大数据爬虫技术（21世纪技能创新型人才培养系列教材·大数据系列）

本教材以“大数据与管理变革”、“基于大数据的管理决策方法”、“基于大数据的管理决策应用”为主线，分三篇构建大数据管理与应用概论的知识体系。通过本书内容，帮助大数据管理与应用专业的学生初步了解和掌握专业相关知识，为后续专业课程学习奠定基础。“大数据与管理变革”篇从管理决策的视角介绍“大数据基础知识”、“大数据管理的职能”和“大数据驱动的管理变革”的相关知识。“基于大数据的管理决策方法”篇从“大数据获取方法”、“大数据质量管理方法”、“基于大数据的管理决策”等方面，介绍支持管理决策的理论与

本书旨在遵循数据分析的思路与逻辑，系统梳理大数据智能分析的相关知识。全书共分为十六章。在理论和方法方面，主要包括常规数据预处理、数据降维、特征选择、决策树、K近邻学习、支持向量机、贝叶斯学习、集成学习、关联规则、聚类、人工神经网络、深度学习、推荐系统等；在理论与实践融合方面，本书提供了若干典型应用场景，如广告点击率预测、信息流中的内容推荐、游戏运营中的数据挖掘等，以期加强读者对理论的理解和应用能力。另外，本书在章节后也提供了即测即练二维码，帮助读者掌握和巩固对应章节的知识。

本书是一本关于数据处理与误差分析的实用手册。全书主要介绍了实验数据的表示以及实验误差和不准确性的重要概念和方法，包括引言、物理量及其不准确性的表示、误差的分类和传递、概率分布、实验数据处理、数据及其误差的图形处理、数据的拟合函数以及回归贝叶斯分析，侧重于如何在实验数据给定的条件下确定理论中的参数值和不准确性的估计。同时，为满足读者的进一步需求，本书在附录部分给出了背景资料和部分理论推导。全书内容结合了图形、应用实例和计算机程序，能使读者快速掌握科学数据的正确表示、处理和不确定性分析，涵盖了实验的

本书围绕 Hadoop 大数据平台及其生态系统组件的部署与运维，采用 “任务驱动＋知识准备＋任务实施＋考核评价＂ 的项目化模式组织各单元的内容。全书分为 11 个单元，主要内容包括大数据简介、Hadoop伪分布式安装部署、Hadoop 集群部署与监控、HDFS 分布式存储、使用 MapReduce 实现电商销售数据的统计、Hadoop 高可用集群规划部署、分布式数据库 HBase 部署与应用、数据仓库 Hive 部署与应用、Spark计算框架部署、Flink流式计算框架部署与操作、020外卖服务

《深入浅出数据分析》以类似"章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

本书是一本面向数据科学初学者的实验教材。本书旨在通过实验的方式，帮助学生掌握数据分析和挖掘的基本概念、方法和技术，并学会使用Python等工具进行实际操作。本书的实验设计涵盖了数据预处理、数据可视化、分类与预测、聚类与关联规则挖掘、文本挖掘、网络分析、时间序列分析、情感分析和主题模型等多个方面，旨在培养学生的数据思维和实际操作能力，为学生日后从事数据科学工作打下坚实的基础。本书的实验设计遵循理论与实践相结合的原则，每个实验都提供了详细的理论知识和实验步骤，以及实验数据和代码。通过实验，学生可以熟

本书面向应用型本科人才培养模式的新需求，立足于生产过程中自动化测控系统的设计成套、运行维护能力的培养。首先讲述检测技术的基本概念、系统组成和测量误差的分析与处理，然后按被测参数分门别类地加以阐述，既包括连续过程类五大参数中的温度、压力、流量、物位和成分分析，也包括机械加工类常用的位移、转速等参数，各种参数测量均介绍了常用的五种以上的传感器或测量仪表的工作原理、结构组成及使用特点，而且例举了传感器在测控系统中的工程应用，后介绍了几种全新概念的现代检测技术。 本书既注重传统知识的讲授，又兼顾新技术、

本书主要介绍了Hadoop、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop、Flume、Kafka的功能、特点，以及体系架构、数据类型、运行环境等内容，相关内容均配有项目实战内容，供读者深入了解应用。本书在每个项目开篇处均设有【职业素养】栏目，帮助学生深刻理解数据技术是未来技术的理念，充分认识实施国家大数据战略的重要意义，树立学好大数据技术、成为数据新人才的目标，培养学生服务社会的责任感和报效祖国的使命感。

"本书为教育部高等学校管理科学与工程类教学指导委员会大数据管理与应用专业组组织编写的本科专业规划教材之一，系统全面地介绍了商业背景下非结构数据分析的基本理论与方法、以及多个行业的应用案例，主要内容包括导论篇、数据篇、方法篇、应用篇四个部分。第一部分为导论篇，重点介绍非结构数据的概念和特点、管理视角的非结构数据分析和多个行业的应用典例。第二部分为数据篇，主要讲解文本、图像和音频等非结构数据的获取和标注、非结构数据的描述、可视化分析、数据质量问题以及典型的商业数据集。第三部为分析篇，既介绍