《数据结构算法与应用》系统地介绍了各种类型的数据结构、数据结构在计算机存储器中的表示以及相关的C语言描述算法。另外，对各类数据结构在实际中的应用做了较深入的介绍，包含示例分析及典型算法的C语言源程序。本书后对算法设计的基础知识进行了讨论，拓展了知识面。每章后附有习题，便于读者进一步理解和巩固所学的知识。 本书可作为大专院校计算机专业或相关专业的教材，也可供从事计算机软件开发的工程技术人员参考。
MongoDB是一种面向文档的分布式数据库，可扩展，表结构自由，并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日，MongoDB以其灵活的数据存储方式逐渐成为IT行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSql）。 本书从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了MongoDB的诸多概念和要点。全书共分4个部分，分别从基础知识、深入理解MongoDB、监控与管理MongoDB和应用实践几个维度详细地介绍了MongoDB的特点及应用实例。 本书适合有海量数据存储需求的人员、数据库管理开发人员、数据挖掘与分析人员以及各类基于数据库的应用开发人员。读者将从书中获得诸多实用的知识和开发技巧。
本教程中预备知识，介绍项目中实验环境、程序组织方式和管理方法，讲解程序及算法的效率估算方法和分析技巧，描述一般测试技术和调试方法，以及测试数据与测试用例的设计安排技巧；基础实验，首先安排重要的验证性实验，然后设计基于基本数据结构的简单应用实验；综合实验(即课程设计)，介绍在一个项目中选择和使用多种基本数据结构的依据和方法，讲解如何有效地将它们融合在一起解决实际的复杂应用问题。 本教程在内容选取及编排顺序上，与严蔚敏老师编著的《数据结构(C 语言版)》(978-7-302-14751-0，清华大学出版社出版)保持一致，可作为高等院校计算机及相关专业数据结构课程的实验教材。
本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基
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。
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。
全书共分为六章：*章为绪论，介绍了大数据时代隐私内涵的构成要素以及发展变迁历史，并从技术层面、社会层面、个人层面列举了大数据环境下隐私安全的表现形式，总结了当前个人隐私被侵害的类型以及呈现的特征；第二章为隐私泄露风险评估与度量方法，针对常用的隐私保护方法，详细介绍了当前隐私量化模型与度量标准的相关研究，并分析了主流的隐私度量方法的性能优劣以及评价指标；第三章为位置服务中隐私保护技术，并介绍了P2P结构与独立架构两种模式下位置隐私保护技术方案。第四章为深度学习训练数据集隐私保护技术，提出了两种差分?
《大数据分析：点“数”成金》以大数据分析的商业及金融价值为主线，对大数据这一崭新领域进行了深入探索。《大数据分析：点“数”成金》以大数据技术的基本概念和演进历程开篇，随后详细介绍了不同类型的数据源及其对企业的重要意义、企业投资大数据技术的成功商业案例、有效利用数据集的技能，解析了打造大数据分析系统所需的存储、加工、软件平台及其他构成要素，海量数据的安全工具和技术，系统潜在风险及其规避方法，以及怎样对大数据进行分析并从中提取有价值的可用信息，并详实阐述了如何将大数据融入企业文化等问题。 《大数据分析：点“数”成金》不但向读者阐明了大数据分析的重要性，更淋漓尽致地展现了大数据分析的具体过程，从而帮助企业提升智能化水平、解决实际问题、提升利润空间、提高生产率并发现更多的商业
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。
大数据时代的到来，使我们的生活在政治、经济、社会、文化各个领域都产生了很大改变。 数据科学 一词应运而生。如何更好地对海量数据进行分析、得出结论并做出智能决策是统计工作者面临的机遇与挑战。 本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域常用的模型和算法，包括基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们给出了每种方法的R语言实现，以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。本书的一个亮点是后一章给出的两个大数据案例，数据量均在10G左右。我们同时给出了单机版（Python、数据库、R
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（HBase、Hive）、批处理计算及典型工具（MapReduce、Spark）、流式计算及典型工具（Storm、Apex、Flink）、事件流及典型工具（Druid）等。本书提供了大量的实例和源代码供读者参考，指导读者快速、无障碍地了解和掌握常见大数据分析工具的使用。本书适合作为计算机及相关专业的教学用书，也可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。 本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。
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。
本书按照简明、易读、突出实用的原则编写，书中所选案例均来自企业PDM项目实际，并在Siemens PLM Software Teamcenter 10平台上加以实现，同时由编者反复论证，全书图文并茂，并配以详尽准确的讲解步骤，使读者能够快速理解并掌握本书案例中所阐述的PDM实施方法和技巧。另外，本书每章都附有相应的练习题，供读者进行练习。读者通过学习本书，可以由浅入深、循序渐进地理解PDM的基本知识和原理，掌握企业PDM实施技能，逐步具有借助PDM平台提高企业研发核心能力，提升产品质量的工程素养。
大数据分布式计算课程是大数据方向应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本课程的学习使学生能够掌握目前大数据挖掘领域常用的并行计算方法，加深学生对统计并行计算的理解，培养学生使用在现代并行架构下利用统计方法深入挖掘大数据中的数据结构并能解决一些实际问题的能力。
本书共分10章。第1章介绍了数据挖掘方法的历史，另外讨论了统计学习的一般模型。第2、3、4章介绍了三种数据挖掘模型：人工神经网络、支持向量机和隐马尔可夫模型。第5章介绍了一种新型支持向量诱导回归模型，第6章介绍了一种基于快速训练算法的HMM/SVM混合系统，第7章介绍了分解向前算法及PCA/ICA降维SVM模型，第8章介绍了不对称支持向量机改进算法，第9章介绍了一种基于隐马尔可夫模型的多重序列分析方法，第10章介绍了一类基于SVM/RBF的气象模型预测系统。
这是一本讨论时下热门话题 大数据的书，生动活泼地阐释了晦涩艰深的统计学原理，条理清晰地告诉读者如何从数据中获取智慧。 全书分为8章，第1章概述了大数据时代统计学面临的机遇和挑战。第2、3章讲述了统计学在思想方法及数据表述上和大数据处理方法的异同；第4章介绍了对统计学影响深远的正态分布；第5章探讨了大数据时代统计推断是否失效；第6章重点从统计学视角讲述了大数据时代*热门的变量间的 相关性 问题；第7章以一种比较开放的态度讨论统计学中一些有意思又实用的话题；第8章探讨大数据能够给企业、用户及整个产业和社会带来什么价值。 拥有本书，不仅可以使读者感受数字的美感和哲学的智慧，还能够使读者掌握思辨的洞察力。更重要的是，拥有本书就相当于拥有了一种武器，数据驱动的思维模式将会使读者在生活、工作中受益匪浅。
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
