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面向新工科高等院校大数据专业系列教材编委会成员名单
第2版前言
第1版前言
第1章 大数据基础
1.1 大数据时代
1.1.1 大数据时代的技术基础
1.1.2 大数据时代的变革
1.1.3 信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变
1.1.4 大数据的价值
1.2 什么是大数据
1.2.1 数据基本知识
1.2.2 大数据的来源及定义
1.2.3 大数据的特征、维度及技术
1.3 大数据结构类型
1.4 大数据应用
1.4.1 个人生活运用
1.4.2 企业应用
1.4.3 政府部门应用
1.5 数据科学和大数据技术
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1.5.1 数据科学
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1.5.2 大数据技术与工具
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1.6 习题与实践
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参考文献
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第2章 大数据下的云计算
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2.1 云计算概述
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2.1.1 云计算的定义
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2.1.2 云计算的特征
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2.1.3 云计算的体系架构
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2.1.4 云计算的类型划分
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2.1.5 云计算的服务模式
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2.2 云计算技术
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2.2.1 虚拟化技术
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2.2.2 并行计算技术
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2.2.3 海量数据管理技术
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2.2.4 海量数据存储技术
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2.3 云计算与云存储
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2.3.1 云存储的概述
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2.3.2 云存储的存储方式
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2.3.3 云存储与云计算的关系
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2.4 云计算与超算
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2.4.1 超算的概述与应用
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2.4.2 超算与云计算的关系
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2.5 云计算与大数据
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2.5.1 云计算与大数据的关系
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2.5.2 云计算与大数据的结合
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2.6 习题与实践
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参考文献
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第3章 大数据处理
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3.1 数据采集
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3.1.1 数据采集方法
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3.1.2 数据质量评估
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3.1.3 数据质量影响因素
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3.2 数据清洗
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3.2.1 处理残缺数据
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3.2.2 处理噪声数据
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3.2.3 处理冗余数据
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3.3 数据变换
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3.3.1 属性类型变换
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3.3.2 属性值变换
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3.4 数据集成
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3.4.1 模式匹配与数据值冲突
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3.4.2 数据冗余
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3.5 数据归约
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3.5.1 维归约
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3.5.2 数值归约
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3.6 案例：Tableau Prep数据处理技术应用
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3.7 习题与实践
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参考文献
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第4章 数据分析与数据挖掘
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4.1 数据分析概述
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4.2 常见数据分析方法
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4.2.1 层次分析法
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4.2.2 多元线性回归分析法
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4.3 数据挖掘基本概念
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4.3.1 数据挖掘的定义
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4.3.2 数据挖掘的分类
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4.3.3 数据挖掘的过程
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4.4 数据挖掘经典算法
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4.4.1 K-Means算法
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4.4.2 KNN算法
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4.4.3 随机森林
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4.4.4 循环神经网络
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4.5 习题与实践
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参考文献
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第5章 大数据安全
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5.1 安全与隐私问题凸显
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5.1.1 网络安全漏洞
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5.1.2 个人隐私泄露
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5.2 大数据时代的安全挑战
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5.2.1 信息安全的发展历程
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5.2.2 信息安全带来的挑战
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5.3 如何解决大数据安全问题
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5.3.1 大数据安全防护对策
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5.3.2 大数据安全防护关键技术
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5.3.3 数据治理与数据安全
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5.4 如何解决隐私保护问题
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5.4.1 隐私保护的政策法规
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5.4.2 隐私保护技术
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5.4.3 区块链技术与隐私保护
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5.4.4 联邦学习与隐私保护
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5.5 习题与实践
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参考文献
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第6章 数据可视化
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6.1 数据可视化类型
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6.1.1 科学可视化
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6.1.2 信息可视化
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6.1.3 可视分析学
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6.2 数据可视化基础
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6.2.1 数据可视化流程
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6.2.2 数据处理和变换
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6.2.3 视觉编码
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6.2.4 统计图表
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6.2.5 视觉隐喻
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6.3 可视化评估
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6.3.1 评估分类
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6.3.2 评估方法
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6.4 可视化主要工具
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6.4.1 主要工具列举
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6.4.2 Tableau操作简介
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6.5 习题与实践
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参考文献
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第7章 大数据与社交媒体的融合
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7.1 社交媒体概述
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7.1.1 社交媒体的定义
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7.1.2 社交媒体的发展
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7.2 社交媒体大数据的分析与挖掘
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7.2.1 基于用户的大数据分析
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7.2.2 基于关系的大数据分析
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7.2.3 基于内容的大数据分析
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7.3 社交媒体大数据的未来挑战
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7.4 社交媒体下大数据信息安全问题
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7.4.1 社交媒体导致的信息风险类型和形成原因
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7.4.2 社交媒体的信息风险治理方案
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7.5 习题与实践
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参考文献
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第8章 健康大数据在公共卫生领域的应用
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8.1 健康大数据概述
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8.1.1 健康大数据的定义
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8.1.2 健康大数据的特点
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8.1.3 健康大数据的分类
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8.2 健康大数据研究现状
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8.3 健康大数据在公共卫生领域的应用
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8.3.1 疾病预测与预防
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8.3.2 医疗救治与医药研发
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8.3.3 健康监测管理与个性化医疗服务
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8.3.4 电子病历的发展
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8.3.5 疫情防控下大数据行程卡的使用
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8.3.6 远程会诊和智能医疗
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8.4 健康大数据在公共卫生领域的挑战
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8.4.1 健康大数据安全隐私问题
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8.4.2 标准化困境
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8.4.3 信息孤岛问题
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8.4.4 缺少复合型人才和专业化队伍
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8.5 习题与实践
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参考文献
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第9章 大数据在碳减排中的应用
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9.1 碳排放的问题与现状
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9.1.1 双碳概念
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9.1.2 个人数据分析问题
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9.1.3 企业数据应用问题
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9.1.4 环境数据的发展方向
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9.2 大数据与双碳
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9.2.1 碳达峰+大数据
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9.2.2 碳中和+大数据
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9.2.3 智能监管+大数据
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9.3 案例与数据挖掘
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9.4 挑战与机遇
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9.4.1 物联网的模式
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9.4.2 数据科学的技术
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9.4.3 新能源科学与工程+大数据
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9.5 习题与实践
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参考文献
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第10章 大数据对金融业的挑战与机遇
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10.1 金融大数据概述
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10.1.1 什么是金融大数据
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10.1.2 金融大数据对金融业的影响
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10.1.3 金融大数据应用实施战略
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10.2 金融大数据的应用
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10.3 大数据与金融创新
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10.3.1 金融创新的4个维度
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10.3.2 金融创新中的模型和算法
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10.4 金融大数据案例
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10.5 习题与实践
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参考文献
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第11章 大数据在制造业中的应用
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11.1 大数据下的工业革命
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11.1.1 国外大数据下的“工业4.0”
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11.1.2 我国大数据下的“工业4.0”
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11.2 工业大数据
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11.3 大数据与智能工厂
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11.3.1 大数据与智能工厂概述
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11.3.2 智能工厂在我国的应用
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11.3.3 智能制造大数据分析
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11.4 大数据与智能制造典范
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11.5 习题与实践
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参考文献
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第12章 大数据在旅游业中的应用
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12.1 旅游数据的问题与发展
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12.1.1 旅游数据收集问题
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12.1.2 旅游数据分析问题
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12.1.3 旅游数据应用问题
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12.1.4 旅游数据的发展方向
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12.2 大数据与旅游业
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12.2.1 智慧旅游+大数据
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12.2.2 定制旅游+大数据
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12.2.3 精准营销+大数据
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12.2.4 全域旅游+大数据
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12.3 旅游与数据挖掘
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12.3.1 锁定客户人群，关注客户需求
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12.3.2 社交媒体挖掘，增加客户忠诚
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12.4 旅游平台
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12.4.1 旅游平台的模式
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12.4.2 旅游平台的技术
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12.5 习题与实践
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参考文献
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内容简介
更新时间：2023-06-28 15:37:05
完结共218章
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