本书的主要内容是作者及其合作者在复杂数据模型这一领域近些年的研究成果, 以及相关的最新进展. 全书共 6 章. 第 1 章简要介绍几类复杂数据模型和 bootstrap 等预备知识和相关研究问题. 第 2～6 章, 系统讨论各种复杂数据统计推断中的 bootstrap 基本理论、方法及其应用, 包括 Behrens-Fisher问题、异方差回归模型、异方差 ANOVA 和 MANOVA 模型、混合效应模型及高维数据分析中的 bootstrap 统计推断.
本书系统讲授数据挖掘的原理、主要方法及其Python实现，共分三部分：第一部分包含第1～2章，介绍数据挖掘的基本概念、流程和数据预处理；第二部分包含第3～11章，介绍经典的分类算法（包括朴素贝叶斯分类器、决策树、k-近邻、支持向量机等）、经典的聚类分析、关联分析、人工神经网络和Web挖掘等方法；第三部包含第12～14章，共有3个综合案例，包括泰坦尼克号生存数据分析、心脏病预测分析和旅游评论倾向性分析。
本书分10章，全面介绍了Hadoop云技术及其在光网络研究方面的真实案例。读者通过本书的学习，可以掌握搭建及维护Hadoop平台的相关知识和技术。
社交网络融合为社会计算等各项研究提供更充分的用户行为数据和更完整的网络结构，从而更有利于人们通过社交网络认识和理解人类社会，具有重要的理论价值和实践意义。社交网络中的关联用户挖掘旨在通过挖掘不同社交网络中属于同一自然人的不同账号，从而实现社交网络的深度融合。因此，关联用户挖掘是大型社交网络融合的基础问题，近年来已引起人们的广泛关注。考虑真实世界的朋友圈极具个性化，即现实中没有两个人具有完全一致的朋友圈，同时，相同的用户在不同的社交网络中往往具有部分相同的好友关系。本书基于社交网络的好友关系，充分利用好友关系的唯一性、稳定性和一致性，探索关联用户挖掘的方法。
本书通过浅显易懂的叙述方式和大量的图示，详细介绍了网站分析的关键技术要点，包括: 网站分析中重要的数据、网站数据分析的工具、网站分析工具的使用技巧以及分析数据的方法。本书共分为11章，首先让读者了解网站分析的作用和做网站分析必须了解的一些重要指标；然后介绍目前国内广泛使用的网站分析工具 百度统计，并对百度统计中各种维度的分析报告进行详细的阐述，包括推广报告、趋势报告、来源报告、网页分析报告、访客分析报告和各种优化报告，等等。本书内容丰富、语言简洁、图文并茂，适合广大网络营销初学者及从事网络推广的企业和个体阅读，是站长和广大网站运营人员的手册。
本书紧扣“大数据”这一时代主题，着眼于侦查领域大数据运用在法律研究方面的空白，构建起包括思维、模式、方法等全方位的大数据侦查体系，同时对大数据侦查可能产生的法律问题进行探讨，为侦查实务中大数据的运用提供方法、法律理论及程序上的指导。
