本书是中国人民大学出版社出版的教材《统计数据分析基础教程（第二版）——基于SPSS%26nbsp;20和Excel%26nbsp;2010的调查数据分析》的配套辅导书。由于本次修订对教材内容进

本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上，对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解，包括大数据查询分析计算及典型工具（H

汪疆平主编的《数据如海可淘金--大数据技术及其在智慧城市的应用》系统性地介绍了大数据的方方面面，采用通俗易懂的语言，描述了大数据的技术奥秘和应用场景。本书深入浅出地介绍了大数据的技术，与日常生活中的场景结合在一起，描绘大数据如何在我们身边提供服务，使得只具有一般信息技术知识的读者也能清晰地理解什么是大数据。

流量造假是如何产生的？我们每天收到的精准广告又是如何产生的？这些问题的答案都在本书之中。在广告营销业近百年的发展历程中，将商业信息准确的送达给有潜在需求的目标消费者，一直是广告营销的重要目标。因此 精准营销 长期与 大众广告 并行发展，在广告营销的历史上占据独特的地位。在这个过程中，如何找到与产品相对应的 真正的消费者 是贯穿始终的关键线索。从街角杂货铺到直复营销，从直复营销到数据库营销，在大数据到来之前，营销对 精准 的追求从未止步。 程序化购买广告是相对互联网广告业务初期阶段的合约广告而言， 运用技术手段，对整个数字媒体广告投放过程中的各个环节进行信息化，并通过技术手段衔接为一体的一种工具 。它延用了证券交易市场的交易技术，既实现了广告市场交易的自动化，也进一步为广告的 千人千面 投放

《大数据管理：数据集成的技术、方法与实践》是数据集成领域的经典著作，由具有数十年从业经验的资深数据集成专家撰写，数据管理专家作序推荐！它为大数据时代的大中型企业管理企业内部大量的、复杂的应用系统之间的数据提供了解决方案，全面而深入地讲解数据集成的工具、方法、技巧、解决方案以及实践。《大数据管理：数据集成的技术、方法与实践》分为四部分，共22章，高屋建瓴地阐述了在大型组织环境中，不同计算机系统之间传输数据，以及将异构数据进行集成所用到的技巧、技术和实践，内容涵盖数据集成导论、批处理数据集成、实时数据集成和大数据集成等。《大数据管理：数据集成的技术、方法与实践》虽然介绍了各种数据集成问题的多种不同类型的技术解决方案，但读者无需具备广阔的技术背景就能理解，适合数据处理相关的项目经理

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李春葆、李石君、李筱驰编著的这本《数据仓库与数据挖掘实践》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘技术，第1章到第3章介绍数据仓库的基本概念和相关技术，第4章到1章介绍数据挖掘的基本概念和各种算法。内容包括数据仓库构建、OLAP技术、分类方法、聚类方法、关联分析、序列模式挖掘方法、回归和时序分析、粗糙集理论、文本挖掘、Web挖掘和空间数据挖掘方法等。本书既注重原理，又注重实践，配有大量图表、示例和练习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强。语言精练，可读性好。本书既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读。适合作为高等院校高年级学生和研究生“数据仓库和数据挖掘”或“数据挖掘算法”课程的教材。

《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。

本书力求简明扼要地阐述云计算的基本概念，让非IT专业人士也能轻松看懂这一现在人人都能接触（以后程度会更深）的事物――云计算。本书遵循一条由感性到理性、由浅入深的主线展开：首先采用情景描述，让外行的人对云计算也能产生感性认识；其次从计算机的基本知识开始逐步引出云计算的概念，使人产生理性认识；接着列举一系列生活中的典型云应用例子，让人们明白云计算给生活带来的确切好处；采用三个云计算实施方案让人们感受一下组建云计算中心的过程，以达到抛砖引玉之功效。本书可作为高等院校学生教材。

大数据系列丛书大数据导论周苏王文编著清华大学出版社北京内容简介这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，大数据已经成为IT信息产业中潜力的蓝海。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数据在云端、支撑大数据的技术、数据科学与数据科学家和大数据的未来等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书是为高等院校相关专