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本书主要以OpenTSDB的很新版本（2.3.1版本）为基础进行介绍。章从OpenTSDB的入门开始，介绍市面上多种时序数据库和云端时序数据库，OpenTSDB的基础概念、源码环境搭建及Grafana的基本使用等。第2章主要介绍OpenTSDB的网络层，涉及JavaNIO基础、Netty基本使用，分析了OpenTSDB网络层的架构和实现。第3章介绍OpenTSDB中UniqueId组件的原理，主要讲解如何实现UID与字符串之间的映射。第4章介绍OpenTSDB如何实现时序数据的存储及相关优化。第5章介绍OpenTSDB如何实现时序数据的查询，其中分析了OpenTSDB查询中每个步骤的实现。第6章和第7章主要介绍OpenTSDB中的元数据及Tree结构的实现和功能。第8章主要分析OpenTSDB中的插件及工具类实现原理。

本书从大数据的基本概念出发，深入解析了大数据应用的关键技术与应用。以大数据的数据挖掘技术、大数据的存储与处理、大数据应用的总体架构三方面为线索，详细阐述了大数据挖掘的诸多常用算法，介绍了Hadoop、HDFS及MapReduce等大数据存储与处理的关键技术与应用、大数据应用的框架与构架。本书以通信运营商及互联网电子商务等应用为背景，从典型实例的角度系统地介绍了大数据挖掘应用从目标构建、算法建模到程序实现，再到大数据分析及结果描述应用的整个过程，以期为读者提供从理论到实务的有效借鉴。

本书介绍数据分析的统计基础、种类划分,并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分,部分为章,介绍一些概念,简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章,介绍描述性分析和数据预处理的主要方法,包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章,介绍预测性分析的主要方法,其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量的方法,以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法; 第4部分为3章,利用描述和预测这两种方法,简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。

本书以管理和应用视角解读大数据，以大数据分析全生命周期为主线，从大数据的采集、存储、预处理、分析、可视化、治理等环节切入，对大数据管理与应用的理论、方法、工具和应用进行科学合理的组织。本书包含十六章，分为四篇：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分析技术、数据关联分析技术、深度学习技术、文本分析技术、Web分析技术、可视化技术、数据治理技术；平台与发展篇介绍大数据计算平台和综述大数据管理与应用的新进展。 本书可作为高等学校大数据管理与应用、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等管理类、信息

《中国数据中心运维管理指针》主要针对数据中心运维管理、监控系统、基础设施管理技术，结合《数据中心设计规范》（GB50174-2013），总结了外数据中心技术发展情况，从技术、规范、设计及产品应用等方面进行了阐述。本书主要包括以下三个方面的内容：一、数据中心运维管理技术：数据中心运维白皮书简介、数据中心ITIL运维框架、数据中心运维组织架构、数据中心基础设施运维之监控系统、数据中心基础设施运维之日常工作、数据中心基础设施运维之应急处理、数据中心网络运维、数据中心客户服务、数据中心现场运维之基础工作、数据中心基础及应用平台运维、数据中心运维管理工具、数据中心运维质量保障体系、数据中心运维相关认证、数据中心运维之行业实例、数据中心能耗测评、数据中心运维之能效管理、数据中心测试验证和数据中心运维之供应商

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。

《大数据挖掘》对大数据挖掘技术进行了全面而细致的定义和归纳，并将向读者展现该领域研究热点和技术。关于大数据应用实现章节的内容将采用作者实际主持和完成的大数据挖掘项目为实际案例，阐述大数据挖掘应用实现过程中的问题、解决方案和取得的成果。《大数据挖掘》一书的主要读者是数据科学专业的高等学校学生及老师，从事数据和信息质量工作的研究人员、技术人员、管理人员和决策人员

布林思科、卡里姆、默西的《保修数据收集与分析》主要讨论产品保修期数据的收集与分析方法。涵盖的內容包括产品保修相关的基本概念，保修期数据的收集方法、建模方法、通过收集的数据预计保修期花费的方法、基于保修期数据改进产品的方法以及应用案例。在工具与技术上，本书重点讨论一维和二维保修的保修索赔建模与保修费用预计方法，同时介绍统计分析和统计推断的一些基础工具，并在此基础上进行保修数据分析，举例说明了多种产品的索赔和补充数据。全书不仅阐述产品保修数据分析相关理论，而且提出能够指导工程应用的可行方法，具有很强的工程参考价值和教学研究价值。本书主要面向从事产品可靠性研究的科研人员、项目管理者，也可作为可靠性工程、管理工程等学科的教师和研究生的教学参考资料。