本书是关于大数据和Spark的实用手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务，其中覆盖了高效利用Spark所需要知道的重要主题：如何使用SparkShell进行交互式数据分析、如何编写Spark应用、如何在Spark中对大规模数据进行交互分析、如何使用SparkStreaming处理高速数据流、如何使用Spark进行机器学习、如何使用Spark进行图处理如何监控Spark应用等。

本书主要介绍数据挖掘的基本技术和应用。数据挖掘作为一个多学科领域，从多个学科汲取营养。这些学科包括统计学、机器学习、模式识别、数据库技术、信息检索、网络科学、知识库系统、人工智能、高性能计算和数据可视化。我们提供发现隐藏在大型数据集中的模式的技术，关注可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。尽管我们确实提供了这些领域的必要背景材料，以便读者理解它们各自在数据挖掘中的作用。本书中由浅入深的为每个章节准备了案例，使读者能了解数据挖掘技术是如何运用在实际问题上的，从而灵活运用所学知识和技能。

作者针对大数据问题，分析如何进行大数据的导入，如何使用大数据工具进行快速的数据预处理，以及如何构建数据仓库。详细讲解了Kettle工具的使用、数据集成、Kettle作业项设计等。

本书将基本概念与实例相结合，由浅入深、循序渐进地对大数据思维、技术和应用做了全面系统的介绍。全书共12章，分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据处理篇、大数据挖掘篇和大数据应用篇。 大数据基础篇的内容涵盖了大数据思维理念、大数据的产生与作用、大数据基本概念、大数据采集工具Flume和Scribe、大数据爬虫工具Nutch和Scapy、大数据预处理工具Kettle、大数据处理架构Hadoop；大数据存储篇的内容包含分布式文件存储系统HDFS、海量数据存储数据库系统HBase和海量数据仓库系统Hiv

本书是一本系统介绍大数据可视化技术的图书。书中首先阐述了大数据的可视化技术的基本概念以及相关的基础理论知识，然后采用理论与实践相结合的方式，针对实际应用中的各种不同类型的数据，包括时间数据，比例数据，关系数据，文本数据，复杂数据，介绍相应的可视化理论和操作方法，最后，介绍了数据可视化在各个领域中的应用。 本书实例丰富，图文并茂，叙述简明，重点突出。作者专门收集和整理了相关的课程案例、典型数据和实验指导手册，帮助读者深入学习大数据可视化中的各种技术知识。 本书可以作为高校计算机、数据分析、大数据等

《大数据案例精析》以分析大数据在各个行业领域中的典型应用为主线，选取**有代表性的近30个案例进行重点分析，行业包括zheng府*大数据、金融大数据、医疗大数据、交通大数据、教育大数据、旅游大数据、通信大数据、电商大数据、工业大数据以及物流大数据等，每个行业平均选取3个案例进行分析，形成相对统一的案例分析体系，同时还提供相应

本书从应用型技术人才培养的实际需求出发，以较高的层次及较新的视角，对工业控制领域中所涉及的自动化生产线运行、安装与调试等进行了介绍。本书内容涵盖机械结构、电气线路、传感器检测等自动化生产线的基础技术，以及气压传动、变频调试、交流伺服等运动控制技术，还包括自动化生产线基本组成单元的机电系统的装调、PLC控制程序设计、人机界面设计、控制系统通信、系统运行及维护等方面的技术实践操作。

本书详细介绍了大数据挖掘技术，全书分为3篇，共12章。第1篇为大数据分析基础，包括第1~4章，分别为大数据概述、大数据相关技术、数据预处理、R语言工具的使用。第2篇为大数据挖掘技术，包括第5~11章，分别为线性分类方法、分类方法、聚类分析、关联规则、预测方法与离群点诊断、时间序列分析、大数据挖掘可视化。第3篇为大数据挖掘案例，包括第12章，介绍了大数据挖掘应用案例。
本书既可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学、数据分析等专业的高等教育教材，也可作为科研人员、从事大数

本书从系统的角度出发，按照大数据处理流程的顺序，全面介绍了大数据技术的基础知识，提升读者对大数据的认知。全书分3个逻辑层次，共9章。 本书作为大数据技术的基础教材，目的不在于让读者对具体的某个技术平台细节有很深的理解，而是尽量让读者体会整个大数据处理的技术流程，使读者能够掌握大数据技术的整体框架，能够在未来的学习和工作中通过系统化的大数据思维能力为所遇到的问题提供解决思路和方案。

“第1章 认识商务智能”，解释了BI的相关概念及理论基础；“第2章 实施商务智能”，讲述了BI项目的实施过程；“第3章 分析商务智能案例”，展示了企业真实BI案例的实施细节、成果及价值所在；第4章至第6章为商务智能开发工具；“第7章 商务智能的应用与发展趋势”，介绍了BI的应用及未来发展趋势。