《大数据可视化技术（普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材）》的编写目的是向读者介绍大数据可视化的基本概念与应用。全书共9章：数据可视化概述、大数据可视化原理与方法、Excel数据可视化、HTML5前端可视化、Tableau数据可视化、ECharts数据可视化、Python数据可视化、大屏数据可视化设计、R语言数据可视化。《大数据可视化技术（普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材）》将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和应用大数据可视化相关技术，并对重要的核心知识点加大

大学生所接受的数据类先导或通识教育较为分散，不够深入，且理论多实操少，不能有效提升其数据素养和核心竞争力。数据行业从业人员面对工作压力和自我提升的需要，急需一门随时随地可学的专业通识课程。该课是市场需求的产物，将得到大学生和数据行业从业人员的热切欢迎。

主要特色体现为：使学生全面理解数据思维的新科学范式，覆盖数据全生命周期，从理念、理论、实操和应用不同视角，全面讲解并培养受众的数据思维模式，使其成为数据行业专业人员，提高其战

人们每天都会通过互联网、移动设备等产生海量数据，如何从其中洞悉这些数据背后所隐含的“真知灼见”，是我们研究它的意义所在。以前人们总说信息就是力量，现如今对大数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。作为大数据方面的一部著作，本书是作者长期从事大数据、数据挖掘等科研工作的总结。其从大数据、数据挖掘、实际案例等三部分深入浅出地介绍了大数据领域的知识。 第一部分是大数据篇，其主要从数据起源、生态系统、生命周期以及行业应用来分析大数据的研究方向和趋势。并就数据预处理、可视化、安全等大数据技术进行了详细的阐

全书以理论够用、实用，实践为第一的原则，采用案例方式讲授大数据技术基础的应用，使读者能够快速、轻松地掌握大数据技术基础。内容包括大数据概述；大数据处理架构Hadoop；分布式文件系统HDFS；分布式数据库HBase；NoSQL数据库；云数据库；MapReduce；Hadoop再探讨；Spark；流计算；图计算；数据可视化；等基本原理和应用技术整合。

本书选材广泛，共12个单元，主要内容涉及什么是大数据，大数据分析，数据模型，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，大数据存储，数据提取、转换、加载，数据备份，Python编程语言与R编程语言，数据库基本概念，数据库管理系统，数据仓库，云存储，数据处理，数据挖掘及其算法，Hadoop与Spark，大数据可视化，商业智能，数据安全，大数据和人工智能的成功关键等。 本书内容设置与课堂教学的各个环节紧密切合，支持备课、教学、复习及考试等教学环节。另外，本书为用书教师提供PPT、参考答案、音频文件、教学

“数据分析技术”课程是高职高专商务数据分析与应用专业的一门核心课程，对学生商务数据分析与应用职业能力的培养和职业素养的养成起着重要的支撑作用。本书旨在培养学生的数据分析思维及运用数据分析工具进行商务数据分析与应用的能力，并系统阐述了数据分析认知、需求分析、数据库创建、描述性
统计分析、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析和数据分析报告等内容。
本书具有很强的实用性，可供高职高专商务数据分析与应用专业及有关专业学生学习相关课程使用。

本书从大数据的基础知识介绍开始，逐步引领读者了解大数据管理与应用的前沿技术，系统地介绍了大数据管理与应用的体系化流程，包括数据采集与融合、数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据决策支持及其案例和实验。本书内容深入浅出，提供了丰富的大数据案例并配套详细的代码，旨在帮助读者更加清晰地理解大数据基础知识，掌握大数据技术在管理学科中的应用。
本书可作为大数据学科本科生和研究生的教材，还可供大数据产业从业者使用。

本书以某市出租车行业为背景介绍大数据技术在项目中的应用。全书共10章，第1章交通大数据概述，第2章某市出租车实战案例部署，第3章某市出租车项目设计，第4章Python语言基础，第5章数据提取，第6章数据清洗，第7章数据存储，第8章数据分析处理，第9章ECharts的应用，第10章某市出租车综合编程实践。
本书适合作为各类职业院校大数据及相关专业的教材，也可作为大数据开发工程师及其他科技工作者的参考用书。
本书配有电子课件、源代码，选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务

本书是理论与实践相结合的教材，以Centos 7、Eclipse等为实验开发工具，搭建了Hadoop、HBase、ZooKeeper、Spark等相应的实验集群，通过相关经典实验案例，使学生由浅入深、由点到面的逐步提高和巩固大数据基础理论知识和综合实践能力。

本书以信息技术工具与大数据分析为核心，通过详实的案例组织，涵盖了计算机硬件信息查看、Windows 10操作系统的使用、如何使用Internet常用功能、使用Python语言构建网络爬虫、使用Office 2016软件工具包进行数据的存储、处理和分析等内容。本书内容丰富，实例众多，针对性强，叙述和分析透彻。每章都配有相关实验及习题，具有可读性、可操作性和实用性强等特点。特别是针对全国计算机等级考试二级MS Office的考核内容，以及时下流行的Python网络爬虫与数据分析操作，提供了专门