序
前言
第1章  大數(shù)據(jù)概述
  1.1 問題的提出
    1.1.1 電子數(shù)據(jù)迅速增加
    1.1.2 數(shù)據(jù)蘊藏巨大的經(jīng)濟價值
    1.1.3 數(shù)據(jù)是國家的核心資產(chǎn)
    1.1.4 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生源泉
  1.2 大數(shù)據(jù)的概念與特性
    1.2.1 大數(shù)據(jù)的概念
    1.2.2 大數(shù)據(jù)的性質(zhì)
  1.3 大數(shù)據(jù)技術與關鍵問題
    1.3.1 大數(shù)據(jù)技術的主要內(nèi)容
    1.3.2 大數(shù)據(jù)的處理過程
    1.3.3 大數(shù)據(jù)技術的特征
    1.3.4 大數(shù)據(jù)的關鍵問題與關鍵技術
  1.4 大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)應用
    1.4.1 大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)應用需求
    1.4.2 大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)應用方向
    1.4.3 大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)應用實例
第2章  大數(shù)據(jù)存儲與管理
  2.1 概述
    2.1.1 非結構化問題
    2.1.2 NoSQL的產(chǎn)生
  2.2 大數(shù)據(jù)存儲與管理的特點與挑戰(zhàn)
    2.2.1 特點
    2.2.2 挑戰(zhàn)
  2.3 主要存儲方式
    2.3.1 鍵值存儲方式
    2.3.2 文檔存儲方式
    2.3.3 列存儲方式
    2.3.4 圖形存儲方式
    2.3.5 各種典型的存儲類型所對應的NoSQL數(shù)據(jù)庫
第3章  大數(shù)據(jù)處理
  3.1 函數(shù)式編程范式
    3.1.1 函數(shù)型語言
    3.1.2 函數(shù)式編程
  3.2 映射函數(shù)與化簡函數(shù)
    3.2.1 映射與映射函數(shù)
    3.2.2 化簡與化簡函數(shù)
    3.3 MapRedLace計算
  3.4 基于Hadoop平臺的分布式計算
    3.4.1.Hadoop概述
    3.4.2 分布式系統(tǒng)與Hadoop
    3.4.3 SQL數(shù)據(jù)庫和Hadoop
    3.4.4 基于Hadoop的分布計算
第4章  大數(shù)據(jù)分析
  4.1 數(shù)據(jù)分析概述
    4.1.1 數(shù)據(jù)分析的概念
    4.1.2 數(shù)據(jù)分析的目的與意義
    4.1.3 數(shù)據(jù)分析的基本方法
    4.1.4 數(shù)據(jù)分析的類型
    4.1.5 數(shù)據(jù)分析步驟
  4.2 大數(shù)據(jù)分析基礎
    4.2.1 可視化分析
    4.2.2 數(shù)據(jù)挖掘
    4.2.3 預測性分析
    4.2.4 語義引擎
    4.2.5 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
    4.2.6 大數(shù)據(jù)的離線與在線分析
  4.3 大數(shù)據(jù)預測分析
    4.3.1 大數(shù)據(jù)預測分析關鍵因素
    4.3.2 大數(shù)據(jù)預測分析演進方向
    4.3.3 大數(shù)據(jù)預測分析相關問題
    4.3.4 輿情監(jiān)測與分析
    4.3.5 大數(shù)據(jù)輿情分析
第5章  大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新
  5.1 科學研究第一范式
    5.1.1 科學實驗特點
    5.1.2 科學實驗的主要步驟
    5.1.3 科學實驗分類
    5.1.4 科學實驗構成
    5.1.5 科學實驗程序
    5.1.6 第一范式使用原則
  5.2 科學研究第二范式
    5.2.1 科學理論的特征
    5.2.2 科學理論結構
    5.2.3 科學理論的價值
    5.2.4 建立科學理論體系的方法
  5.3 科學研究第三范式
    5.3.1 概述
    5.3.2 離散模型的模擬
    5.3.3 連續(xù)系統(tǒng)模擬
    5.3.4 模擬語言
  5.4 科學研究第四范式
    5.4.1 數(shù)據(jù)密集型計算
    5.4.2 格雷法則
    5.4.3 科學研究第四范式的核心內(nèi)容
  5.5 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新方式
    5.5.1 農(nóng)業(yè)科研信息化
    5.5.2 科學大數(shù)據(jù)
    5.5.3 農(nóng)業(yè)科學數(shù)據(jù)
    5.5.4 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的農(nóng)業(yè)科研模式創(chuàng)新
第6章  大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)應用
  6.1 大數(shù)據(jù)在精準農(nóng)業(yè)中的應用
    6.1.1 精準農(nóng)業(yè)概述
    6.1.2 精準農(nóng)業(yè)應用現(xiàn)狀
    6.1.3 大數(shù)據(jù)支撐下的精準農(nóng)業(yè)
  6.2 大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控中的應用
    6.2.1 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概述
    6.2.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控發(fā)展現(xiàn)狀
    6.2.3 大數(shù)據(jù)支撐下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控
  6.3 大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)情遙感監(jiān)測中的應用
    6.3.1 遙感及其農(nóng)業(yè)應用概述
    6.3.2 農(nóng)情遙感監(jiān)測的發(fā)展現(xiàn)狀
    6.3.3 大數(shù)據(jù)支撐下的農(nóng)情遙感監(jiān)測
  6.4 大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息服務中的應用
    6.4.1 農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息服務概述
    6.4..2 國家農(nóng)村綜合信息服務平臺
    6.4.3 國家農(nóng)業(yè)科技服務云平臺
    6.4.4 面向農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息服務的大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新
第7章  農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)未來發(fā)展
  7.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)概述
    7.1.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)內(nèi)涵
    7.1.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的特征
    7.1.3 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的價值
  7.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展展望
    7.2.1 發(fā)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的意義
    7.2.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的問題
    7.2.3 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展前景
  7.3 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展政策建議
    7.3.1 制定我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略
    7.3.2 突破農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)關鍵技術
    7.3.3 加快建設農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心和重點工程
    7.3.4 推動農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應用集成共享
    7.3.5 建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)人才隊伍
參考文獻