技术挖掘与专利分析

本书讲述如何从技术和市场信息特别是专利信息中挖掘获得潜在的竞争情报，从介绍技术挖掘的基础概念、原理开始，讲解数据采集、基本分析、高级分析、趋势分析、专利分析的方法和技巧，给出技术挖掘指标组合，并结合具体案例指出技术挖掘过程中的注意事项，帮助读者了解技术挖掘流程和掌握技术挖掘方法。本书还列出了可供选择使用的科技数据库、技术挖掘软件的资源清单，为有意实际进行技术挖掘的读者提供了指引。 　　本书可作为技术研究人员，使用技术成果的分析

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

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

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

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、

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

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

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

动态数据挖掘

数据备份与恢复

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

R语言编程艺术

r是一种用于统计计算与做图的开源软件，同时也是一种编程语言，它广泛应用于企业和学术界的数据分析领域，正在成为最通用的语言之一。由于近几年数据挖掘、大数据等概念的走红，r也越来越多地被人关注。截至本文完成之日，cran（http://cran.r-project.org/）上共有4383个包，涉及统计、化学、经济、生物、医学、心理、社会学等各个学科。不同类型的公司，比如google、辉瑞、默克、美国银行、洲际酒店集团和壳牌公司都在

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

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

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: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

敏捷分析-价值驱动的商业智能的数据仓库系统开发

本书分为两部分，共10章，从架构到管理，从自动化测试到持续集成，通过丰富的工作实例，系统而深入地讲解敏捷DW/BI的基本原理、关键技术和项目管理实践，为在真实商业智能和数据仓库项目上应用敏捷分析方法提供系统使用指南。从管理角度，详细介绍敏捷分析的基本原则，敏捷项目管理的有效实践，包括章程、规划、执行和检测敏捷分析项目的有效实践，展现如何使用案例和用户故事驱使价值持续传递，并讲解团队管理和领导的敏捷风格如何有效地替代传统命令控制风格；从

Tableau数据可视化实战

你是否有过这样的经历：在项目的最后一刻突然被要求在图中修改或添加某个数据点?这时为了完成项目,你将不得不冒着降低准确性的风险，然而,在Tableau中不会发生这种情况。Tableau是一个革命性的工具包,利用它可以简单、高效地创建高质量的数据可视化图形。本书通过大量的具体案例，详细讲解了如何利用Tableau软件进行数据可视化分析，包括基本使用方法、具体操作步骤、实现原理及一些实用技巧等，为快速掌握Tableau软件提供了翔实指导。

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

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

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...

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...

推荐系统

《推荐系统》全面阐述了开发最先进推荐系统的方法，其中呈现了许多经典算法，并讨论了如何衡量推荐系统的有效性。书中内容分为基本概念和最新进展两部分：前者涉及协同推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法，推荐系统的解释、评估推荐系统和实例分析；后者包括针对推荐系统的攻

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

云背景下数据库安全性与数据库完整性研究

本书共分八章。阐述了云计算、云数据库、数据库安全性以及数据库完整性等, 集中阐述了数据库安全性控制的必要性、常用方法、技术及策略以及数据库完整性的定义、检查及违约处理等, 并对图书资料智能管理系统进行数据库安全性与完整性的设计...

网络人的未来-移动互联网和大数据时代的100个预言

20世纪曾有一部作品，启发了当时许多人的终局思考。这就是上世纪最杰出的管理学大师彼得?德鲁克，在1942年出版的《工业人的未来》一书。如果说，70年前，《工业人的未来》一书启发了人们的终局思考。那么，70年后的今天，我希望《网络人的未来》可以帮助当代人开启终局思考。向大师致敬的最好方式是学习和创新。 “没有人能够左右变化，唯有走在变化之前”。移动互联网时代最主要的关键词是“改变”，商业格局即将改变、企业组织即将改变、

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...

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...

基于数据挖掘的国际科技合作资源监测方法.技术及应用

《基于数据挖掘的国际科技合作资源监测方法、技术及应用》可供相关专业师生阅读，也可供科技管理人员使用...

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

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...

写给程序员的数据挖掘实践指南

大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。 　　本书是介绍写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践进行数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。 　　本书作者采用在实践中学的方式，提供了python的代码和案例，详细介绍如何应用数据挖掘技术，开发出实用的推荐系统。 　　本书英文版在网络上放出样章，得到很多业内知名人士的推荐和好评。 　　知名技术译者王斌老师译作，翻译质量上乘 　　数据挖掘一般是指通过算法搜索隐

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

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

基于元数据驱动通用操作器的数据仓储构建

本书系统地讨论了大量设计议题、并包括21个设计建议、8个实践建议、7个设计原则、27个通用算法和技术、12个元数据驱动的通用操作符、7个工作过程、4个范式基础及范式原则。内容包括: 绪论、体系结构概要、预备域等...

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...

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

大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理-(第2版)

本书源自作者在斯坦福大学教授的“海量数据挖掘”（cs246: mining massive datasets）课程，第1版上市以来受到读者广泛欢迎和认可。这个新版本在上一版基础上新增三章内容，分别涵盖社会网络图挖掘、降维和大规模机器学习，同时也更新了第1版的部分内容。 　　众所周知，移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集，挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本书以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点，全面介绍

Spark快速大数据分析

spark开发者出品！ 《spark快速大数据分析》是一本为spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于spark的用法，它对spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了开源集群计算系统apache spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用spark，你可以用python、java以及scala的简易api来快速操控大规

数据库处理:基础.设计与实现(第十版)

本书从基础、设计和实现三个层面介绍数据库处理技术，内容全面翔实，既包括数据库设计、数据库实现、多用户数据处理、数据访问标准等经典理论，也包括商务智能、XML和 .NET等最新技术。 本书的内容编排和写作风格新颖，强调学习过程中的乐趣，围绕两个贯穿全书的项目练习，让读者从一开始就能把所学的知识用于解决具体的应用实例。 本书每章都有丰富的习题，可作为高等学校本科生或研究生的数据库课程教材，同时也是很好的专业参考书籍...

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

数据可视化应用与实践

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。数据可视化技术希望将数据库中的数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。数据可视化是关于数据视觉化表现形式的科学

基于SPSS的数据分析(第四版)(统计数据分析与应用丛书)

数据分析的核心方法是统计。统计实践的有效工具是SPSS。快速掌握SPSS的正确途径是选择一本从SPSS数据分析“零起点”到“大玩家”的好书。它使读者不再感到数据分析高不可攀、实践过程无章可循、统计理论晦涩难懂、结果解读似是而非，而是让读者成为对SPSS应用高屋建瓴、对方法运用游刃有余、对软件操作融会贯通、对结果解读令人豁然开朗的数据分析高手。《基于SPSS的数据分析（第四版）》一直不懈地坚持着这个目标并努力成为先行者...

城市交通大数据/大数据技术与应用

本书从城市交通大数据的基本概念和研究应用现状出发，分析了大数据背景下的城市交通需求、城市交通大数据中各类数据资源，介绍了一系列适合城市交通大数据组织、描述、管理、处理、分析挖掘和可视化等技术与方法，并给出了城市交通大数据应用开发的框架、方案选型、平台设计等参考建议，提出了若干项具有代表性的典型城市交通大数据服务。 本书立足于城市交通信息技术研究、应用开发和交通信息服务实际工作及成果，理论与实际结合紧密，内容丰富，条理清晰，点面

大数据大家谈

本书邀请了14位国内外大数据产学研有影响力的一线专家学者，总结各自的研究与工作专长，以专题的形式发表了各自的研究成果。本书主要包括了大数据综述、大数据思维、大数据技术与大数据应用四个部分。其中，大数据综述主要介绍大数据的概念、背景、技术与国内外政策等，让读者对大数据有个全景式的了解；大数据思维包括大数据的开放式创新与流动的大数据两方面；大数据技术分别介绍了大数据平台架构、大数据语义分析、情感分析、大数据可视化、多媒体搜索分析等当前的技

大数据

本书是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》（1-3版）的姊妹篇，是中国大数据专家委员会刘鹏教授联合国内多位专家历时两年的心血之作。大数据领域一直缺乏一本权威教材，希望本书能够填补空白。本书系统地介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据采集与预处理、数据挖掘算法和工具和大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。刘鹏教授创办的网站中国大数据（thebigdata.cn）、中国云计算（chinacloud.c

数据实践之美-31位大数据专家的方法.技术与思想

来自全球20余家知名数据公司的31位数据专家分享了他们在数据化思维、数据治理、BI与数据可视化、数据分析与数据挖掘、大数据应用5大主题下的佳实践...