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大数据分析与挖掘已经广泛应用于各行各业。本书以项目实践为基础，对大数据分析与挖掘的基础知识进行了介绍，总结了机器学习、大数据分析与挖掘过程、数据分析挖掘框架和库，分析了当前的研究热点与前沿技术。为了增强本书的实用性、提高读者的动手能力，本书结合案例讨论了爬虫与数据处理、Echarts和Python可视化、描述性分析、并联分析、回归与分类、聚类、序列挖掘等基本方法的实现与实践。本书结合实际案例，探讨了文本分析、主题模型、推荐系统、知识图谱、情感分析等高级实现与实践。此外，本书还介绍了大数据分析与挖

本书理论联系实际，配以大量实例，系统地介绍了大数据有关的基础知识。全书共分10章，内容包括大数据概述，大数据、云计算与物联网，大数据架构与Hadoop，数据采集与预处理，大数据分析与大数据挖掘，数据存储与HDFS，MapReduce，数据可视化，大数据安全，大数据应用案例。
本书主要作为本科和高职高专相关专业的教材，也可作为相关行业从业人员的读物，还可以作为培训教材。

《数据挖掘原理(第4版)》解释、探索了数据挖掘的主要技术，可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。数据挖掘越来越多地用于商业、科学和其他应用领域，它侧重于分类、关联规则挖掘和聚类。
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数据分析是指用适当的数学方法对收集来的大量数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究及概括总结的过程。数据分析的目的在于把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来。
数据科学是高等学校非计算机专业本科学生必修的一门公共基础课程，其目标是拓宽学生知识面，提高学生数据分析和应用能力，培养学生创新能力，从而实现培养学生在各专业领域中应用数据分析和可视化解决问题的基本能力的目的。本书综合分析了理、工、文、

本书基础理论和案例分析相结合，全面介绍了大数据技术的基础知识，以提升读者对大数据的认知。全书共11章，内容包括大数据概述、大数据时代的思维变革、大数据的采集与存储、数据可视化、支撑大数据的技术、商业大数据、民生大数据、工业大数据、政务大数据、安全大数据和大数据的未来。
本书既可作为全国高等学校计算机及相关专业“大数据导论”“大数据科学”“大数据基础”等课程的教材，也可作为普通读者了解大数据及其相关技术的参考书。

本书系统梳理总结ApacheHadoop大数据相关技术，介绍大数据存储、并行计算、数据处理等内容，帮助读者形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为读者在大数据领域进行更深入的学习和研究奠定基础、指明方向。

本书沿着时间的轨迹，讲述了物理世界中宇宙和地球的诞生与演变，探讨了生物世界中生命和人类的诞生与进化，讨论了数字世界中科学技术的产生与进步。数据与物质和能量并驾齐驱，构成了人类宇宙的三个基本要素，并以此为基础建立了物理、生物和数字三个各有千秋却密切相连的世界。“三个世界”的概念和框架构成了本书讨论数据智能的基础，为认识、理解数据和智能的起源与发展提供了一个宏观的问题视角和理论平台。介绍和讨论数据、信息和知识的概念定义、运作法则与实际应用，全面系统地描述和讨论了从原始数据到主观信息，最终到抽象知识的

本书为普通高等教育“十一五”和“十二五”国家级规划教材。本书全面论述控制系统计算机仿真的基本概念和原理，系统介绍当前国际控制界最为流行的面向工程与科学计算的高级语言MATLAB及其动态仿真集成环境Simulink，并以MATLAB/Simulink为平台，详细阐述控制系统的数学模型及其转换、连续系统和离散系统的仿真方法、控制系统的计算机辅助分析与设计；特别介绍基于图形界面的MATLAB工具箱的线性和非线性控制系统设计方法。本书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有大量的例题，并提供了相应的仿真程序