数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供实用的参考，帮助他们理解数据流通的可行模式，破解数据要素市场发展难题，充分释放数据要素流通潜力，赋能实体经济高质量发展。
本书通过选购笔记本电脑的案例引入数据包络分析（dataenvelopmentanalysis,DEA）的基本概念和模型，并运用简单的EXCEL模型让读者更易理解和运用DEA。本书着重阐述如何将DEA作为一种运营分析工具，进行绩效评估，找出基准标杆。探讨的主题包括：平衡的基准，昀佳实践，相对效率的概念及绩效提升。特别地，本书探讨的数据分析方法能够帮助一个组织重新审视它对生产效率高低的已有观点是否合理，并为组织不断改进提供指导。本书是市面上唯一本不要求读者具备线性规划和线性代数知识，就可以熟练应用DEA方法的DEA方法指导用书。
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。
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！
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。
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。
基于国家973和863相关项目成果，采用汤森路透德温特世界专利创新索引数据库作为统计数据来源，对信息存储领域的专利文献进行检索分析，从存储器件、设备、系统等层面，选取了目前信息存储领域中的多项重要技术，利用专利统计分析的方法对其发展态势进行了研究，特别是对信息存储领域相关专利进行宏观统计分析以及核心专利的具体分析，可以全方位了解信息存储技术的发展历程、专利的国家或地区分布、重要专利权人的竞争态势，为制定相关战略提供决策参考。同时结合华为、中兴、联想、浪潮、IBM、EMC、三星、美光等国内外知名企业的实际案例，从中国本土和全球的布局两个角度分别分析了专利产出、主要竞争者、热点技术和研发重点以及竞争态势，力求找到信息存储技术专利申请对技术产业化与企业发展的作用，供信息存储研发人员、专利工作者和
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。
《数据密集型计算和模型》一书涵盖了数据密集型计算的体系结构、计算模型和编程方法，内容系统全面，着重介绍原理和方法。并配以图片，便于读者理解。 《数据密集型计算和模型》一书前半部分，重点介绍了数据密集型计算的概况，及其与高性能计算和云计算的异同、应用领域以及面临的挑战问题；巨量数据时代的计算机组织体系和技术；内存计算组织体系和技术；等等。后半部分重点介绍了几个常见的计算模型，如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型，并综合介绍了一些专门领域的计算模型，如All-Pairs模型等。 数据密集型计算是大数据时代的标志。《数据密集型计算和模型》一书借鉴了近年来在该领域的研究成果，有一定的创新，其出版较好地弥补了市场空白。
本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以使读者达到熟练应用的目的。 本书可作为大数据、云计算、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的教材，可也作为大数据爱好者的自学参考书。
本书从理论知识入手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。 工欲善其事，必先利其器 ，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他功能，包括Hive内置函数、Hive自定义函数、Hive的新特性事务以及Hive的相关优化，从而帮助读者掌握Hive的强大功能和特性。后，本书通过一个综合项目 教育大数据分析平台，使读者对Hive数据仓库在实际应用中涉及的相关知识内容具有更深入的理解，在此项目中不仅会涉及使用Hive实现数据仓库分层、数据转换和数据分析的相关操作，而且还涉及使用Sqoop将数据仓库中的数据进行导出和导入，以
本书以图书馆信息化为基点，从理论与实际应用角度，介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括：以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础，详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。本书注重实践性，可操作性强，可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书
本书根据高等院校培养综合型交叉学科本科人才的发展目标编写，介绍空间数据分析的原理与方法。全书共分17章，主要内容包括绪论、空间数据的性质、空间数据的完备化、空间数据的标准化、探索性空间数据分析、空间点模式分析、地统计数据插值、格数据统计、格数据回归分析、空间回归分析、面状数据空间模式分析、空间连续数据分析方法、非参数统计、空间抽样方法、空间度量算法、空间分析算法和空间统计分析算法。 本书可作为地理信息系统、计算机科学与技术、遥感科学与技术、测绘工程、地理科学等相关专业学生的教科书，同时也适合于从事空间数据分析、地理信息系统应用的人员参考。
从数据中心机房监控系统的自定制技术、监控系统可信方法等方面，综述国内外研究进展，确定研究内容。第1章，主要讲述智能绿色数据中心机房监控系统的内涵；第2章，主要讲述基于大批量定制的绿色数据中心机房的自定制机理与方法；第3章，主要讲述绿色数据中心机房的用户身份认证、完整性等可信方法；第4章，给出了绿色数据中心机房智能监控技术应用，研制绿色智能机房监控系统，在该绿色智能机房监控系统架构上实施用户自定制技术、可信增强技术模块功能，并测试各项技术及整个系统的应用效果。 本书是作者长期从事数据中心机房监控系统，特别是数据中心机房监控系统自定制、可信性研究工作的方法和应用成果的总结，本书所研究技术应用到实际数据中心机房运行，这些实践工作对本书的形成具有十分重要的意义。
本书由数据库设计原理和应用两部分组成。原理部分简明扼要地介绍了关系数据库设计实用的基本理论，包括数据模型、关系和关系设计完整性，并结合实例描述分析、设计数据库的过程；应用部分通过 PowerBuilder 数据库开发工具详细描述数据库系统的开发过程，具体介绍PowerBuilder 10．0开发环境的组成、Power Script语言、事件，对窗口、数据窗口、菜单等PowerBuilder对象的设计方法是结合“餐饮管理系统”进行说明的，在习题中留有一定的功能扩展空间。每章均附有习题，便于读者练习。 本书可作为高等专科学校、高等职业学校、中等职业学校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校的教材，也可供各类从事数据库系统开发的人员参考。
数据仓库与数据挖掘是决策支持的两项重要技术，它们共同的特点是都需要利用大量的数据资源，并从数据资源中提取信息和知识。由于数据资源丰富，因此数据仓库与数据挖掘的决策支持效果显著。 本书系统介绍数据仓库原理，联机分析处理，数据仓库设计与开发，数据仓库的决策支持，数据挖掘原理，基于信息论的决策树方法，基于集合论的粗糙集方法、k—均值聚类、关联规则挖掘，仿生物技术的神经网络，遗传算法，公式发现，知识挖掘，文本挖掘与web挖掘。 本书从数据仓库的兴起来说明决策支持的特点，从数据挖掘的理论基础来说明数据挖掘的方法，并通过实例来详细讲解。希望读者在学习之后，亲自在计算机上去实践，这样才能更有效地掌握数据挖掘的方法。
《先进制造理论研究与工程技术系列：误差理论与数据处理》系统地介绍测量误差的基本理论与测量数据处理的基本方法，包括测量误差的基本概念、特征规律性、表述方法及传递计算，一般测量问题中的数据处理方法，不确定度的估计与合成，小二乘法和回归分析。 《误差理论与数据处理》为高等工科院校机械、材料、精密仪器等专业本科生教材，也可供相关专业工程技术人员参考。
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
朱小栋、徐欣编著的《数据挖掘原理与商务应用(普通高等院校电子商务十二五规划重点教材)》的内容涵盖如何利用相关软件产品实现数据挖掘的经典算法和技术，还涵盖数据挖掘技术在商务领域中的应用。本书既适合计算机应用技术专业，也适合经管类信息管理与电子商务专业的学生学习。书中既注重从计算机应用角度来讲解数据挖掘，又注重数据挖掘与商务智能、管理科学、决策支持系统的结合。
本书共12章，以信息的采集 、传输和处理为主线，主要包括计算机数据采集与 分析技术概述、数据采集信号分析基础、传感器技术、模/数转换器、数/模 转换器、数据采集系统常用电路、数据采集系统抗干扰技术、总线接口技术 、输入/输出接口技术、数据分析与处理、使用LabVIEW进行数据采集与分析 等内容。同时，《数据采集与分析技术(第二版)》在后以数字式血压仪为 例详细介绍了数据采集设备的软、硬件开发。《数据采集与分析技术(第二 版)》的例子均来源于工程实践， 简明实用，为读者提高动手实践能力提供 了良好的范例。 《数据采集与分析技术(第二版)》主要面向从事计算机数据采集与分析 的工程人员和希望学习相关技术的大专院校学生。
