算法与数据结构:C语言版

本书主要内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、数组、树形结构、图、内部排序、查找。教材中对各类数据结构的分析按照“逻辑结构-存储结构-基本运算的实现-时空性分析-实例”的顺序进行讲述, 结构规范, 条理清晰。书中给出的程序和算法都是经过仔细筛选的经典内容, 便于读者理解和掌握, 程序采用C语言描述并容易调试通过 ; 每章有重点介绍和总结, 总结对重要的知识点进行穿线, 每章后针对本章重要知识点配有大量习题...

数据仓库与数据挖掘概念、方法及图书馆应用

本书以图书馆信息化为基点，从理论与实际应用角度，介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括：以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础，详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。 本书注重实践性，可操作性强，可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书...

Python与数据挖掘

本书主要分为两大部分，基础篇和建模应用篇。基础篇介绍了有关Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制等基础知识。建模应用篇主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在Python中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用Python进行分析挖掘建模的方法。本书配套提供了书中使用的示例代码及所用的数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的Python的使用方法...

数据结构

本书系统地介绍了线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图等常用数据结构以及查找、排序、索引等算法设计技术，给出了较多的数据结构应用实例及其算法在计算机中的存储和实现，分析了复杂度。书中各种算法采用C++语言描述，既适合在MSVC下使用，也适合在MSVC++.NET中使用。全书注重程序设计风格，可读性和实用性强。本书内容丰富，层次清晰，讲解深入浅出，可作为计算机及相关专业本、专科数据结构课程的教材，也可供从事计算机软件开发和应

大数据概论

本书是一部有关大数据的概述，全书共分五个部分，内容分别是：什么是大数据，大数据的应用，支撑大数据的技术，大数据的执行和应用技术——数据挖掘，大数据应用的未来趋势和挑战...

Access 2013数据库案例教程

本书根据教育部高等学校计算机基础教学指导委员会编制的《普通高等学校计算机基础教学基本要求》,为满足高等教育对数据库技术和程序设计方面的基本要求进行编写。 本书共11章，包括数据库基础知识、Access 2013数据库、表的创建与使用、查询设计、结构化查询语言SQL、窗体设计、报表设计、宏、VBA与模块、数据库管理、数据库安全。书中有丰富的案例和大量的练习题、上机实训，还提供课后习题参考答案。 本书内容叙述清楚、示例丰富、图文并茂、步骤

以太坊技术详解与实战

（1）以太坊创始人、首席科学家Vitalik Buterin倾力推荐，工业界与学术界区块链专家联合撰写，系统性和实用性毋庸置疑 （2）深入剖析以太坊架构、核心部件、智能合约编写与开发案例等关键技术，并涵盖以太坊数据分析、性能优化、隐私与数据安全等前沿实践与进展...

大数据侦查

本书是大数据王的首部个人专著。大数据时代是充满无限生机的时代，也是一切都有可能的时代。本书为人们提供了柴郡猫智慧的小样本。...

云计算与大数据

本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被误导的观点，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从开源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，然后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。...

大数据技术原理与应用-概念.存储.处理.分析与应用-第2版

1.作者建设了国内高校首个大数据课程教师培训交流基地，打造了中国高校大数据教学知名品牌，已经在国内高校形成了广泛的影响力。 2.作者建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供讲义PPT、学习指南、备课指南、上机习题、实验指南、技术资料、授课视频等，资源丰富。...

数据化网站运营深度剖析

揭秘网站运营本质和策略解析数据驱动运营的奥秘多行业经典案列深入剖析分享真实的网站运营技巧...

数据库原理及应用-SQL Server 2014

本书是作者在多年的教学实践、科学研究以及项目实践的基础上，参阅了大量国内外相关教材后，几经修改而成，主要特点如下。 1．语言严谨、精练。对数据库中的基本概念和技术进行了清楚准确的解释并结合实例说明，让读者能较轻松地掌握每一个知识点。 2．实际项目开发与理论教学紧密结合。为了使读者能快速地掌握关系型数据库的相关技能并熟练运用，本书在各个章节的重要知识点后面都根据实际项目的数据库完成相关的实训，完整地实现的数据库的设计和程序设计过程。

数据可视化与挖掘技术实践

书中研究内容和成果对于空间数据的组织、描述和表达具有重要的意义。...

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

汇计划在行动-大数据技术与应用

《汇计划在行动》全面介绍了《上海市推进大数据研究与发展三年行动计划（2013-2015年）》的编制和实施过程。系统介绍了对大数据概念、内涵、技术和应用方面的认识，介绍了在上海信息化建设的基础和现状之上，如何让大数据在上海落地，并着力解决大数据应用过程中的关键问题，开展数据科学前瞻研究和人才培养；对三年行动计划进行了全面解读。《汇计划在行动》还介绍了“上海大数据产业技术创新战略联盟”发起、组建、运行方面的情况；介绍了“上海市数据科学重点

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...

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...

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

大数据测评-大数据技术与应用

《大数据测评》一书介绍了大数据的概念和特征，各国大数据发展的战略、发展趋势及其标准化情况，以及对于软件测试带来的挑战。在此基础上，《大数据测评》在面向大数据处理框架、大数据基础算法、应用系统、系统安全和隐私泄露的测评技术等方面展开了分析和讨论。以Hadoop为主线开展大数据测试的探讨。在底层支撑框架层聚焦于单元测试和框架基准测试；在基本算法中涵盖了聚类、分类及其个性化推荐；在应用层，介绍了其性能测试中若干问题，重点阐述数据集的设计与分

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...

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...

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

数据仓库与数据挖掘实务

谷斌主编的《数据仓库与数据挖掘实务（21世纪 高职高专规划教材）》力求通过浅显易懂的语言和贴 近生活的案例，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘 技术的概念和 相关理论。本书内容覆盖数据仓库的概念、结构、设 计、使用、维护、优化方法，以SQL Server分析服务 器为例 介绍了数据仓库的具体构建和使用方法。在数据挖掘 部分，本书从数据挖掘的基础工作和流程开始，对常 见 的模型和方法做了全面介绍，并利用Clementine工具 介绍了如何

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

云计算应用开发技术教程

随着云计算应用的深入，基于云计算的软件开发具有与传统it开发不同的模式和方法，因而需要在课程教学上进行变革，以适应新的应用开发需求。通过分析云计算相关技术、基于云计算平台及服务、构建云计算人才需求与it课程的对应关系，以实现将it教育与云计算产业对接，促进云计算应用开发人才培养，快速应对产业链人才需求。本书以实例为主介绍业界主流的云计算技术，正适合当前的课程需要...

R语言与数据挖掘

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。 为零基础r语言与数据挖掘教学和自学量身打造，系统讲解r语言与数据挖掘的必备知识，配有大量的上机实

ODPS权威指南-阿里大数据平台应用开发实践

2014年天猫双11购物狂欢节成交额创下了571.12亿元的纪录! 　　交易创建峰值能力达到每秒钟8万笔，支付宝的支付峰值突破了每分钟285万笔。 　　成功创下这项纪录背后，有odps很大的功劳！ 　　阿里巴巴集团副总裁刘振飞表示，云计算在今年双11起到了非常重要的基础性作用。天猫、淘宝、支付宝的大数据处理，都是基于阿里云计算的大数据处理平台odps完成，odps为天猫双十一的商品个性化推荐提供了技术支持，这是自主研发能力的一个很大提

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...

如虎添翼!数据处理的SPSS和SAS EG实现

“cda数据分析师系列丛书”依照数据分析师规范化学习体系而定。满足了cda数据分析师等级认证学习的需要，也兼顾了大数据的热点动态。从策划之初一直坚持以“读者需求”为主线，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和小数据分析。实现技术扎实，业务精通，策略接地气...

Spark最佳实践

季昕华、徐羽作序，连城/胡熠/武泽胜/肖磊/靳志辉联袂推荐 腾讯专家首次分享spark*实践 基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设...

数据仓库于数据挖掘教程

数据仓库与数据挖掘是决策支持的两项重要技术，它们共同的特点是都需要利用大量的数据资源，并从数据资源中提取信息和知识。　　由于数据资源丰富，因此数据仓库与数据挖掘的决策支持效果显著。　　《数据仓库与数据挖掘教程（第2版）》系统介绍数据仓库原理，联机分析处理，数据仓库设计与开发，数据仓库的决策支持，数据挖掘原理，基于信息论的决策树方法，基于集合论的粗糙集方法、K-均值聚类、关联规则挖掘，仿生物技术的神经网络，遗传算法，公式发现，知识挖

数据要素的可信流通

数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供

大数据分析技术——使用EXCEL工具

本书共分为八章，分别为数据分析概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表与数据透视图、数据分析与可视化、Excel数据分析实例、撰写数据分析报告。本书注重平衡理论知识和实践应用，每章都包含了实际应用案例和实训活动，以帮助读者深入理解和掌握所学知识。本书既可作为中等职业院校计算机类专业课程教材，也可作为相关企业培训教材...

PYTHON大数据分析与挖掘

本书是一套简单而实用的python教程。通过对本书的学习，可以快速入门python，获得大数据获取与分析的基本能力，同时为进一步的专业学习奠定基础、提供帮助。具体来说，希望本书可以让我们快速掌握python网络爬虫方法，对数据进行结构化分析。因此，在内容编排上，本书重在介绍数据获取、分析与建模，侧重于为经管专业学生专业学习服务，而没有过多的介绍python语法，也没有大篇幅地介绍python编程技巧，对这些内容只做必要的基础性介绍。除

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

动态数据挖掘

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

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

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

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...

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”。

基于Apache Kylin构建大数据分析平台

Apache Kylin将传统的数据仓库及商务智能分析能力带入到了大数据时代，作为新兴的技术已经被广大用户所使用。作为创始作者，我非常欣喜能看到关于Apache Kylin相关书籍的出版， 这无疑对中国用户更好地使用Kylin，解决实际的大数据分析架构及业务问题有很大帮助。韩卿Kyligence 联合创始人兼CEO，Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair) 伴随着大数据发展的三条主线是大数据技

R语言数据挖掘实用项目解析

本书将阐述数据挖掘的一些主题，如数学表述、在软件中的实现，以及如何据此来解决商业问题。本书旨在让读者可以从数据管理技术、探索性数据分析、数据可视化等内容着手学习，循序渐进，直至建立高级预测模型。本书也从数据科学、分析学、统计建模以及可视化等角度对数据挖掘这一概念进行了综述...

智能数据挖掘:面向不确定数据的频繁模式

本书全面总结了不确定数据环境下频繁模式挖掘领域的主要研究成果，从数据模型、问题定义、常用算法等方面系统介绍不确定频繁项集挖掘、不确定序列模式挖掘、不确定频繁子图模式挖掘、不确定高效用项集挖掘和不确定加权频繁项集挖掘技术。重点针对两类典型的不确定数据，即概率数据和容错数据，进行概率频繁模式挖掘和近似频繁模式挖掘的研究，并应用于传统中医药数据环境下，从主观不确定性和客观不确定性两个方面提出相应的解决方案，实现基于不确定数据的高效频繁模式挖

零基础学R语言数据分析:从机器学习、数据挖掘、文本挖掘到大数据分析

本书共分14章，内容主要有R语言简介、数据读取与写入的方法，条件判断、循环等流程控制以及自定义函数，高级绘图、低级绘图、交互式绘图的说明，决策树、支持向量机、人工神经网络的介绍，基本统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析的应用，层次聚类法、K平均聚类算法、模糊C平均聚类算法、聚类指标、基因算法及人工蜂群算法的应用。 本书适合没有程序设计经验、想要接触R语言的人以及对统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析有兴趣的人阅读

数据科学实战速查表(第1辑)

数据科学是一门新兴的交叉学科.数据科学人才需要同时具备理论性、实践性和应用性等多方面的素质.数据科学的知识点涵盖了编程语言、数学基础、数据清洗、数据可视化、数据分析和分布式计算等.为了帮助数据科学从业人员快速地查阅这些知识和工具的使用，提高实践效率，本书对数据科学的相关知识进行了归纳整理，形成数十份速查表...

数据链技术及应用

《数据链技术及应用》是一本全面介绍数据链系统概念、原理、组成、功能、集成及作战应用的教科书。全书共分7章，围绕数据链系统这一核心概念，主要介绍了数据链系统的基本概念、组成及工作原理，详细阐述了数据链系统的信息传输、信息安全、网络管理以及数据链与平台的集成，很后介绍了数据链在作战中的应用。《数据链技术及应用》可作为军队院校通信工程和指挥信息系统工程等相关专业的本科生教材，也可作为地方高等院校国防生相关专业教材和各类军队干部培训（轮训）教

商业智能:POWER BI数据分析

随着大数据的兴起，各种数据工具以及可视化软件层出不穷，但Power BI却凭借着令人赞叹的视觉对象以及能够在任何设备上与同事共享等优势在多个数据工具中脱颖而出。本书开门见山地介绍了数据分析之前所要了解的知识，如为什么选择Power BI、学习Powerbi可能会遇到的问题等；而后通过报表制作的全流程让读者体验到Power BI的魅力，让读者了解通过Power BI能够玩转数据的获取、整理、建模、可视化以及发布的全过程。随后对数据整理、

大数据挖掘技术与应用

本书系统介绍大数据技术的原理、数据挖掘与应用, 主要内容包括基本概念、数据收集、数据存储、数据处理、大数据可视化、信息检索、数据挖掘和效能评估。本书以简单易懂的语言、生动有趣的实例和图形展示知识点, 将概念、原理与应用融会贯通, 并对大数据工具软件进行了细致的梳理...

大数据技术和应用

《大数据技术和应用/大数据人才培养丛书》是一本大数据技术入门的简明教材。全书理论和实践相结合，以应用实战为主，深入浅出地讲解每个知识点，对每个应用实验按学习习惯，分步骤讲解，每个步骤都有文字说明和效果截图，使读者能清晰地知晓动手实操的效果和错误之处。　　全书分为9章，全面介绍了大数据技术的相关基础知识、HDFS和数据库、采集传输工具、挖掘分析算法、Spark计算框架、可视化、大数据安全、大数据应用等内容，着重介绍了HDFS分布式文

数据准备和特征工程:数据工程师必知必会技能

本书详细地介绍了大数据、人工智能等项目中不可或缺的环节和内容：数据准备和特征工程。书中的每节首先以简明方式介绍了基本知识；然后通过实际案例演示了基本知识的实际应用，并提供了针对性练习项目，将“知识、案例、练习”融为一体；最后以“扩展探究”方式引导读者进入更深广的领域。本书既适合作为大学相关专业的教材，也适合作为大数据、人工智能等领域的开发人员的参考读物...