基于Hadoop的数理统计功能集的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·论文内容及论文成果 | 第10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 课题相关技术介绍 | 第12-24页 |
| ·数据分析 | 第12-15页 |
| ·什么是数据分析 | 第12页 |
| ·数据分析的瓶颈 | 第12-13页 |
| ·海量数据分析相关技术 | 第13-14页 |
| ·数据分析相关产品 | 第14-15页 |
| ·云计算 | 第15-18页 |
| ·云计算的定义 | 第15-16页 |
| ·云计算的特点 | 第16页 |
| ·云计算体系架构 | 第16-18页 |
| ·基于云平台的并行数据挖掘项目(BC-PDM) | 第18-19页 |
| ·Apache Hadoop开源项目 | 第19-23页 |
| ·Apache Hadoop开源项目的历史 | 第19-20页 |
| ·Apache Hadoop开源项目内容介绍 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 基于Hadoop平台的并行描述统计算法 | 第24-36页 |
| ·描述统计 | 第24-25页 |
| ·描述统计的定义 | 第24页 |
| ·描述统计量 | 第24-25页 |
| ·单机描述统计算法 | 第25-27页 |
| ·并行的描述统计算法 | 第27-34页 |
| ·算法说明 | 第27页 |
| ·算法流程 | 第27-28页 |
| ·算法实现 | 第28-32页 |
| ·算法测试 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于Hadoop平台的并行推断统计算法集 | 第36-67页 |
| ·推断统计 | 第36页 |
| ·单因素方差分析 | 第36-41页 |
| ·单因素方差分析的原理 | 第36-37页 |
| ·单机单因素方差分析算法 | 第37-38页 |
| ·并行的单因素方差分析算法 | 第38-41页 |
| ·一元线性回归 | 第41-46页 |
| ·一元线性回归的原理 | 第41-42页 |
| ·单机一元线性回归算法 | 第42-43页 |
| ·并行一元线性回归算法 | 第43-46页 |
| ·假设检验 | 第46-58页 |
| ·单个正态总体均值的检验 | 第46-49页 |
| ·两个正态总体均值差的检验 | 第49-54页 |
| ·基于成对数据的检验 | 第54-58页 |
| ·变量分析 | 第58-65页 |
| ·单变量分析 | 第58-61页 |
| ·多变量分析 | 第61-65页 |
| ·数理统计算法并行化研究 | 第65页 |
| ·数理统计算法的特征 | 第65页 |
| 4..6.2 并行数理统计算法一般流程 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结束语 | 第67-69页 |
| ·论文总结 | 第67-68页 |
| ·下阶段工作计划 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
