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。
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。
近年来，大数据成为学术界和工业界的热点，其 本质就是海量数据分析。海量数据的来源包括互联网 、传感器、生产生活、科学观测、科学实验等。海量 数据分析不仅可以帮助人们取得新的科学发现，也可 以推动技术的适应性、个性化和健壮性方面的进步。 海量数据分析是一个跨学科的研究领域，理解本书的 内容需要具备计算机科学、统计学和优化理论的基础 知识。美国国家学术院国家研究委员会编著的《海量 数据分析前沿》从计算和推理的角度分析了与海量数 据分析相关的前沿问题，重点介绍海量数据挖掘分析 以及流数据挖掘的进展，讨论了并行和分布式系统架 构方面的*发展，具体内容包括数据建模、任务建 模、计算复杂性问题分析、数据采样以及人工参与的 数据分析方法等。
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。
本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法，主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、 非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用 Weka 进行数据挖掘。本书通俗易懂，注重基础知识、基本原理和基本方法，注重启发和引申，以培养学生独立思考和独立发现的能力。本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材，也可作为相关专业研究生层次的参考用书。
本书共分为10章，分别介绍了数据库原理基础知识、建立Access数据库和表的方法、查询、窗体、数据访问页、宏、VBA程序设计、Access与其他系统的联系、Access应用系统开发实例。本书可作为高等工科院校数据库课程教材，也可以作为高职高专学校的教材，本书可作为计算机爱好者的参考书。
本书主要介绍客户关系管理(CRM)环境中使用的数据仓库的设计和构建。书中介绍了数据仓库的概念，探讨了数据仓库的体系结构、逻辑模型、物理实现、工程管理等内容。并且描述了建造数据仓库的一些工具产品，介绍了购买这些工具时需要注意的问题。另外，书中还对数据仓库的时间性问题提出了独到的见解，给出了可行的方案。? 本书适合于希望学习数据仓库原理的人员以及数据仓库建造的顾问人员使用。
本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、K means聚类算法、K 中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
本书系统地介绍了各种常用的数据结构，内容丰富，概念讲解清楚，叙述严谨流畅，逻辑性强。书中配有大量图表、丰富的例题和习题，对给出的每一种算法，均先描述了它的基本思路和要点，使得算法清晰易读，便于学生理解和掌握。本书有配套出版的《数据结构上机实验与习题解析》，既便于教学，又便于自学。 本书共分9章，主要包括绪论、线性表、栈和队列、串、多维数组和广义表、树和二叉树、图、查找、排序等内容。 本书可作为本科和高职高专院校计算机类专业或信息类专业的教材，也可供广大从事计算机工程与应用的科技工作者参考。
本书以面向应用、面向实战为指导思想，紧扣企业技术人才培养的特点，在知识点讲解和实验中避免复杂的理论，使读者能快速上手体验、验证大数据处理的魅力，以激发读者的学习兴趣。 本书覆盖了大数据生命周期中的主要技术要点，全书共8章，第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革，第2章了解大数据生态系统，第3～7章按照大数据的生命周期，分别讨论大数据采集与预处理、大数据管理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用的基本原理和方法，第8章讨论大数据安全面临的挑战。 本书可作为本科、高职院校大数据技术或数据科学课程的参考书或教材，也可供数据科学相关技术人员阅读。
本书较为系统地介绍了数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术以及数据挖掘的*进展，并以较大篇幅叙述了数据挖掘在复杂工业系统中的应用情况。 本书深入而系统地阐述了数据挖掘的研究历史和现状、数据挖掘与数理统计的关系、数据挖掘技术（包括语义网络、智能体、分类、预测、复杂类型数据等基础概念和技术）、数据库系统及专家系统中的数据挖掘方式、数据挖掘的应用及一些具有挑战性的研究课题，对每类问题均提供了代表性算法和具体应用法则。全书共分7章，主要内容包括数据挖掘综述、从数理统计到数据挖掘、语义网络挖掘及其应用、智能体挖掘及其应用、分类挖掘及其应用、预测挖掘及其应用和复杂类型数据挖掘及其应用。 本书可作为高等院校自动化、电子信息、测控技术与仪表、电气工程、系统工程、机电工程等专业的本科生和研究
本书根据*高等学校计算机基础教学指导委员会编制的《普通高等学校计算机基础教学基本要求》,为满足高等教育对数据库技术和程序设计方面的基本要求进行编写。本书共11章，包括数据库基础知识、Access 20*数据库、表的创建与使用、查询设计、结构化查询语言SQL、窗体设计、报表设计、宏、VBA与模块、数据库管理、数据库安全等。书中有丰富的案例和大量的练习题，还提供课后习题参考答案。本书内容叙述清楚、示例丰富、图文并茂、步骤清晰、易懂易学，适合广大应用型本科和高职高专院校教学使用，以及有一定计算机基础的爱好者自学使用，也可作为全国计算机等级考试参考书。
本书是商业数据流挖掘方面的一本学术专著，包括商业数据流数据管理模型、概念漂移模型、商业数据流关联规则、分类、聚类方法，以及在银行、网购等领域的应用等内容，从模型、方法及应用三个角度对面向商业数据流挖掘进行了系统论述。本书适合作为与数据挖掘和商业数据分析有关的学科如计算机技术、软件工程、电子商务等的本科和研究生的教材，也可供相关领域的专业人员参考。
本书以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术，包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、回归分析算法、时间序列分析和聚类算法。本书内容翔实，循序渐进地介绍各个知识点，并提供全面而丰富的教学资源，可作为各类高等院校计算机及相关专业 数据仓库和数据挖掘应用技术 和 SQL Server高级应用 课程的教学用书，也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。
