本书在新工科建设背景下，从工程实际出发，以主流机型PC总线工业控制计算机为控制工具，并以C语言为编程语言，系统阐述了微型计算机控制系统的原理、设计及工程实现方法。内容包括：微型计算机控制系统的组成、典型形式、发展概况及趋势；PC总线工控机和专用控制器介绍；输入输出接口及输入输出通道；数字控制器的模拟化设计技术；数字控制器的直接设计技术；现代控制技术；微型计算机控制系统应用软件；组态软件应用技术；微型计算机控制系统设计的一般原则、步骤和实例；微型计算机控制系统的可靠性设计；网络集成计算机控制系统；

机械工业出版社本书从符合学生学习规律的角度，对计算机控制技术的编写体系进行了梳理，力求做到内容逻辑合理、分类清楚、易于理解。本书内容包括：绪论，计算机控制系统基础、计算机控制系统中的检测设备和执行机构、计算机控制系统中的总线技术、计算机控制系统中的过程通道技术、计算机控制系统中的抗干扰技术、计算机控制系统中的通信技术、计算机控制系统中的网络技术、计算机控制系统中的控制策略与实现、计算机控制系统中的软件技术、计算机控制系统的设计及实例。作为教材，讲授本书全部内容需要50~60学时，也可根据需求适当

本书从实际应用出发，系统介绍了组态软件 MCGS 的使用、程序设计 方法及其监控应用技术。内容包括监控组态软件概述、用户窗口与实时数 据库、运行策略与脚本程序、报警处理与报表输出、配方处理与曲线绘 制、数据处理与安全机制、MCGS 数据采集与控制、MCGS 串口通信与控 制，除第 1 章外，其余每章均安排了相应的实训操作；*后通过几个生产 生活实例，介绍采用组态软件 MCGS 实现多个监控设备（包括三菱 PLC、 西门子 PLC、远程 I/O 模块和 PCI 数据采集卡）数据通信及温度监控等功

《大数据技术与应用》主要介绍大数据技术的基本概念与应用。全书共分10章，内容包括大数据介绍、云计算与大数据、大数据架构、数据采集与清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据的行业应用以及大数据综合实训。本书注重理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解并掌握大数据相关技术。
《大数据技术与应用》既可作为高等职业院校大数据专业、软件技术专业、信息管理专业、计算机网络专业等计算机相关专业的专业课教材，也可作为对大数据感兴趣的读者的参考书。

本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际案例介绍数据可视化方法。全书共8章，第1章介绍数据可视化概述以及R语言数据处理的基本技能；第2章介绍R语言绘图基础，重点介绍R语言传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法；第3章介绍类别数据的可视化方法；第4章介绍数据分布特征的可视化方法；第5章介绍变量间关系的可视化方法；第6章介绍样本相似性的可视化方法；第7章介绍时间序列的可视化方法；第8章介绍几种特殊的可视化图形以及出版物中图表的使用技巧。附录列出了本书使用的R包和R函数。

本书作为大数据基础教材，包括七章内容。前面五章系统、全面地介绍了关于大数据技术及应用的基本知识和技能，后面两章是大数据平台的具体应用和案例实战。第1章主要介绍大数据相关概念及基础知识；第2章介绍大数据与人工智能的关系，以及大数据在人工智能中的典型应用；第3章阐述大数据开发各环节典型技术，使读者能够对大数据系统开发流程及关键技术建立一个相对系统的认知；第4章较系统地介绍了大数据开发系列平台，并讲解了依托平台的完整大数据应用开发过程；第5章详细分析了几个典型大数据应用案例的实现过程；第6章

本书以企业级基准数据集为实战案例，系统地介绍了目前比较前沿、比较具有代表性的数据分析与数据可视化工具的使用方法，涵盖了从数据管理到数据抓取、数据可视化、数据挖掘建模的整个企业级数据分析流程，使读者能够掌握企业级数据分析处理的基本技能，为承担企业级数据分析处理或其他领域的相关任务打下基础。本书可以作为经济、人文、社会、管理学科学生学习数据分析与数据可视化技术的入门教材，也可以作为计算机专业、信息类专业本科生的教材或参考书，同样也可以作为企业数据分析人员的参考书。

本书分五部分，第一部分数据科学引导，阐述数据科学的基本概念、原则和方法等内容；第二部分数据分析的数学基础，阐述相关的数学知识；第三部分数据采集与管理，阐述数据采集、清洗、管理等知识；第四部分数据分析基本方法与软件实现，阐述描述性统计分析方法等内容；第五部分数据分析案例与实训。

本书以数据挖掘项目的典型开发过程为线索，对数据挖掘的生命周期中的各个环节，以及其中所涉及的概念、方法、技术和过程模型进行了全面细致的介绍。对于数据挖掘核心部分的典型基础算法，通过细致的阐述、详尽的示例和充分的讨论，深入地展示了数据挖掘算法的内涵，以便读者认知、学习和掌握。
本书系统地介绍了数据挖掘原理、算法和应用的相关知识，内容覆盖数据挖掘的整个过程：数据采集、数据预处理、数据分类分析、数据聚类分析、数据关联分析和数据挖掘系统的应用等。在内容安排上通过数据挖掘的典型应用方法，将理论

　　现在已经有越来越多的行业和技术领域需要大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统进行信贷风控，零售、餐饮行业需要通过大数据系统进行辅助销售决策，各种物联网场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。
　　《大数据综合应用项目实战/高等职业院校基于工作过程项目式系列教材》为培养和开发大数据全面人才的教材。同类型的书籍中，内容大多是关于知识点的介绍以及案例，缺乏真实项目开发过程中各个时期所遇到的问题。而《大数据综合应用项目实战/高等职业院校基于工作