数据融合理论与应用-(第二版)

数据融合是许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是现代C3I系统的重要组成部分。本书是我国第一本关于多传感器数据融合理论的专著。全书共分12章。第一章阐述数据融合的意义、理论基础、实现技术和研究现状；第二章和第三章研究多传感器目标检测理论和性能评估；第四章至第八章论述数据关联和目标跟踪的算法与理论；第九章介绍身份估计的基本思想与方法；第十章至第十二章介绍态势评估和威胁估计的基本理论，以及在这一领域有广泛应用前景

数据仓库基础

本书全面而详细地讲述了关于数据仓库每一个重要部分的内容，包括计划、需求、体系、基础、结构、设计、数据准备、信息传递、配置和维护等。本书编排合理，每章提供本章主题，本章小结，可以使读者将每一个概念和技术同数据仓库的实践和市场结合起来；还提供复习思考题和练习供读者巩固学习到的知识。总之，本书几乎涵盖了数据仓库领域所有方面的知识，如果你想成为数据仓库领域专家，它是值得一读的。 本书是专门为IT专业人员而量身定做的介绍数据仓库知识的书籍，适合

数据挖掘概念与技术 原书第3版

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了olap和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研

大数据-大价值.大机遇.大变革

不管你愿意不愿意，我们每天都在制造和分享数据；不管你关心不关心，我们已经生活在大数据的包围之中。大数据，这个在 2012 年突然火爆起来的词汇，我们究竟该如何解读？本书介绍了大数据产生的背景、特征和发展趋势，从实证的角度探讨了它对社会和商业智能的影响，并认为大数据正影响着商业模式的转变，将带来新的商业机会。能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键！大数据，既是一场大机遇，也将引发一场大变革...

大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理

本书源自作者在斯坦福大学教授多年的“web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前web应用的许多重要话题。主要内容包括： 　　□ 分布式文件系统以及map-reduce工具； 　　□ 相似性搜索； 　　□ 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法； 　　□ 搜索引擎技术，如谷歌的pagerank； 　　□ 频繁项集挖掘； 　　□ 大规模高维数据集的

数据仓库与数据挖掘

本书比较系统地介绍数据仓库与数据挖掘的理论体系和应用。本书总的指导思想是在掌握基本知识和基本理论的基础上，强调实际应用能力的培养。全书力求深入浅出，通过通俗的语言及案例分析，介绍数据仓库及数据挖掘的基本概念及相关理论与方法。从数据仓库的定义、结构、设计、构建方法及联机分析处理应用等方面对数据仓库进行较为详细的介绍；从数据挖掘的定义、数据预处理、数据挖掘中的常用算法等方面对数据挖掘的基本知识和算法等理论进行介绍。本书强调数据仓库和数

数据挖掘 第2版

数据挖掘技术，又称为数据库知识发现，是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工作积累与教学经验，编著此书。 本书较全面系统地介绍了数据挖掘中常用和常见的数据挖掘方法，以及文本与视频数据挖掘方法。 本书的主要内容包括：数据挖掘基本知识、数据挖掘预处理方法、决策树分类及其他分类方法、关联知识挖掘方法、各种聚类分析方法，以及文本挖掘所涉及表示、

空间数据挖掘视角

空间数据挖掘是一个从海量数据中概括知识的不确定过程，不同用户在不同条件下有着不同的挖掘要求。本书提出空间数据挖掘视角，描述不同的数据挖掘需求，实现从相同数据向多种知识的变粒度挖掘。空间数据挖掘不确定性的内因和外因，决定了在空间数据挖掘视角中管控不确定性的技术。云模型集成模糊性和随机性，数据场刻画数据的自然拓扑关系，能够实现定性定量的相互转换。滑坡监测数据挖掘视角和网络化数据挖掘视角表明，空间数据挖掘视角发现的多粒度知识可以满足不同用户

数据备份与恢复

数据挖掘与数学建模

本书以国际数据挖掘标准流程（grisp-dm）为依据，以企业管理面临的现实问题为应用案例，由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容，并引人应用广泛的数据挖掘clementine软件辅助问题案例的解决，使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法，而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程，可以学习应用软件辅助解决问题的操作方法。本书把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述，

动态数据挖掘

数据挖掘导论(完整版)

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。　　本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时

商业智能原理与应用

商业智能是将企事业单位积累的数据转化为知识，帮助企事业单位做出科学决策的工具。蔡颖、鲍立威编著的《商业智能原理与应用》以“ 商业智能”应用为主线，全面系统地介绍了商业智能的基本概念、方法和技术，克服了以“数据挖掘” 技术为丰线的局限性，并以ms sql server作为数据仓库管理平台，以sql server business intelligence developrnent visual studio作为商业智能开发平台，进行

社交网站的数据挖掘与分析

facebook、twitter和linkedin产生了大量宝贵的社交数据，但是怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?本书简洁而且具有可操作性，它将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 　　本书每章都介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所

现代数据库系统实用教程

本书是一部关于现代数据库系统的基本原理与技术的教科书，本书突出了数据库和新技术的应用及教学的需要。在编写注重原理与技能的并重，传统与内容先进性实用内容并重以及课堂教学与实验并重，学生学后能掌握数据库的基本原理，熟练掌握一个数据库产品的操作并学会开发、设计与管理数据库的能力。　　本书由16章构成，内容包括基本原理、基本操作、数据库设计及应用等，突出Web数据库交换等内容。本书各章均配有丰富的习题以及复习提纲，同时本书还附有实习指南供数据

数据挖掘方法与模型

当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。 　　本书分为7章，第l章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实

数据挖掘技术及其应用

《数据挖掘技术及其应用(精)》(作者杨杰、姚莉秀)系统地讲述了数据挖掘的基本概念和基本原理，并列举了在相应领域具有参考价值的算法及其改进和应用，是作者多年来从事教学和科研实践的成果。全书共9章，主要内容有：数据挖掘的基本概念和原理，数据预处理，各种分类、聚类和关联规则提取算法，以及在生物信息学、材料学中的实际应用案例。 《数据挖掘技术及其应用(精)》可用作计算机专业本?高年级学生或研究生的教材或参考书，也可供从事计算机信息处理、

数据仓库与数据挖掘技术(计算机科学与技术专业实践系列教材)

数据仓库与数据挖掘是计算机专业和其他一些与计算机技术关系密切专业必修的核心课程。《数据仓库与数据挖掘技术》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、相关知识和基本方法，每种数据挖掘方法都有详尽的实例描述和具体实现步骤。《数据仓库与数据挖掘技术》结构严谨，条理清晰，语言浅显易懂，循序渐进地表达了知识内容；《数据仓库与数据挖掘技术》坚持理论与实际相结合，概念和具体方法相结合，使知识具体化，生动化；实例实现的过程建立在sql 2005

数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用

本书内容简介：数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值本书研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义

机械工业出版社企业级大数据平台构建:架构与实现

《企业级大数据平台构建：架构与实现》是一部教你如何从0到1架构与实现一个企业级大数据平台的著作，是作者在大数据和系统架构领域工作超过20000小时的经验总结。作者朱凯从横向视角出发，手把手教你如何拉通Hadoop体系技术栈，以此搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台。通过阅读本书，大家一定能找到灵感和思路来应对实际工作中面对的问题。本书在逻辑上分为三大部分：背景篇（靠前～2章）：简单阐述了企业级大数据平台的重要性，并指出了作为一个企业

科技大数据的建模与分析技术

本书从模型理论和分析应用的角度介绍了科技大数据相关的基础表示模型与数据挖掘算法。具体包括科技大数据的表示模型与学习算法；科技大数据知识图谱的概念和构建技术；科技大数据的图挖掘，跨域迁移学习技术；科技大数据的语义关联与预测分析技术。本书在重点介绍科技大数据相关概念与模型的基础理论的同时，系统讲解了科技大数据知识图谱的概念与构建技术，以及当前科技大数据建模、分析与预测技术的近期新进展...

数据挖掘的应用与实践:大数据时代的案例分析

现今市面上已经有书籍全面地介绍数据挖掘的技术理论基础，详细解析各种挖掘算法的原理和细节。同时，还有书籍专门介绍各种数据挖掘算法的实现和相关工作的使用。但这些书侧重于介绍单个数据挖掘功能及相关算法原理，并没有涉及如何将数据挖掘应用到具体实践，本书填补了这个空白。对每个案例都有详细的解析，全面介绍了如何将一个实际问题抽象和转化为数据挖掘的问题，然后利用数据挖掘的理论和方法加以解决，让读者明白来龙去脉。目的是切实指导数据挖掘的应用实践，建立

数据之美-一本书学会可视化设计

《经济学人》年度推荐三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化top3图书 ...

数据挖掘算法与CLEMENTINE实战

《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12.0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法（包括ID3、C4.5、c5.o、CART等算法）、聚类分析方法（包括K-Means算法和TwoStep算法）、关联规则挖掘方法（包括Apriori算法、CARMA

大数据挑战与NoSQL数据库技术

本书共分为三部分。理论篇重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术，并引入nosql数据库；系统篇主要介绍了各种类型nosql数据库基本知识；应用篇对国内外知名公司在利用nosql数据库在处理海量数据方面的应用做了阐述。本书对大数据时代面临的挑战，以及nosql

大数据时代的历史机遇 产业变革与数据科学

大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。本书力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。全书分为三大部分，第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势

金融数据挖掘-基于大数据视角的展望

全书从5个方面讲述大数据时代下的金融数据挖掘方法：1）数据挖掘方法；2）银行数据挖掘篇，介绍了基于神经网络和支持向量机的信用评分方法；3）证券数据挖掘，探讨了基于多种数据挖掘方法的股票价格预测、金融市场价格预测及股票自动交易系统；4）保险及其他数据挖掘，研究了基于数据挖掘的保险欺诈监测、企业破产预测、财务报表欺诈监测等问题；5）从大数据的视角对金融数据挖掘进行了扩展和展望。 本书适合对数据挖掘算法感兴趣的计算机专业人

实战数据库营销-大数据时代轻松赚钱之道

《实战数据库营销》的主要内容包括什么是数据库营销、数据库营销的核心理念、实施数据库营销的步骤，结合crm实施、客户关系管理、会员制建立等构筑了一套系统赚钱的方法。数据库营销可以帮助企业唤醒已经沉睡的客户，挽回即将离去的客户，找寻、挖掘、留住更多有价值的客户，系统提升客户复

数据挖掘理论.方法与应用

本书是站在数据挖掘的独特角度对神经网络、支持向量机和隐马尔可夫理论这三个重要的理论与方法进行重新剖析，并进行方法论基础上的应用，通过讲故事似的生动而系统地阐述数据挖掘的本质，来引领读者对数据挖掘的深入理解和应用...

城市发展的数据逻辑-大数据技术与应用

《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状，总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法，并借助一些典型案例，介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用，以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系...

网站数据挖掘与分析-系统方法与商业实践

《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》 　　在线数据分析领域巨擘webtrekk官方资深数据分析专家撰写，目前最具系统性、深度和商业指导价值的web数据挖掘与分析专著； 　　技术层面，系统讲解网站数据分析的各种指标、工具、技术和方法；应用层面，通过10余个商业案例还原真实的数据分析场景；管理层面，深入探讨如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理...

大数据智慧计算原理方法

本书的原创性在于：提出并研究给出了大数据智慧计算原理与方法，具体又提出并研究给出了跳板大数据智慧计算原理与方法、耦合大数据智慧计算原理与方法、先验大数据智慧计算原理与方法、自适应云计算的原理与方法、增量大数据智慧计算原理与方法、自动大数据智慧计算原理与方法、分治大数据智慧计算原理与方法、冗余大数据智慧计算原理与方法...

策略驱动型数据中心ACI技术详解

思科在2013年末推出了aci解决方案，以从应用出发的视角构建企业级数据中心网络，通过开源开放的方式来包容云化的基础架构资源，更重要的是具化网络与应用、与业务之间的关联，从而凸显网络对于企业的价值。当然，天下没有免费的午餐，企业网络从业人员需要用全新的视角来审视自身的工作，从枯燥的网络协议和命令行中抬起头来，更多地去理解企业应用和背后的技术架构，从思考“how：怎么实现”到更多思考“why what：为什么实现??实现什么”。

不确定信息的处理与知识挖掘

《不确定信息的处理与知识挖掘》在作者对粗糙集相关理论进行研究及应用的基础上，系统论述了不确定信息的处理与知识挖掘理论、方法体系，囊括了包含作者近期成果在内的一些先进模型、算法和实例。主要内容包括：基于广义决策系统分割点区分度的连续属性离散化方法、基于改进粒子群优化的连续属性离散化方法、基于相对分辨矩阵和信息熵的属性约简算法、基于属性区分频度的约简改进算法、基于全局寻优的完备信息系统知识获取算法、基于相容矩阵计算的不完备信息系统知识获取

云时代的流式大数据挖掘服务平台-基于元建模的视角

《云时代的流式大数据挖掘服务平台：基于元建模的视角》可供相关领域的研究人员参考，也可以作为高等院校信息技术专业高年级本科生和研究生的教材...

数据工程实验指导书

本书涵盖了作战仿真数据规划、数据建模、数据集成、元数据集拟制、数据分析与数据挖掘、数据可视化、数据管理等方面的实验项目，实验内容饱满、步骤详细，有助于提高学生的实验效果。每个实验的内容包括实验目的、实验内容和要求、实验环境、实验报告。除此之外，实验一数据资源规划还包括了关于IRP2000工具的简介、学生学习生活情况的调查与分析、学生信息管理系统数据规划步骤等内容；实验二数据建模还包括了PowerDesigner工具的简介，学生学习生活

深入理解大数据-大数据处理与编程实践

本书从HadoopMapReduce并行计算技术与系统的基本原理剖析着手，在系统介绍基本工作原理、编程模型、编程框架和接口的基础上，着重系统化地介绍MapReduce并行算法设计与编程技术，较为全面地介绍了基本MapReduce算法设计、高级MapReduce编程技术、以及一系列较为复杂的机器学习和数据挖掘并行化算法，并引入来自IntelHadoop系统产品的一系列增强功能以及深度技术剖析；最后，为了提高读者的算法设计与编程实战能力，

数据挖掘与机器学习WEKA应用技术与实践

本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka，通过大量的实践操作，使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能，拉近理论与实践的距离。全书共分8章，主要内容包括Weka介绍、Explorer界面、Knowledge Flow界面、Experimenter界面、命令行界面、Weka高级应用、Weka API和学习方案源代码分析。 作为国内第一本系统讲解Weka的书籍，本书内容全面、实例丰富、可操作性强，做到理论与实

基于SPSS Modeler的数据挖掘-(第二版)

数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷，成为公认的数据挖掘实战的首选软件。基于多年的教学和科研经验，作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性，努力在本书中突出以下特点：以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据

数据挖掘技术与应用

《数据挖掘技术与应用》共8章，系统地讲述了数据挖掘技术的基本概念和基本原理，并列举了在相应领域具有参考价值的算法及其改进和应用，主要内容包括数据、关联规则、分类和预测、聚类分析、粗糙集理论、属性约简算法以及数据挖掘的应用。　　《数据挖掘技术与应用》可作为高校计算机专业本科生、研究生教材，也可供从事计算机信息处理、数据挖掘等相关方面的科技人员参考...

突发事件Web信息挖掘方法及应用

本书主要以突发事件发生后互联网上产生的Web信息为研究对象, 对网络环境下的突发事件应急管理创新工作为研究目标, 研究探讨几类突发事件Web信息的挖掘方法, 并通过在实际事件中实践对所提方法改进和完善...

大数据存储MongoDB实战指南

开源、高性能，针对当前最热门的nosql数据库 　　注重理论实践，深入剖析mongodb存储原理与应用 　　提炼经典案例，深刻把握大数据应用开发技巧 　　注重实践，中兴、华为等公司多年一线数据库存储、部署开发经验的总结。 　　注重效率，用最精简的篇幅直接阐明问题的本质，节省宝贵的阅读时间。 　　注重基础，用计算机领域相关的基础理论知识来解释某些难于理解的概念。 　　案例丰富，使用完整的例子与代码注释，使读者可以直接上手操作。 　　把握

Wireshark数据包分析实战详解

适读人群 ：想全面学习wireshark的初学者、网络管理员、渗透测试人员、网络安全专家、网络数据分析人士 通过80个实例，详细讲解了wireshark数据包分析实施的8大类技巧 基于wireshark抓取的数据包，层层剥茧地剖析了12种常见网络协议的构成 全面涵盖wireshark基础知识和应用技巧，以及使用wireshark对网络协议进行分析 遵循规范，从专业的角度循序渐进地讲解了wireshark抓包及分析的实施流程 针对海量数

视频大数据智慧计算方法

《视频大数据智慧计算方法》可作为大学和研究院所相关专业的教学用书和研究用书，同时还可以供政府部门和企事业单位参考...

保修数据收集与分析

可靠性学术专著译丛系列图书: 《贝叶斯概率风险评估》 《贝叶斯可靠性》 《脆弱系统》 《复杂网络健壮性》 《复杂系统与过程可靠性及安全性》 《关键基础设施风险相互依赖性》 《系统重要性测度原理与应用》 《可靠性与风险分析蒙特卡罗方法》 《可靠性与风险分析算法》 《系统工程与分析（第5版）》 《系统可靠性研究新进展》 《系统软件可靠性》 《保修数据收集与分

生态学数据分析-方法.程序与软件

《生态学数据分析：方法、程序与软件》的特点是操作性强，为生态学、植物学、动物学专业的研究生和科技工作者提供了实用的工具书...

MATLAB数据分析与挖掘实战-赠送源码和课件

本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过

Spark高级数据分析-(影印版)

网络数据量迅速增大的时代，亟需能高效迅捷分析处理数据的工具，Spark应运而生。本书由Spark开发者及核心成员打造，带领读者快速掌握用Spark收集、计算、简化 保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题...

智能大数据SMART准则-数据分析方法.案例和行动纲领

大数据是智能革命的核心。大数据背后的基本思想是，人类一切行为都会留下数字痕迹（或数据），我们（或他人）可以对其加以利用，变得更加智慧。掌握数量日益增加的数据并利用技术能力将其转化成具有商业价值的想法，是推动新世界的主要力量。无疑大数据正在改变世界，我们的居住、择偶、治疗癌症、科研、提升绩效、管理城市、治理国家和管理企业的方式都因此而发生完全改变。 　　本书从如何使用大数据的角度入手，给出了一套详细且可行的分析框架，以简明扼要的方式教会

中国数据中心技术指南

为推广数据中心的建设技术，贯彻执行国家标准，本书总结了数据中心供配电系统、空调系统、机柜系统和布线系统的理论和实践经验，阐述了数据中心用电设备对于电能的基本要求，介绍了数据中心环境要求、设备布局、空调系统规划、未来的发展趋势以及数据中心空调系统的评估和优化...

数据挖掘:R语言实战

数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R 是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，本书侧重使用R 进行数据挖掘，重点讲述了R 的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R 软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R 的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R 进行数据挖掘的技巧。 通过本书，读者不仅能掌握使用R 及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从

数据集成原理

当数据存储在多个数据库中，如何查询数据？特别是当这些数据库是由不同的人分别设计。这是第一个全面介绍数据集成的书，由业界三个最受人尊敬的专家撰写。这本书讲解数据集成技术的理论知识，使用大量实例来解释基本概念。数据集成是解决跨多个数据源（如数据库，网页）的问题。目前在多种环境中都涉及数据集成问题，包括企业信息集成，在网络上的查询处理，政府机构之间的协调和科学家之间的合作。在某些情况下，数据集成是某个领域取得进展的关键。本书提供了数据集成的