本书从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理，非常便于自学。本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。本书既可以作为想了解大数据技术和应用的初学者的教材，也适合作为培训中心、IT人员、企业策划和管理人员的参考书。
本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程，对必要的应用场景，使用Python语言给出案例。
技术是把双刃剑，当我们在积极拥抱新技术的同时，也不能忽视其所带来的风险，比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时，列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例，包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等，也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据，如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题，本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范，这在当前很有现实意义。
为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际先进工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国著名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。
在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！ 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！
本书以大数据为研究背景，系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战，并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案，在此基础上阐述了笔者的研究工作：基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果，值得大数据研究的人员参考和应用。
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。
本书内容简介：数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值本书研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义索引进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混沌社会演化算法进行聚类；采用改进的遗传算法和社会演化算法进行文本聚类研究；将文本挖掘应用到产品研发决策中，构建产品研发文本知识地图，以期提高产品研发的效率和质量。
本书是《实用数据结构基础（第四版）》（陈元春、王中华、张亮、王勇编著，中国铁道出版社出版） 的配套学习指导书。全书内容分为5部分：教学内容指导（包括对主教材第1～10章的知识点分析、典型 习题分析和各章习题解答）；自主设计实验指导（对10个自主设计实验的设计思想、算法分析进行了详细 指导）；模拟试卷；模拟试卷参考答案；数据结构课程设计报告样例。 本书对数据结构的概念和原理的阐述通俗易懂，例子翔实；习题难易适中，题型丰富；对数据结构 基本运算的分析注重实现的过程。本书以C/C++语言作为算法的描述语言，对于书中的实验和一些重要 的算法均给出了完整的C/C++语言源程序，并全部在Visual C++ 6.0环境下运行通过。 本书适合作为普通高等院校计算机类专业数据结构课程的教学辅导书，也可作为成
本书以精练的语言介绍HBase的基础知识，让初学者能够快速上手使用HBase，对HBase的核心思想（如数据读取、数据备份等）和HBase架构（如LSM树、WAL）有深入的分析，让有经验的HBase开发人员也能够循序渐进地深入理解HBase源码，以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注HBase在线实时系统的调优，让HBase集群响应延迟更低，能够更好地为在线实时系统服务。本书结合企业的“用户行为分析系统”，让读者能够快速上手的同时，也不乏企业HBase实际应用场景，理论不脱离实际，真正做到从入门到精通。 本书适合有一定Java基础的程序员作为HBase入门教程，HBase运维人员可以将本书作为参考手册来部署和监控HBase，正在将HBase应用到在线生成环境中的软件开发人员也可以参考本书来调优HBase在线集群性能。
《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》采用通俗易懂的表达方式，对如何使用MySQL进行了详细的介绍。 《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》完全从零基础用户的角度出发，依照用户认知习惯，从MySQL的安装开始，介绍了MySQL的服务器程序和客户端程序的使用、MySQL的数据类型、数据库和表的基本操作、列的属性、MySQL中的表达式和函数、简单和复杂的增删改查语句等入门知识，还介绍了视图、存储程序、备份与恢复、用户与权限管理等高级概念以及使用Java语言连接MySQL服务器等知识。 《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》较好地契合了MySQL初学人员的学习曲线，内容深入浅出，通俗易懂，可帮助初学人员迅速入门MySQL。
本书是在作者多年从事数据挖掘行业实践和相关科学研究的基础上编写而成，书中包括数据挖据理论研究及实际应用的现状分析、研究内容的组织框架、研究方法与技术路线的描述、数据挖掘理论及应用的综述、不确定性理论、多目标优化的分类器方法、模糊多目标优化的分类器模型和算法、基于粗糙集和统计贡献度的特征选择算法、基于粗糙集预处理和粗近似的多目标优化的分类器模型和算法以及基于模糊化、核方法和惩罚因子的多目标优化的分类器模型和算法等内容。本书含有不确定性多目标优化的数据挖掘在信用评分、Web客户忠诚度分析、蛋白质交互的热点区域预测以及重大疾病的医疗诊断和预测等几个经典领域中的实际应用的描述。后，通过对研究内容和实际应用效果的总结，展望了进一步研究和应用的方向。本书可供从事数据挖掘、机器学习与知识
数据挖掘与商务智能是高等院校电子商务、信息 管理与信息系统、计算机科学与技术等相关专业的核 心课程，也是近年来企业信息化的热点内容。本实验 教程通过一系列数据挖掘与商务智能工具的实验练习 ，将商务智能的概念和理论知识融入实践中，从而加 深读者对数据挖掘与商务智能原理和算法的理解。实 验内容涉及商务智能的终端用户查询和报告、联机分 析处理、数据挖掘、数据仓库等软件工具，主要包括 SPSS Modeler、SQL Server Analysis Services、 WEKA和SAP Business Object。由张大斌主编的《数 据挖掘与商务智能实验教程(21世纪高等院校示范性 实验系列教材)》分为17个小实验和2个综合设计实验 ，每个实验都包含背景知识、实验目的、所需要的工 具／准备工作、实验内容及步骤、实验分析与扩展练 习等，以帮助读者掌握一些主流数据挖掘与商务智能 工具的基
本书以关系数据库为重点，系统、完整地讲述了当前数据库技术的基本原理和应用实践。取材上力图反映当前数据库技术的发展水平和发展趋势。 本书共分8章。第1章绪论，概述了数据管理的进展、数据模型、数据库管理系统和数据库工程的基本概念。第2至4章讲解了关系数据库的数据模型、数据语言和数据理论，其中对关系数据库的标准语言SQL进行了深入介绍。第5章详细讨论了数据库的安全性、完整性、并发控制和恢复等数据库保护技术，并以一个关系数据库产品为例，说明数据库保护技术在实际产品中是如何实现的。第6章讲述了设计数据库应用系统的方法。重点放在设计关系数据库应用系统上。第7章介绍关系数据库产品的发展过程和5个关系数据库产品实例。第8章数据库技术的新进展介绍了数据库技术的发展过程和新一代数据库系统，包括分布式数据库、并
李琳琳主编的《数据链技术及应用(高等学校十二五规划教材)》是一本全面介绍数据链系统概念、原理、组成、功能、集成及作战应用的教科书。全书共分7章，围绕数据链系统这一核心概念，主要介绍了数据链系统的基本概念、组成及工作原理，详细阐述了数据链系统的信息传输、信息安全、网络管理以及数据链与平台的集成，*后介绍了数据链在作战中的应用。 本书可作为军队院校通信工程和指挥信息系统工程等相关专业的本科生教材，也可作为地方高等院校国防生相关专业教材和各类军队干部培训(轮训)教材，还可以作为国防科技人员和军事爱好者的参考资料。
规则挖掘技术是指从数据库中抽取隐含的、潜在的、先前未知的、有用的知识和规则的一门交叉学科技术。它受多个学科的影响，同时它又对多个学科的发展、应用产生积极而深远的影响，具有十分重要的促进作用。本书涉及的内容有规则挖掘技术概论、具有冗余约简能力的规则挖掘机制、分明关系约束的格上规则挖掘方法、基于包含度的决策树中规则挖掘方法、基于时间序列的规则挖掘方法、规则挖掘过程中的分类技术、应用案例等内容。 本书介绍的规则挖掘技术新颖、涵盖面广、信息量大、实用性强。本书图文并茂，十分方便本科生、研究生、教师学习和参考，也非常方便从事数据挖掘以及相关领域的科研和工程开发技术人员阅读、参考。
本书的主要内容包括金融工程导论、金融工程定价方法及其R语言函数计算、远期合约及其R语言函数计算、期货合约及其R语言函数计算、期货套期保值及其R语言函数计算、互换合约及其R语言函数计算、期权合约及其策略、Black Scholes期权定价方法及其R语言函数计算、蒙特卡罗模拟法期权定价及其R语言函数计算、二叉树法期权定价及其R语言函数计算、有限差分法期权定价及其R语言函数计算、利率衍生证券及其R语言函数计算以及奇异期权及其R语言函数计算，本书的后提供了关于R语言的两个附录。本书内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一本供金融工程、金融数学、计算金融、量化金融、投资学、金融学、保险学、金融专业硕士、经济学、统计学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率论与数理统计等专业的本科高年级
本书详细介绍了数据库原理、方法及其应用开发技术。全书共分8章，分别介绍了关系数据库标准语言——SQL，数据模型，数据库系统的模式结构，关系模型与关系代数运算，关系模式的规范化设计理论，数据库的安全与保护，RAID技术，数据库设计的步骤和数据库实施，数据库应用系统的体系结构，Microsoft SQL Server 2000的安全管理、完整性策略、恢复技术、并发控制方法、触发器和存储过程，一个基于Ddphi 6．0／SQL Server 2000的C／S结构的简单数据库应用系统开发过程等内容。书中还介绍了数据库技术的新发展，如面向对象数据库，分布式数据库，数据仓库与数据挖掘技术等。 本书配有较多的例题和适量的习题，随书光盘包括书中所有SQL例题和分别用Delphi和Visual Basic开发的数据库应用系统实例源程序和安装程序，并赠送PPT课件—套，不仅有利于教师进行多媒体教学，
《数据挖掘技术》是基于数据挖掘经典算法及数据挖掘领域*研究技术进行数据分析的教材。全书内容包括数据挖掘概述、分类算法、聚类算法、关联规则算法及相应典型算法的算法描述及分析等。对当前数据挖掘的新技术——流数据挖掘技术、高维聚类算法、分布式数据挖掘、物联网数据挖掘进行了详细的介绍。该部分在讲述基本概念及典型算法的基础上配有新研究的算法模型及分析，并有实验数据分析及结果显示。后对其他数据挖掘新技术，包括业务活动监控挖掘技术、云计算平台架构和数据挖掘方法及思维流程数据挖掘技术进行了描述。 本书可以作为高等院校信息管理、数理统计等专业有关数据挖掘教学的本科生或者研究生的专业课教材，也可以作为各类相关培训班的教材，还可以作为从事数据分析、智能产品软件开发人员的参考书及数据挖掘爱好
《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
本书系统详细地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。 本书可作为管理科学与工程、信息科学与技术、应用数学等相关专业高年级本科生和研究生的数据仓库、数据挖掘及知识管理等相关课程的教材或参考资料，同时本书有助于相关的专业研究人员提升数据挖掘的枝巧和开拓新的研究方向。
