有了概念结构的认识。第二部分从计算机技术或信息系统物理成分的角度,对它的底层平台进行讨论。 本章学习目标: 1.了解信息系统的物理结构 2.掌握数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。 3.熟练掌握数据的描述,包括实体、属性、联系。 4熟悉数据规范化理论

软件系统是计算机为某种特定目的而运行所需 要的程序以及程序运行时所需要的数据和有关 的技术资料，简称软件。 计算机语言经过了机器语言、汇编语言、高级 语言三代

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一、模/数转换的一般过程 二、模/数转换原理 三、数/模转换器的主要技术参数 四、集成A/D转换器

4.1数据管理技术的发展 4.2数据描述与数据模型 4.3数据库体系结构 4.4关系代数 4.5关系模式的规范化 4.6数据库设计 4.7关系数据库语言