我们正处在“读图时代”，一张经过数据可视化方式处理的信息图可以包含很多内容，是传递信息和知识的绝佳工具。这本《数据之美（全4册）》将大量客观而理性的数据以直观而艺术的方式展现在读者面前，你会在书中看到“冰冷”的数据和统计结果因分析和设计而变得“有了温度”，信息和知识因此变得生动有趣，更便于我们记忆和学习，这正是信息图谱

本书采用循序渐进的讲解方式，介绍了如何从零开始构建一个企业级监控平台的相关理论技术和实践方法。首先从监控系统总体设计原理出发，逐步介绍企业级监控系统的常用架构、各个组件模块作用、运行模式、监控体系的建设路线、监控信息的合并算法、监控颗粒度设置经验以及如何保障监控系统自身可靠性等内容；随后自底向上依次对硬件设备、操作系统

本书可作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。

本书为国家职业教育大数据技术专业教学资源库配套教材，也是高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材。 本书对大数据的发展历史、背景以及Hadoop的基础知识进行了简要的描述。从一个真实的大数据离线分析项目开始，引导读者完成大数据离线分析平台的搭建工作，使得读者对大数据离线分析环境有一个直观的认识。另外，还以工作任务的形式

本书是国家职业教育大数据技术专业教学资源库配套教材。 本书主要介绍Spark分布式计算框架的应用，重点是流式模块SparkStreaming在实际项目中的应用，并通过一个实战项目来辅助读者学习实时数据处理场景。全书共分为6章，主要内容包括绪论、Scala语言应用、SparkStreaming、SparkSQL、数据整合

本书结合典型的数据挖掘案例，详细介绍了若干种重要的数据挖掘算法的实现原理和应用方法。其中，第1、2章介绍了回归、分类、聚类的概念及其实现的主要方法，如线性回归、逻辑回归、K近邻和K均值；第3~5章介绍了数据挖掘的主要策略，如决策树、提升算法和支持向量机；在前述知识的基础上，第6~8章介绍了实现人工智能算法的三种基础网络

本书将以python软件为工具，以统计理论与方法为重点，结合实际应用案例，深入浅出地介绍了数据挖掘基础算法的背景、原理及实现。全书共9章，第1章为绪论，内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘与统计学的关系、数据挖掘的实现流程、数据挖掘的方法、数据挖掘的典型应用、数据挖掘的工具及软件；第2-7章介绍数据挖掘中的经典多元统计

本书共九章，内容包括：大数据的认知；大数据安全、隐私和合规管理；大数据时代的理解；大数据应用的模式和价值；大数据应用的基本策略；大数据技术与医疗健康；大数据时代下的城市交通等。

本书以数据的处理和使用为重点，介绍了当下随着互联网的快速发展，我国在数据的处理技术和应用方法上所取得的成就和存在的问题。本书包含了，数据处理的基本理论、数据处理发展研究、数据处理模式研究、数据处理的方法、数据处理的创新研究、数据处理的技术、数据处理技术的创新研究、数据处理的实践应用研究等内容。本书理论清晰，具有一定的学

《数据可视化入门与实战》全面系统地介绍了数据可视化的基本知识和应用实例。全书共六章，主要内容包括数据可视化概述、大数据分析与数据可视化、数据可视化技术、数据可视化常用软件分析工具、数据可视化实现流程与步骤、数据可视化应用实例。本书结构完整，内容由基础到实战，语言通俗易懂，结合大量数据、实例帮助读者快速掌握数据可视化技术