本书为1+X职业技能等级证书（数据采集）配套教材，内容涵盖1+X《数据采集职业技能等级标准》规定的技能要求。本书按照数据采集系统的开发流程介绍了数据采集各个方面的开发技术，包括初识数据采集、分析网络数据报、操作数据库、制作慕课网首页、抽取网页数据、初识Python、爬取网络数据、项目实战：网络爬虫、创建SpringBo

本书为“职业教育工学结合一体化教学改革系列教材”之一，是在开展企业调研，并结合职业教育特点，以实际自动化生产线为载体，提取典型工作任务的基础上编写完成的。书中的项目来源于企业实际生产过程，图文并茂，通俗易懂。全书共分为8个项目，主要内容包括：西门子S7-200PLC的认知；恒压供水系统的控制与调试；WinCC.exib

Spark是当前主流的大数据计算框架，本书较为全面地介绍了Spark的基本知识。按照“项目驱动、任务导向”的理念，全书设计了七个项目，分别是搭建Spark环境、编写Scala程序处理4S店数据、SparkRDD分析交通违章记录、SparkSQL处理结构化学生信息、Spark编程进阶、SparkStreaming处理流数

现在，越来越多的人考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多的利润。而学习算法能让商务活动及其发展过程的预测摆脱人脑计算能力的局限，并且能提高数据模型的预测精确度，使得大数据的分析处理在依托计算机的大规模计算能力下得以完成。当前数据分析最常用的工具就是R语言，本书深入浅出地介绍了利用R语言进行数据分析及构建预测模

目前，大数据已上升为国家战略，从辅助变为引领，从热点变为支点。因此，在各类以应用型人才培养为主的高校中，需要面向文、管、理、工等不同学科的学生普及大数据理念及其相关技术，以利于其在专业领域的实践中应用大数据理念，实施大数据技术。本书从大数据概念及特点入手，以大数据应用的技术框架为主线，首先介绍了大数据采集与准备、大数据

本书主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。每一部分先介绍基本概念、理论基础、应用实例、思考习题。书中涉及的模型和算法均给予了相应的实例，便于读者更好的理解和使用模型。

全书共有12章，从Hadoop概述开始，介绍了Hadoop的安装与配置管理，并对Hadoop的生态体系架构进行了介绍，包括HDFS技术、YARN技术、MapReduce技术、HadoopI/O操作、海量数据库技术HBase、ZooKeeper技术、分布式数据仓库技术Hive、分布式数据分析工具Pig，以及数据迁移工具S

本书的主要章节包括分位数回归、等分线性回归、数据包络分析法、随机前沿分析法、层次分析法、灰关联分析、模糊理论、粗糙集理论、小波时间序列、组合优化问题等。此外，本书引入了最新的R数据挖掘方法；摒除掉艰深难懂的理论，以最浅显的方式介绍数据挖掘理论，让读者迅速掌握，轻松入门；力求最简单的R程序或安装包运行数据挖掘案例分析，详

本书以培养职业岗位能力为目标，融知识、理论、实践为一体，体现“理实一体化”教学思想，涵盖省级“十二五”规划课题的研究成果。

本课程面向非计算机专业学生，以普及大数据基础知识和工具为目标，力图构建一门新的大数据入门学习课程。课程包括数据获取、数据挖掘、数据呈现和数据思维等四部分内容。课程立足应用入门，突出八爪鱼、Weka和Tableau等主流工具应用，强调案例教学。通过本课程学习，学生们能够掌握一定的数据获取、分析与呈现技能，初步建立数据思维