本書致力于研究現(xiàn)代分析系統(tǒng)（AS）中知識(shí)的概念、處理和有效利用問(wèn)題。研究了此類系統(tǒng)在數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)范式中的功能特征，涵蓋了所有階段從處理原始數(shù)據(jù)、提取和分析知識(shí)，及其在決策過(guò)程中的使用�；趯�(duì)已知的知識(shí)表示模型及其處理方法的綜合分析，表明構(gòu)建現(xiàn)代分析系統(tǒng)最可接受的方法是語(yǔ)義建模，它側(cè)重于數(shù)據(jù)的語(yǔ)義方面、它們的關(guān)聯(lián)關(guān)系和數(shù)據(jù)的公開(kāi)、隱藏的依賴。不僅研究了構(gòu)建現(xiàn)代分析系統(tǒng)的理論方面，還介紹了廣泛的流程和知識(shí)管理技術(shù)，從確定知識(shí)在現(xiàn)代分析系統(tǒng)中的作用和位置，到現(xiàn)代技術(shù)使用的實(shí)際建議和示例為結(jié)束，包括用于不同學(xué)科領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)。
1 大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)人員
大數(shù)據(jù)技術(shù)
2 互聯(lián)網(wǎng)資源作為大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)來(lái)源
數(shù)據(jù)收集
生成JSON文件
RSS轉(zhuǎn)換為JSON程序示例
3 技術(shù)棧Elastic
Logstash
Kibana
Elastic Cloud
4 Elasticsearch系統(tǒng)
安裝Elasticsearch
加載Elasticsearch數(shù)據(jù)庫(kù)
CRUD操作
對(duì)Elasticsearch的查詢
5 Kibana系統(tǒng)與Elasticsearch系統(tǒng)的連接
安裝Kibana系統(tǒng)
使用Console工具工作
使用Discover工具工作
使用Visualizations工具工作
6 數(shù)據(jù)集
如何查詢集
按需發(fā)布的趨勢(shì)
將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為CSV格式
用Excel表格處理數(shù)據(jù)
在WinPython環(huán)境中運(yùn)行
時(shí)間序列校平
小波分析項(xiàng)
7 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析與可視化
介質(zhì)
網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
全局效率系數(shù)
聚類系數(shù)
模塊化
網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象
隨機(jī)埃爾多斯-任易網(wǎng)絡(luò)模型
Barabashi-Albert隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型
網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)排名
檢索文件數(shù)組
形成詞典
選擇加權(quán)詞
概念鄰接矩陣的形成
8 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化：GEPHI系統(tǒng)
輔助選項(xiàng)卡窗口
篩選選項(xiàng)卡
統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)卡
堆疊選項(xiàng)卡
通過(guò)圖界面創(chuàng)建圖
測(cè)試圖布局
LES Miserables圖的堆疊
排序和統(tǒng)計(jì)
網(wǎng)絡(luò)過(guò)濾
9 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)Neo4j
安裝Neo4j
啟動(dòng)系統(tǒng)
Cypher語(yǔ)言
將數(shù)據(jù)從CSV導(dǎo)入Neo4j圖
10 NoSQL類型的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)
服務(wù)器和普通客戶端安裝
一些普通客戶端命令
以外部格式從表導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)
MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)Compass客戶端
以外部格式將數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出到表
運(yùn)行GUI MongoDB Compass
執(zhí)行CRUD命令
內(nèi)容索引
參考文獻(xiàn)
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