數(shù)據(jù)分析的精髓在于能夠利用合理的數(shù)據(jù)分析方法來解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，本書介紹了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中數(shù)據(jù)分析常見的思維和方法，并且呈現(xiàn)了這些分析方法在實(shí)際案例中的應(yīng)用。同時也利用本書解答了大家對于想要從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)的一些擔(dān)憂和困惑。閱讀本書，你會對數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容有更清晰、完整的了解，同時對常見的業(yè)務(wù)問題處理的方法和經(jīng)驗(yàn)有質(zhì)的

《數(shù)據(jù)安全與治理》密切結(jié)合我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，全面系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)安全與治理的內(nèi)涵、特點(diǎn)、方法、原理與技術(shù)。全書分為10章。其中，第1章介紹了數(shù)據(jù)安全與治理的基本概念，第5、6、7、9章介紹了數(shù)據(jù)安全的相關(guān)技術(shù)(含數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護(hù)、數(shù)據(jù)審計(jì))，第3、4章介紹了數(shù)據(jù)治理的相關(guān)技術(shù)(含數(shù)據(jù)質(zhì)

本書從實(shí)用的角度出發(fā)，采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，介紹樣本數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)知識，力求培養(yǎng)讀者使用Python語言及Kettle軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的能力。全書內(nèi)容分別為數(shù)據(jù)預(yù)處理概述、Kettle工具的初步使用、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、Kettle作業(yè)設(shè)計(jì)、基于Kettle構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、基于Python的數(shù)據(jù)導(dǎo)

本書是高等職業(yè)教育大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用系列教材中的一冊，講解了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)過程中的各個主要任務(wù)，包括大數(shù)據(jù)生態(tài)圈、Hadoop環(huán)境搭建與運(yùn)維、Hive環(huán)境搭建與基本操作、HBase環(huán)境搭建與運(yùn)維、Hadoop常用組件安裝等內(nèi)容。本書內(nèi)容詳盡充實(shí)，針對每個知識點(diǎn)都配有相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)用于驗(yàn)證和鞏固，在基礎(chǔ)理論知識上增加了運(yùn)維

主要內(nèi)容包括：1）非線性動力學(xué)系統(tǒng)求解方法及發(fā)展；2）時域配點(diǎn)法；3）高維諧波平衡法及其混淆機(jī)理；4）快速諧波平衡技術(shù)；5）高性能全局法的應(yīng)用研究；6）局部變分迭代法；7）局部變分迭代配點(diǎn)法；8）高性能局部法的應(yīng)用研究。本著作旨在成為一本專門介紹非線性系統(tǒng)高性能求計(jì)算法的論著，將作者近年來的研究成果進(jìn)行整理歸納和總結(jié)，

對數(shù)據(jù)生產(chǎn)和大數(shù)據(jù)處理帶來的挑戰(zhàn)，是當(dāng)代社會和人工智能時代的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展、信息共享和社交媒體的大眾化帶來了各方面的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。我們需要遵循正確的流程、方法和溝通戰(zhàn)略且手頭的數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確，才能推演出高價值的結(jié)論。而數(shù)據(jù)越多，我們面臨的陷阱可能就越深。在本書中，杰森?辛克從數(shù)據(jù)通用和收集的策略、數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)則、數(shù)

本期內(nèi)容聚焦于“治理科技”相關(guān)的制度保障、發(fā)展環(huán)境、支撐能力、場景應(yīng)用、治理效能研究，為各地區(qū)治理科技的發(fā)展應(yīng)用提供參考借鑒。連玉明，工學(xué)博士、教授。連玉明教授是我國著名城市專家，北京市朝陽區(qū)政協(xié)副主席，貴陽市委、市政府首席戰(zhàn)略顧問。主要代表作為《塊數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)時代真正到來的標(biāo)志》《塊數(shù)據(jù)2.0：大數(shù)據(jù)時代的范式革命》

本書為職業(yè)教育教材，涉及：供料單元、加工單元、裝配單元、分揀單元、輸送單元的安裝與調(diào)試，自動化生產(chǎn)線整體安裝與調(diào)試。(本書以全國職業(yè)院校技能大賽“自動化生產(chǎn)線安裝與調(diào)試”賽項(xiàng)的競賽設(shè)備YL335B為內(nèi)容載體。)

本書循序漸進(jìn)地講解了Spark概念、Spark角色和運(yùn)行模式、JobHistoryServer與HA配置以及Yarn模式安裝、搭建Spark應(yīng)用開發(fā)環(huán)境、Scala環(huán)境安裝和基礎(chǔ)編程、循環(huán)、方法和函數(shù)、Scala數(shù)組與元組、ScalaCollection(集合)、類、對象與繼承、抽象與特質(zhì)、模式匹配、高階函數(shù)與隱式轉(zhuǎn)換

本書詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的相關(guān)理論和技術(shù)，全面講解了數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的全流程及在多領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書共8章，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理概述、數(shù)據(jù)采集與存儲、數(shù)據(jù)采集進(jìn)階、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)整與分組聚合、豆瓣電影排行榜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、使用Scrapy框架與Selenium采集股市每日點(diǎn)評數(shù)據(jù)并可視化、房產(chǎn)數(shù)據(jù)