大數據4v 5v的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

資料科學輕鬆學

為了解決大數據4v 5v的問題，作者AnilMaheshwari 這樣論述：

　　本書以簡單易懂，簡單直白的敘述，帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入，希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員，只要您對資料科學感到好奇，本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。 來自各界的讚譽   　　「Maheshwari博士的這本著作是絕佳的資料分析入門簡介。他將概念解釋得十分清楚且切中要點，我特別喜歡關於決策樹和其發展流程的章節，他的說明非常清楚。」—Ramon A. Mata Toledo博士, 維吉尼亞州詹姆斯麥迪遜大學電腦科學系教授 　　「這本書為資料分析的主題做了精彩又

有價值的補充。整本書的結構清晰，我毫無猶豫地推薦本書作為『商業智慧』和『資料探勘』相關主題的碩士課程教科書。」—Edi Shivaji博士 　　「隨著全世界進入大數據模式，這本書不但寫得好，而且時間也剛剛好！對於那些明白大數據是未來趨勢、但不知從何著手的外行管理階層來說，這是絕佳的橋梁和入門知識！」—Alok Mishra博士 　　「此書將一個複雜且非常重要的主題領域解釋得讓每個人都能理解，真的成就卓越。它簡單地從你所熟悉的概念開始切入，接著突然之間—你就發現了決策樹、迴歸模型和人工神經網路，還有集群分析、網路探勘和大數據的奧秘。」—Charmaine Oak女士 　　「結論就是，對於有

興趣學習資料分析的任何人來說，這本書就是你學習的起點，希望它激發你對此領域的興趣，能夠掌握更深入的主題並提高技能。」—Keith S Safford

智能電網與大數據分析--隨機矩陣理論方法

為了解決大數據4v 5v的問題，作者（美）邱才明 這樣論述：

本書主要分為三部分：大數據基礎、智能電網，以及大數據在通信與傳感技術方面的應用，其中隨機矩陣理論方法是其理論基礎。   第一部分主要討論大數據建模和大數據分析兩個方面，首先是大數據的數學基礎（隨機矩陣理論方法），接著是實際應用的研究。   第二部分討論智慧電網的應用與需求、技術挑戰、大資料的應用、電網監控與狀態估計、虛假資料注入攻擊與狀態估計、需求回應等。   第三部分討論大數據在通信新技術（5G，MIMO）和傳感技術（分散式檢測與估計）方面的應用。本書將大數據視為資訊科學和資料科學的結合，而智能電網、通信新技術和傳感技術是大數據應用領域特別有前景的三個方面。