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。

本书采用理论与实践相结合的方式，全面介绍了Hadoop大数据技术。主要内容包括初识Hadoop大数据技术、Hadoop环境配置，分布式文件系统HDFS、资源调度框架YARN、分布式计算框架MapReduce、大数据数据仓库Hive、分布式数据库HBase、查询大型半结构化数据集的语言Pig、分布式日志采集工具Flume、分布式数据库与传统数据库数据相互转换工具Sqoop。

天津滨海迅腾科技集团有限公司编著的《大数据 高可用环境搭建与运维(企业级 人才培养解决方案 十三五规划教材)》主要涉及11个项目，即大数据分布 式集群、分布式集群基础配置、ZooKeeper分布式协调 系统、Hadoop高可用、Hive分布式数据仓库工具、 HBase分布式数据库、大数据协作框架、Linux自动化 部署、Ambari大数据环境搭建利器、企业级Hadoop调 优方案、企业级Hadoop安全方案，严格按照生产环境 中的操作流程对知识体系进行编排。书中介绍的环境 搭建并不限于

本书系统介绍了Hadoop生态系统的核心开发技术，包括：Hadoop大数据技术概述、Hadoop开发及运行环境搭建、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算技术框架、Hadoop的文件I/O以及YARN资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hadoop分布式集群搭建与管理、Hive 数据仓库和HBase分布式数据库、Hadoop生系系统常用开发技术，并通过广电收视率数据统计分析和视频网站爬虫系统开发两个实践项目，详细直观地介绍了大数据项目的开发思路及流程。 本书通俗易懂、结构

本书分为理论篇、工具篇和实训篇。理论篇主要介绍数据挖掘的基础知识、基本任务和常用方法，侧重培养学生对于数据挖掘基本概念等理论知识的正确理解；工具篇主要介绍PMT这一的数据挖掘工具，通过功能简介、分类预测认知实验等内容，侧重培养学生对于数据挖掘基本操作的准确认知；实训篇主要介绍了七个来自实际企业需求的大数据挖掘案例，侧重培养学生对于数据挖掘解决实际问题的应用。本书结构严密、内容较新，叙述清晰，强调实践，可作为各类职业院校大数据类课程的教材，也可作为企业大数据分析的培训教材，还可作为企事业单位企业管

本书具体内容为：大数据管理概述、关系数据模型与SQL、键值对模型、文档模型、图模型与类SQL查询语言、分布式文件系统、分布式缓冲区管理、分布式并行处理、分布式事务处理和分布式查询优化。本书既可共高校相关专业教学使用，也可供大数据领域工程师或者有志于大数据领域工作或研究的科技人员使用。