本書分為三個(gè)部分：基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)可視化方法、大數(shù)據(jù)可視化工具及應(yīng)用。基礎(chǔ)理論部分包括第1、2章，回顧了可視化發(fā)展進(jìn)程，介紹了可視化領(lǐng)域的一些基礎(chǔ)概念及應(yīng)用，以及可視化的一般流程及設(shè)計(jì)組件。大數(shù)據(jù)可視化方法部分包括第3到7章，主要介紹了不同類型數(shù)據(jù)的可視化方法，包括：時(shí)間數(shù)據(jù)、比例數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、復(fù)雜數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)可視化工具及應(yīng)用部分包括第8到14章，選取了市場上一些主流的可視化工具，圍繞它們的使用方法和應(yīng)用案例展開。這些工具包括商業(yè)軟件：Excel、FineBI、DataV、Table
本書全面介紹了預(yù)測性分析相關(guān)方法，不僅直觀地闡述了相關(guān)概念，還給出了現(xiàn)實(shí)的示例問題和真實(shí)的案例研究包括從失敗項(xiàng)目獲得的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。本書理論和實(shí)踐內(nèi)容相對平衡，便于讀者加深理解。全書共9章，外加一個(gè)附錄。第1章為分析導(dǎo)論，第2章為預(yù)測性分析和數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摚?br />第3章介紹預(yù)測性分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，第4章介紹預(yù)測性分析的數(shù)據(jù)和方法，第5章介紹預(yù)測性分析算法，第6章探討預(yù)測性建模中的高階主題，第7章介
本書通過整合利用衛(wèi)星和航拍影像、地面跨時(shí)空視頻、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和地理信息等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，圍繞天空地海量數(shù)據(jù)源分布特點(diǎn)和安全保密要求，并根據(jù)公共安全事件智能感知與理解的需要，利用先進(jìn)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚與協(xié)同相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨時(shí)空、多尺度、多粒度匯聚，構(gòu)建公共安全事件處置需要的數(shù)據(jù)體系，形成跨系統(tǒng)協(xié)同管理、跨空間安全調(diào)度、跨平臺(tái)安全服務(wù)的數(shù)據(jù)保障總線，并建設(shè)一體化天空地海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚管理平臺(tái)，為公共安全事件的智能感知與理解提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù)。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們并不缺少數(shù)據(jù)，缺少的是利用數(shù)據(jù)分析的思維和工具去解決實(shí)際問題的能力。數(shù)據(jù)化分析是運(yùn)用恰當(dāng)?shù)姆椒ê凸ぞ撸瑢?shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)、有效的分析，從而提出有理有據(jù)、具有可操作性的建議，以解決現(xiàn)實(shí)中的難題。本書主要介紹了數(shù)據(jù)分析的9 種思維、7 種工具、學(xué)習(xí)方法、基本方法、展現(xiàn)方法、制作數(shù)據(jù)分析報(bào)告的方法，以及數(shù)據(jù)分析的思維模型。本書適合所有對數(shù)據(jù)分析感興趣的讀者閱讀，特別是在工作或生活中需要經(jīng)常跟數(shù)據(jù)接觸的人，如數(shù)據(jù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營人員、管理人員、財(cái)務(wù)人員等。
本書講述Apache Flink大數(shù)據(jù)框架的原理，以及如果將Apache Flink應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流處理、批處理、批流一體分析等各個(gè)場景。通過原理深入學(xué)習(xí)和實(shí)踐示例、案例的學(xué)習(xí)應(yīng)用，使讀者了解并掌握Apache Flink流處理的框架的基本原理和技能，接近理論與實(shí)踐的距離。全書共分為8章，主要內(nèi)容包括Flink架構(gòu)與集群安裝、Flink開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備（基于IntelliJ IDEA和Maven）、開發(fā)Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理程序、Flink流數(shù)據(jù)分析、時(shí)間和水印概念、窗口操作、狀態(tài)和容錯(cuò)
本書重點(diǎn)講述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識抽取技術(shù)成為一項(xiàng)重要學(xué)習(xí)和研究內(nèi)容。本書采用理論和舉例相結(jié)合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘知識講解，并配套《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘建模工具》一書，便于理論和實(shí)踐相結(jié)合。書中內(nèi)容包括統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析、關(guān)聯(lián)分析、分類模型、聚類模型、離群點(diǎn)分析等典型的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法。
本專著主要介紹基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化需求預(yù)測理論與方法。根據(jù)交互場景的特點(diǎn)，分別從基本交互、交互廣度、交互深度和交互多樣性四個(gè)角度介紹最新個(gè)性化需求預(yù)測理論與方法。在基本交互場景中，主要研究了基于用戶和產(chǎn)品的交互的個(gè)性化需求預(yù)測；在交互廣度方面，主要研究了融合用戶與好友關(guān)系交互以及融合用戶與群組交互場景的個(gè)性化需求預(yù)測；在交互深度方面，主要研究了會(huì)話式交互場景和沉浸式交互環(huán)境中的交互特點(diǎn)和個(gè)性化需求預(yù)測。在交互多樣性方面，研究了跨域交互環(huán)境中不同語義匹配類型的個(gè)性化需求預(yù)測。通過這些研究
隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，新的欺詐安全問題不斷涌現(xiàn)，這也誕生了一個(gè)新的概念——大數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)安全指的是針對大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的安全風(fēng)險(xiǎn)，使用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)建立對抗體系，進(jìn)而進(jìn)行安全治理與防范。本書旨在對大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的欺詐安全問題、大數(shù)據(jù)平臺(tái)工具、反欺詐對抗技術(shù)和系統(tǒng)進(jìn)行全面的闡釋，以幫助讀者全面學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)安全治理與防范的背景、關(guān)鍵技術(shù)和對抗思路，并能夠從0到1搭建一個(gè)反欺詐對抗系統(tǒng)。 本書作為入門大數(shù)據(jù)安全對抗的理想讀物，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，既能加強(qiáng)讀者對大數(shù)據(jù)
本書內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)科學(xué)及工作流程、統(tǒng)計(jì)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、信息提取與統(tǒng)計(jì)變量創(chuàng)建、數(shù)據(jù)可視化與社交網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測模型與因果分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理與工程方法。
本書通過實(shí)戰(zhàn)案例和可視化的圖形講解數(shù)據(jù)分析的知識。通過閱讀本書，讀者可以從容地處理數(shù)據(jù)，高效地完成數(shù)據(jù)分析工作。本書共9章，主要內(nèi)容包括不同場景下的數(shù)據(jù)分析方法，從業(yè)者應(yīng)具備的數(shù)據(jù)分析基本知識，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具有的思維方式，海盜法則和指標(biāo)體系建模，用戶畫像賦能數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的實(shí)操技巧等。 本書不僅適合產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營人員、市場營銷人員閱讀，還適合數(shù)據(jù)分析人員閱讀。
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