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

本书主要围绕当前业界*流行的监控系统Prometheus展开，除了帮助读者快速了解Prometheus的概念、用途、环境搭建等系统性、宏观的认识，更多的让读者感受到Prometheus独孤九剑破众多技术壁垒的精彩。支持监控微服务、系统级监控、数据库监控、中间件监控、大数据监控等。第1章主要介绍监控系统的相关概念。第2章

“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

本书是一部全面论述影像特征匹配技术的学术专著。首先，从应用及理论的角度阐述影像匹配技术的研究意义与研究难点，并详细介绍鲁棒性影像特征匹配算法框架及相关研究工作。通过总结得出该技术所面临的大辐射畸变、大几何畸变与大粗差比例三大瓶颈问题。针对这些问题，分别提出基于**值索引图的辐射不变特征匹配方法、基于支持线投票与仿射不变

本书从ApacheFlink的缘起开始，由浅入深，理论结合实践，全方位地介绍ApacheFlink这一处理海量数据集的高性能工具。本书围绕部署、流处理、批处理、TableAPI和SQL四大模块进行讲解，并详细说明ApacheFlink的每个特性的实际业务背景，使读者不仅能编写可运行的ApacheFlink程序代码，还能

本书主要涉及数据工程与人工智能算法原理、大数据平台技术、人工智能算法在大数据平台上的实现等，共7章。第1章介绍大数据与人工智能的历史、应用；第2章介绍数据工程；第3章介绍大数据平台；第4章介绍人工智能基础算法的原理；第5章以第4章为基础，介绍深度学习相关内容；第6章介绍当前热门的强化学习技术；第7章为数据分析与深度学习

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

本教材以数据挖掘的经典算法为主线，基础部分讲清楚数据挖掘的过程和经典算法：数据探索、数据预处理、分类与回归、聚类分析、关联规则挖掘、偏差检测等。同时增加实现应用部分，在应用实现部分，以Python作为描述语言，以解决某个应用的挖掘目标为前提，介绍案例背景，阐述分析方法与过程，完成模型构建，给出算法的具体实现，通过此项目

《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。“方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。“实战篇”讲解了如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽

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