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大数据 技术与应用实践指南 第2版 内容简介： 大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势，大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。《大数据：技术与应用实践指南（第2版）》由浅入深，首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念，从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求，在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术，结合应用实践，详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略，大数据应用实践的流程和方法，并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后，对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。 《大数据：技术与应用实践指南（第2版）》既具有技术深度，又具有很强的可操作性，提供了一个系统性、架构性的大数据应用实践指南，纲要性地指导大数据应用实践，推动大数据技术在各个行业的广泛应用。 资源目录： 第1章 大数据的概念和发展背景 1 1.1 大数据的发展背景 1 1.2 大数据的概念和特征 4 1.2.1 大数据的概念 4 1.2.2 大数据的特征 4 1.3 大数据的产生 5 1.3.1 数据产生由企业内部向企业外部扩展 5 1.3.2 数据产生从Web 1.0向Web 2.0、从互联网向移动互联网扩展 6 1.3.3 数据产生从计算机/互联网（IT）向物联网（IOT）扩展 7 1.4 数据的量级 7 1.4.1 数据大小的量级 7 1.4.2 大数据的量级 8 1.5...

大数据概论  内容简介： 本书主要介绍大数据概论，内容包括大数据概述、科学研究第四范式、分布系统设计的CAP理论、NoSQL数据库、复杂网络、MapReduce分布编程模型、大数据存储、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术，以及数据科学与数据思维。全书对上述内容概念性地介绍，语言精练、内容全面。 截图：

Hadoop构建数据仓库实践 作者简介： 王雪迎，毕业于中国地质大学计算机专业，高级工程师，拥有20年数据库、数据仓库相关技术经验。曾先后供职于北京现代商业信息技术有限公司、北京在线九州信息技术服务有限公司、华北计算技术研究所、北京优贝在线网络科技有限公司，担任DBA、数据架构师等职位。 资源目录： 第1章 数据仓库简介 1.1 什么是数据仓库 1 1.1.1 数据仓库的定义 1 1.1.2 建立数据仓库的原因 3 1.2 操作型系统与分析型系统 5 1.2.1 操作型系统 5 1.2.2 分析型系统 8 1.2.3 操作型系统和分析型系统对比 9 1.3 数据仓库架构 10 1.3.1 基本架构 10 1.3.2 主要数据仓库架构 12 1.3.3 操作数据存储 16 1.4 抽取-转换-装载 17 1.4.1 数据抽取 17 1.4.2...

数据挖掘技术 截图：

大数据分析：方法与应用 内容简介： 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模；方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 10章构成：大数据分析概述，数据挖掘流程，有指导的学习，无指导的学习，贝叶斯分类和因果学习，高维回归及变量选择，图模型，客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 截图：