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本书分13章，分别从企业大数据战略定位、企业大数据落地实施和价值评估，以及大数据的变革与挑战这方面进行撰写，宏观上涵盖了企业战略决策和定位，微观上涵盖了大数据职能、思路、方法、流程、开发、应用、评估的整个环节。企业大数据的知识完整性也是本书的特色之一。

《数据分析方法与案例详解（双色）》是一本语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、语言的基本使用以及编程技巧。 《数据分析方法与案例详解（双色）》内容涵盖数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和包制作等内容。 《数据分析方法与案例详解（双色）》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考，在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理，这样能够帮助读者轻松上手学习。

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本体描述了领域间的概念以及概念间的关系，是解决语义网上数据异质问题的方案。但是由于人类的主观性，同一个实体在不同本体中可能拥有不同的名称和描述方式，使得本体间存在异质问题。给定两个描述一系列离散的实体（实体可能是概念、关系和实例）的本体，确定这些本体间的关系的过程称为本体匹配，本体匹配可以有效地解决本体异质问题。当本体中的实体规模庞大的时候，本体匹配问题是一个复杂的（非线性问题且有很多局部很优解）和费时的（大规模问题）问题，因此近似的求解方法通常被用于确定本体匹配结果。源自这一观点，进化算法成为了求解本体匹配问题的有效方法。本书首先为本体概念层和实例层构建了不同的单目标、多目标和众目标模型，然后针对性地给出了各种进化算法（如混合进化算法，NSGA-II和MOEA/D）来求解这些模型。很后，还

本书是一本关于Oraclc Database9i、lOg和llg数据库体系结构的图书，涵盖了所有重要的，Oraclc体系结构特性，包括文件、内存结构和进程，锁和闩，事务、并发和多版本，表和索引，数据类型，分区和并行，以及数据加密等，并利用具体的例子来全面介绍每个特性，不仅讨论了各个特性是什么，还说明了它是如何工作的，如何使用这个特性来开发软件，以及有关的常见陷阱。 本书面向所有Oracle数据库应用开发人员和DBA。

大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。R是一款的统计分析软件，《数据分析：R语言实战》侧重于使用R进行数据的处理、整理和分析，重点讲述了R的数据分析流程、算法包的使用以及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据分析问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。 通过《数据分析：R语言实战》，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，而且能学会从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对结果进行分析。 《数据分析：R语言实战》可作为计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生的学习用书，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解

本书以DAPP的原理和具体实现为主线索，通过对这些知识的讲解，使读者对DAPP系统开发有更全面的认识，同时把区块链公链的相关知识融合进来，使得读者不仅能够设计和实现DAPP系统，还能大体理解DAPP的相关知识。 本书分为7章。章简单介绍了区块链的基础知识，通过一个简单的智能合约的代码，让读者对区块链有更直观的认识；第2章讲解了各类集成开发环境的搭建，尤其是MetaMask插件，用户需要通过此插件连接以太坊主网后才能使用DAPP系统；第3章讲解了Solidity编译及部署到公链之后的数据表达和函数调用方式；第4章介绍了ABI接口的技术细节；第5章和第6章以案例的方式介绍了DAPP开发的细节；第7章讲解了DAPP潜在的风险。 希望本书能为广大系统开发者和投资者提供一些帮助。

本书对统称为NoSQL的分布式非关系数据库的原理和使用方法进行介绍。 章，首先介绍NoSQL的起源背景和设计理念，以及相关技术概念。然后介绍大数据技术体系，以及NoSQL在云计算和容器化趋势下的发展。 第2章，首先回顾关系型数据库的主要机制，然后介绍NoSQL数据库的常见技术原理，以及NoSQL的常见数据模型等。 第3章，对MongoDB进行介绍，重点介绍基本使用方法和编程方法。 第4章，对MongoDB的集群部署、安全运维等原理和方法进行介绍。 第5章，对Neo4J的基本原理、使用方法等进行介绍。 第6章，对Redis的基本原理、使用方法和集群部署方法等进行介绍。 第7章，介绍Cassandra的基本原理和使用方法。首先介绍Amazon Dynamo的相关原理，然后介绍Cassandra的安装、配置与CQL。 第8章，对Hadoop大数据体系和HBase进行简要介绍。 第9章，介绍其他一些知名的NoSQL数据库技术与工具。

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基