本書從大數據分析的原理、技術和應用的角度，圍繞著大數據分析的基礎知識、大數據分析平臺的核心原理、大數據分析的關鍵技術、大數據分析的應用四個方面進行講述，使學生能掌握大數據分析的基本原理和核心技術，同時通過大數據分析在上市公司信用風險預測研究中的應用案例使學生熟悉大數據分析的原理和技術的實際應用，并能搭建大數據分析平臺分析大規模數據集。其中，大數據分析的基礎知識包括：大數據產生的背景、大數據的概念、特點、價值、大數據帶來的思維變革；大數據分析平臺的核心原理包括：兩種常用開源大數據分析平臺——Had
數據作為新型生產要素，推動經濟發展、提升生產力。本書從數據的基礎認知、數據圈的誕生和發展以及數據蘊含的未來等角度開始談起，進一步討論了數據全生命周期管理的核心節點，以及企業數據應用和管理的難點與重點，最后從數據傳統應用的不同領域進行解讀分析，全面闡釋了什么是數據、數據的應用以及數據的未來等內容。通過本書，讀者可以感受到數據開啟的美好新時代，也可以預期在各行各業中，數據擁有將不可能變為可能的超能力。全書共9章。第1章為基礎章節，著重介紹了數據基本認知，包括數據起源、概念以及不斷膨脹
本書采用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期范圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進
本書系統介紹了面向人工智能領域中的數據安全、隱私保護技術和工程實踐。本書首先探討了人工智能領域所面臨的各種數據安全和隱私保護的問題及其核心需求，并在此基礎上縱覽和比較了各種隱私保護計算技術和解決方案的利弊；然后詳細闡述了目前比較具有工程實踐優勢的可信執行環境技術，及其在主流人工智能場景中的工程實踐參考案例。此外，本書介紹了關于數據安全和隱私保護的概念、原理、框架及產品，從而幫助讀者對機密計算的技術全景有整體的理解。
在數據湖倉的所有新增要素中，排名第一的就是可以利于數據分析和機器學習所用的分析基礎設施。分析基礎設施包括一眾大家廣為熟悉的東西，當然也包括一些可能對大家還有些陌生或略帶新鮮感的概念。比如包括：元數據、數據血緣、 數據體量的度量 、數據創建的歷史記錄、數據轉換描述。 數據湖倉的第二個新增要素，是識別和使用通用連接器。通用連接器允許合并和比較所有不同來源的數據。如果沒有通用連接器，就很難（實際上是幾乎不可能）將數據湖倉中的不同數據關聯起來。但有了這個中西，就可以關聯任何類型的數據。 使用數據湖
本書由數數科技分析師團隊撰寫。基于數數科技成立以來服務上千家游戲企業、近萬個游戲項目的經驗，作者介紹了游戲行業的數據分析現狀，解讀了數據驅動增長的典型案例，闡明了如何建設數據分析體系才能給游戲企業帶來商業價值，希望為游戲行業的運營、數據分析、策劃等崗位從業者提供從方法到實踐的指導，驅動游戲業務增長。
Centreon是一款分布式開源監控平臺，易于安裝、管理，可支持大規模的網絡監控。本書基于作者實踐經驗講述如何使用Centreon。 全書共15章，大致可分為4部分：第1章和第2章為基礎部分，主要介紹分布式監控平臺Centreon的主要特征、功能；第3～5章介紹系統部署，用ISO鏡像文件部署Centreon及在CentOS上部署Centreon，并在安裝好的Centreon上做最簡單的主機監控；第6～13章為生產環境監控實踐，涉及生產環境的方方面面，是全書的精華；第14章和第15章介紹一些
本書從系統的角度，成體系地研究動態數據驅動原理與方法。以數據驅動為根本出發點，揭示了復雜系統的設計、運行、控制與優化規律，從信號感知、結構感知、環境感知、情景感知、語境感知、能量感知、過程感知、網絡感知、系統感知等不同維度，介紹了主流的理論與方法，提供了研究復雜系統問題的新思路、新方法。
本書基于MCD機電一體化調試平臺，根據真實智能生產線在NX軟件中開發好的智能物流單元、智能倉儲單元、智能加工單元、智能檢測單元和智能裝配單元仿真模型編寫，通過各單元控制程序樣例和調試方法的學習，設計智能生產線的控制程序，搭建調試平臺，對仿真模型進行控制，驗證工作邏輯。由于仿真模型具有數字孿生功能，與真實物理模型具有相同物理屬性，可在沒有真實物理設備的情況下，學習和掌握對智能生產線集成的能力。本書可作為高等職業院校應用型本科機電設備類
本書介紹規范性分析以及如何使用規范性分析進行決策，理論部分和實踐部分相對平衡，展示了直觀的概念插圖、現實的示例問題和案例研究。全書共6章。第1章概述商業分析及分析的縱向視圖和簡單分類，并介紹規范性分析所處的位置。第2章介紹優化。第3章解釋蒙特卡羅模擬、離散模擬和連續模擬等強大的決策工具。第4章介紹多準則決策及其簡單分類。第5章介紹專家系統和基于案例的推理。第6章介紹大數據、深度學習和認知計算等前沿分析技術。本書適合商業分析專業人員與相關專業本科生和研究生閱讀。
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