打字猴:1.700430548e+09
1700430548 6.2.18 2.4 本章小结 [:1700431626]
1700430549 6.3 第3章 典型大数据源及其价值 [:1700431652]
1700430550 6.3.1 3.1 汽车保险业：车载信息服务数据的价值 [:1700431683]
1700430551 6.3.2 3.2 多个行业：文本数据的价值 [:1700431722]
1700430552 6.3.3 3.3 多个行业：时间数据与位置数据的价值 [:1700431765]
1700430553 6.3.4 3.4 零售制造业：RFID数据的价值 [:1700431802]
1700430554 6.3.5 3.5 电力行业：智能电网数据的价值 [:1700431839]
1700430555 6.3.6 3.6 博彩业：筹码跟踪数据的价值 [:1700431870]
1700430556 6.3.7 3.7 工业发动机和设备：传感器数据的价值 [:1700431899]
1700430557 6.3.8 3.8 视频游戏：遥测数据的价值 [:1700431934]
1700430558 6.3.9 3.9 电信业与其他行业：社交网络数据的价值 [:1700431961]
1700430559 6.3.10 3.10 本章小结 [:1700432002]
1700430560 7 第二部分 驾驭大数据：技术、流程以及方法 [:1700432042]
1700430561 7.1 第4章 分析可扩展性的演进 [:1700432045]
1700430562 7.1.1 4.1 分析可扩展性的历史 [:1700432054]
1700430563 7.1.2 4.2 分析与数据环境的关联性 [:1700432076]
1700430564 7.1.3 4.3 海量并行处理系统 [:1700432121]
1700430565 7.1.4 4.3.1 使用MPP系统进行数据准备与评分 [:1700432150]
1700430566 7.1.5 4.3.2 使用MPP系统进行数据准备与评分小结 [:1700432219]
1700430567 7.1.6 4.4 云计算 [:1700432230]
1700430568 7.1.7 4.4.1 公有云 [:1700432263]
1700430569 7.1.8 4.4.2 私有云 [:1700432308]
1700430570 7.1.9 4.4.3 云计算小结 [:1700432328]
1700430571 7.1.10 4.5 网格计算 [:1700432337]
1700430572 7.1.11 4.6 MapReduce [:1700432350]
1700430573 7.1.12 4.6.1 MapReduce工作原理 [:1700432365]
1700430574 7.1.13 4.6.2 MapReduce优缺点 [:1700432397]
1700430575 7.1.14 4.6.3 MapReduce小结 [:1700432416]
1700430576 7.1.15 4.7 这不是一个单选题 [:1700432427]
1700430577 7.1.16 4.8 本章小结 [:1700432444]
1700430578 7.2 第5章 分析流程的演进 [:1700432476]
1700430579 7.2.1 5.1 分析沙箱 [:1700432489]
1700430580 7.2.2 5.1.1 分析沙箱：定义与范围 [:1700432496]
1700430581 7.2.3 5.1.2 分析沙箱的好处 [:1700432505]
1700430582 7.2.4 5.1.3 内部分析沙箱 [:1700432538]
1700430583 7.2.5 5.1.4 外部分析沙箱 [:1700432563]
1700430584 7.2.6 5.1.5 混合式分析沙箱 [:1700432591]
1700430585 7.2.7 5.1.6 不要仅仅使用数据，而要丰富数据 [:1700432615]
1700430586 7.2.8 5.1.7 系统负载管理和容量规划 [:1700432628]
1700430587 7.2.9 5.2 什么是分析数据集 [:1700432649]
1700430588 7.2.10 5.2.1 两种分析数据集 [:1700432656]
1700430589 7.2.11 5.2.2 传统的分析数据集 [:1700432672]
1700430590 7.2.12 5.3 企业分析数据集 [:1700432694]
1700430591 7.2.13 5.3.1 什么时候创建企业分析数据集 [:1700432720]
1700430592 7.2.14 5.3.2 企业分析数据集里有什么 [:1700432729]
1700430593 7.2.15 5.3.3 逻辑结构与物理结构 [:1700432744]
1700430594 7.2.16 5.3.4 更新企业分析数据集 [:1700432758]
1700430595 7.2.17 5.3.5 汇总表还是概要视图 [:1700432767]
1700430596 7.2.18 5.3.6 分享财富 [:1700432792]
1700430597 7.2.19 5.4 嵌入式评分 [:1700432801]
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