共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍，第2章讲解了如何搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务。第6章讲解Hadoop2.0的新特性。第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop。第11章讲解了综合项目：电商精准营销。

本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。

本书详细阐述了培养复合型大数据专业人才所需要的大数据相关知识。全书共9章，内容包括大数据概述、大数据与其他新兴技术的关系、大数据基础知识、大数据应用、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化、大数据分析综合案例。在大数据基础知识部分，本书详细介绍了与培养学生的数据素养相关的知识，包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放和大数据交易。 本书可以作为高等院校大数据专业的导论课教材，也可供相关技术人员参考。

《数据挖掘方法与应用》以应用为导向介绍数据挖掘的相关工具、理论和方法，包括数据挖掘概述、数据挖掘工具、数据与数据平台、数据预处理、关联分析、决策树、贝叶斯分类和神经网络。通过循序渐进地讲解数据挖掘可使用的工具、数据存储及分析环境、原始数据可能存在的问题及相应的预处理方法、数据挖掘经典算法等相关知识，使读者对数据挖掘有整体的认识和了解。此外，《数据挖掘方法与应用》以解决问题为目的，结合实例阐述了使用IBM SPSS Modeler和R软件进行数据挖掘的方法与步骤，便于读者更好地理解和掌握。

《现代检测技术及仪表》系统地介绍了现代检测技术及仪表的基础理论和应用技术。全书共分为10章。第1章介绍检测仪表控制系统和检测技术及仪表发展概况； 第2章介绍检测方法及技术； 第3章介绍检测仪表基础知识； 第4章介绍温度检测及仪表； 第5章介绍压力检测及仪表； 第6章介绍流量检测及仪表； 第7章介绍物位检测及仪表； 第8章介绍机械量检测及仪表； 第9章介绍成分分析仪表； 第10章介绍现代检测技术。
《现代检测技术及仪表》是有关现代检测技术和仪表的基础理论和应用技术的教材。在引入新知识的同时，

1、本书通过典型案例的R语言实现，清晰解读教材中晦涩难懂的理论阐述与算法推导，让抽象的大数据落地到具体行业上，理论联系实际，实用性强。 2、实验指导书中所有案例均来自医疗大数据研究室项目和培训积累，并且结合课堂体验和学习效果，从中精挑细选的典型案例。 3、适合不同层次的读者。不仅适合高等院校的各相关专业的本专科生、研究生，也适合零编程基础的科研人员以及对大数据分析技术感兴趣的人士阅读。 

《大数据处理技术与应用》对大数据的概念、挖掘、应用进行了系统的介绍，并且配备了相关的案例以及实际操作过程。这种理论与实践相结合的方式能够极大地帮助读者掌握大数据领域的相关理论知识。
《大数据处理技术与应用》共分为10章，主要内容包含互联网大数据概述、互联网大数据采集与获取实战要领、做好数据预处理的实战方法、数据相关性分析与回归分析的黄金法则、如何利用关联规则进行大数据挖掘、大数据分析中的四种常见分类算法、大数据分析中的四种常见聚类算法，以及自组织神经网络算法与人工神经网络算法、互联

本书是电子商务专业校企双元育人系列教材之一，书中涵盖了“数.据”“分析”“应用”三大模块,并且三大模块相互关联，采取了“数据中有分析，分析后有应用”的表达思路。本书共12个项目,分为三大模块。模块- -为数据收集，对电子商务数据分析背景进行大致介绍，主要内容为流量数据、商品数据、交易数据、客户服务和物流服务数据以及市场和竞争数据的收集，重点介绍了在收集不同类目数据时，应该采集的数据指标以及相应数据指标的含义。模块二为数据的处理，基于Excel表格的应用,重点介绍了数据报表制作及数据描述性分

本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材《测控系统原理与设计》的第4版。本书全面系统地阐述了基于单片机的测控系统的整机原理和总体设计。内容包括：绪论、测控通道(输入/输出通道)、主机及其接口、测控总线技术、测量数据处理、PID控制算法、监控程序设计、抗干扰技术、微机化测控系统设计及实例、测控系统新技术。书中给出了大量的实用硬件电路和C51软件程序。与本书配套的教学资源有课件、讲稿笔记、习题解答等资料。读者用手机扫描书上的二维码，就可免费下载。

本书可作为各类工科

本书以介绍大数据处理技术为主线，详细介绍了基于Hadoop的大数据处理框架及其组成部分，并且讲述了基于Spark和Storm的大数据处理技术，同时还介绍了大数据处理的其他技术及其应用。本书既可以作为高等院校数据科学与大数据、大数据技术与应用、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师和项目经理，以及其他学习大数据技术的读者阅读和参考。本书符 合48学时的教学要求,适合大学低年级同学使用，建议先学习本系列前置课程的教材《大数据导论》，后续课程的教材建议是《大数据分析》