《商业智能工具应用及数据可视化》一书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段，以帆软FineBI为例从商业智能工具的基本知识，商业应用场景，数据可视化优秀案例等方面，介绍了商业智能工具和各种常规和高级可视化图形的使用方法，重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。本书内容层层递进，体系完善，可使读者对商业智能工具的运用有一个全面、系统、深入的了解。
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。 本书从逻辑上可以分为三部分：一是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求；二是项目部署的环境准备，介绍了如何从零开始搭建一个完整的数据仓库环境；三是需求模块实现，针对不同需求分模块进行实现，是本书的重点部分。 本书适合具有一定的编程基础并对大数据感兴趣的读者阅读。通过阅读本书，读者可以快速了解数据
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.cn）和微信公众号刘鹏看未来（lpoutlook）将免费提供本书配套PPT和其他资料。本书配套的大数据实验体系已经在郑州大学等高校成功应用。
本书基于作者近几年来的研究开发成果及应用实践，对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型以及调度处理方法等核心概念及关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算与分析的基本概念和关键技术进行了剖析。本书还介绍了自行研发的面向物联网的ChinDB实时感知数据库系统以及针对云计算环境下物联网大数据管理与应用的DeCloud云平台，介绍了它们在智能交通、智能电厂、教育、安全监控等多个行业的应用。书中所有实例，均来自作者所在团队的实际应用，大部分在物联网项目中得到了实践应用。本书对物联网应用的开发以及两化融合、工业4.0环境下的大数据处理分析具有重要参考价值。
本书介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的常用算法、常用工具、用途和应用场景及应用状况，讲述了常用数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则的概念、思想、典型算法、应用场景等。此外，本书还从实际应用出发，讲解了基于日志的大数据挖掘技术的原理、工具、应用场景和成功案例。日志挖掘技术现在已得到了广泛的运用。通过以上内容的学习，读者将了解数据挖掘的基本概念、思想和算法，并掌握其应用要领。本书可以作为培养应用型人才的课程教材，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
国家高度重视并积极推动新型基础设施的建设和发展。5G作为新基建的排头兵，凭借其万物物联和泛在智能的优势，将为社会带来根本性的变革。本书从新基建基本内涵出发，着眼于5G新基建中的网络规划建设和融合业务发展两条主线展开论述，详细介绍了5G网络架构和关键技术、5G网络规划与建设及5G融合业务应用与实践案例等。 本书内容丰富且深入浅出，适用于通信运营商、规划设计院、业务集成解决方案提供商、5G行业咨询机构等单位的相关技术人员参阅，同时也可以作为对口大专院校和科研机构研究生及教师的参考用书。
本书精讲数据结构与算法，对常见的算法及实现代码进行详细讲解，并配合具体的图表和教学视频，使读者轻松掌握数据结构知识并深入理解其中的算法思想。 本书共分8章，内容包括线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树、图、查找、排序等。本书知识点涵盖全面，案例典型。本书习题大部分来自各大名校考研和 软件公司的笔试面试题目，是作者多年来的教学实践经验的总结。本书案例代码全部在Visual C++开发环境运行通过，并配套教学视频，方便读者自学。 本书适合C语言数据结构与算法的初学者、数据结构与算法课程考试的学生、考研人员、算法竞赛选手，也可以作为高等院校和培训机构计算机相关专业师生的教学参考书。
本书针对计算机、信息管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据基础、大数据的行业应用、大数据的基础设施、大数据技术基础、Hadoop分布式架构、大数据管理、大数据分析、人工智能与机器学习、数据科学与数据科学家、开放数据的时代，以及大数据发展与展望等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书是为高等院校 大数据 相关课程全新设计编写、具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员和管理人员参考，或作为继续教育的教材。 本书配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545，QQ：2850823885，email：2308140194@qq.com，电话：010-88379739）另外，为方便任课教师进行交流，提供本科计算机
本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上，对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解，包括大数据查询分析计算及典型工具（HBase、Hive）、批处理计算及典型工具（MapReduce、Spark）、流式计算及典型工具（Storm、Apex、Flink）、事件流及典型工具（Druid）等。本书提供了大量的实例和源代码供读者参考，指导读者快速、无障碍地了解和掌握常见大数据分析工具的使用。本书适合作为计算机及相关专业的教学用书，也可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
本书重点介绍了基础设施运维概念以及如何进行规范操作，实用性高，可操作性强。主要内容如下。第1章总则部分，定义了规程中用到的术语、编写原则、适用范围。第2章对数据中心运维组织、人员、基本制度、运维流程进行了描述。第3～9章重点描述了高低压变配电系统、发电机组、UPS、直流系统、蓄电池组、冷水型制冷系统、直接膨胀式空调、新风自然冷系统、普通空调、制冷自控系统BA、动力环境监控系统、防雷接地系统、综合布线、安防系统和消防系统的维护技术和维护周期要求。本书旨在指导、规范和帮助数据中心的业主和用户提升运营维护的质量和效率，降低运营维护成本，提高经济效益。本书适用于政府、公共事业、金融、互联网企业基础电信运营企业等数据中心基础设施的运维管理人员阅读。
本书是普通高等教育“十一五”***规划教材。全书共10章，内容包括：数据结构的概念，几种基本的线性结构（如线性表），栈和队列，串，几种非线性结构（如多维数组和广义表），树，图，常用的数据处理技术（如排序），查找，文件的存储结构和组织方法等。在每章中都收集了难度各异的习题和例题，全书采用C语言作为算法描述语言，并有详细的注释，书中全部程序均上机验证并调试通过，同时给出部分程序的运行结果。各章中的“简单应用举例”，既是本章算法的综合应用，也可作为本章实训内容和课程设计的综合练习，全书有很强的实用性和可操作性。 本书可以作为全日制高等学校计算机应用专业、微电子和信息工程专业、计算机信息管理和经济信息管理类等专业普通本科学生的专业基础课教材，也可以作为上述专业高职高专学生的参考教材，还可以作
本书详细介绍了一*大数据应用案例 电信用户行为分析，案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
本书按照简明、易读、突出实用的原则编写，书中所选案例均来自企业PDM项目实际，并在Siemens PLM Software Teamcenter 10平台上加以实现，同时由编者反复论证，全书图文并茂，并配以详尽准确的讲解步骤，使读者能够快速理解并掌握本书案例中所阐述的PDM实施方法和技巧。另外，本书每章都附有相应的练习题，供读者进行练习。读者通过学习本书，可以由浅入深、循序渐进地理解PDM的基本知识和原理，掌握企业PDM实施技能，逐步具有借助PDM平台提高企业研发核心能力，提升产品质量的工程素养。
本书以面向应用、面向实战为指导思想，紧扣企业技术人才培养的特点，在知识点讲解和实验中避免复杂的理论，使读者能快速上手体验、验证大数据处理的魅力，以激发读者的学习兴趣。 本书覆盖了大数据生命周期中的主要技术要点，全书共8章，第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革，第2章了解大数据生态系统，第3～7章按照大数据的生命周期，分别讨论大数据采集与预处理、大数据管理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用的基本原理和方法，第8章讨论大数据安全面临的挑战。 本书可作为本科、高职院校大数据技术或数据科学课程的参考书或教材，也可供数据科学相关技术人员阅读。
掌握数据可视化技术是未来工作和学习的能力，是展示理念和成果的重要手段。阅读并完成本书的实践，你将快速地学会数据获取、清洗、分析、可视化及发布的完整流程。本书以丰富的实践案例解析数据可视化的制作理念和具体方法，紧密围绕当前数据可视化领域的实际需求，全面介绍数据可视化的概念和技巧。本书包含基础知识、数据获取、数据清洗、数据分析、可视化基础和原则、数据可视化工具和可视化作品发布等内容，基于具体案例多角度启发和引导读者的创新思维，增强读者对抽象数据的把握及综合可视化能力的提升。本书内容通俗易懂，简明实用，配套的教学辅助资料可免费下载。本书适合零编程基础的数据可视化从业者和高校师生阅读，有一定工作经验的数据可视化工程师也可以从本书中学到大量实用的技能。
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、分类和聚类等方法，还包括视频挖掘所涉及的视频镜头检测、字幕提取、视频摘要和视频检索等主要分析方法。 本书作为学习、掌握和应用数据挖掘方法和技术的综合指导书，是从事数据挖掘研究与应用人员，以及希望了解数据挖掘主要方法和技术的IT技术人员的良师益友；同时也是一本可用于大学
本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，多方面整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 全书共19章，分为三个部分：基础篇（靠前～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（
《海量点云数据处理理论与技术》共分8章。第1章绪论，简要介绍海量点云处理技术的基础理论、方法以及主要内容。第2章介绍海量点云数据的预处理，包括点云数据的获取方案，点云的去噪、压缩、配准方法，以及点云空洞的插值方法。第3章介绍海量点云数据的重建方法，系统介绍常用的点云重建算法与特点，并详细介绍基于特征和基于切片的点云重建方法。第4章介绍点云数据及模型的质量评价，从理论和实际两方面对点云质量进行分析，总结点云配准过程中的误差传播模型，系统地归纳三维模型的质量评定方法。第5章介绍点云数据处理技术，详细介绍国内外常用的海量点云数据处理软件以及三维图像库。第6章介绍地面三维激光扫描仪在隧道监测领域的应用，系统介绍基于三维激光扫描技术的隧道点云数据获取、处理及变形分析方法。第7章介绍地面三维
