《大数据分析（A Closer Look at Big Data Analytics）》

大数据分析是一个领域，它剖析、有效地提取数据，或者在任何情况下管理信息索引，这些信息索引过于庞大或复杂，无法通过习惯的信息准备应用程序编程进行管理。具有大量案例（行）的信息提供了更值得注意的事实力量，而具有更高多方面性质的信息可能会引发更高的虚假披露率。巨大的信息挑战包括捕获信息、信息储存、信息调查、搜索、共享、移动、表示和质疑、刷新、数据安全和数据源。大信息最初与三个关键思想有关：数量、种类和速度。因此，巨大的信息定期包含超过传统编程限制的信息，以在令人满意的时间和价值内进行测量。目前对“巨大信息”一词的使用通常是指预测分析、用户行为分析或某些其他先进的信息调查技术的利用，这些技术将激励集中在信息中，有时集中在特定大小的信息索引上。现在可访问的信息量无疑是巨大的，这几乎没有不确定性，但这并不是这个新的信息生物系统最重要的品质。对信息索引的调查可以发现新的关系，以发现业务模式或模型。研究人员、商人、临床专家、推广和政府不断应对互联网外观、金融科技、大都市信息学和商业信息学等领域的大量信息馆藏。研究人员在电子科学工作中遇到限制，包括气象学、基因组学、连接组学、复杂材料科学复制、科学和生态探索。本书的主要目的是撰写有关各个领域大数据的新研究项目中的问题，挑战，机遇和解决方案。感兴趣的主题包括但不限于：高效存储、管理和共享大规模数据;使用大数据技术分析数据的新方法;实施高性能和/或可扩展和/或实时计算算法来分析大数据;使用各种数据源，如历史数据、社交网络媒体、机器数据和众包数据;在不同领域（使用大规模数据集）使用机器学习、可视化分析、数据挖掘、时空数据分析和统计推断;使用、共享和发布大型数据集的法律和道德问题以及解决方案;以及数据分析、安全和隐私问题的结果。