Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集

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，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

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进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。

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。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（～5章），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Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘

《数据挖掘原理、算法及应用》以各类数据挖掘算法为核心，以智能数据分析技术的发展为主线，结合作者自身的研究和应用经验，阐述数据挖掘研究领域的主要理论和典型算法。全书共分8章：章为绪论；第2-5章分别介绍数据挖掘的主要技术、各类典型算法及其编程实现，包括数据预处理技术，关联规则挖掘技术、分类技术，聚类技术等几大类技术和其中包含的典型算法；第6-8章分别简要介绍一些数据挖掘的应用专题，包括时间序列数据挖掘、Weh挖掘、空间数据挖掘等。

本书由实战经验丰富的数据中心运维达人、专家，以运维人手记的方式，分享这些年踩过的坑、蹚过的雷，不成功经验，还有对挫折和教训的反思，甚至还有惊心动魄的数据中心火灾救援过程。内容分为两大部分，“运维人手记”和“关键设备运维指南”。部分是通过虚拟人物——运维人Peter和Tom，以小说体的形式介绍运维人员在实际工作中会经历的那些事儿。首次汇聚了业内运维精英的实操案例，有助于运维人员从别人的教训中吸收经验，降低自己犯错的概率。第二部分是由数据中心核心设备供应商们讲述数据中心的主要设备在运维过程中需要注意的要点，体现了厂商的多年技术积累和经验之谈，有助于运维人员提升设备维护水平。 本书适合数据中心运维工作人员、企业管理者，以及对信息系统和数据中心运维感兴趣的各界人士阅读。