本書全面地介紹了大數據可視化的基礎知識和基本技術。全書共分為8章，內容包括大數據可視化的基本概念，可視化原則，視覺設計基礎知識，數據處理技術，對比趨勢、比例數據、關系數據等多種數據可視化方式，以及利用可視化對數據進行探索與預測，并通過綜合分析案例梳理完整大數據可視化流程。1.數據可視化設計理論以必需、夠用為度，注重實用

第3版介紹并擴展了許多主題，提供了軟件工具和數據挖掘應用程序的修訂部分;還更新了參考書目列表，供感興趣的讀者進一步研究;擴展了涉及每個章節(jié)的問題列表。 展示了如下新信息: 探索大數據和云計算論述深度學習 包括卷積神經網絡(CNN)的信息提出了強化學習 包含半監(jiān)督學習

數據泄漏會影響組織的經濟、浪費資源、破壞組織的聲譽。世界上的每個組織都有遭受數據泄漏的風險，因此開發(fā)出有效的、可擴展的策略來管理數據泄漏是至關重要的。本書介紹了真實的企業(yè)數據泄漏案例，讀者在了解這些案例的過程中，會深刻地明白，為什么數據等于風險，影響數據泄漏的五個因素，數據泄漏為何是危機也是機遇，數據泄漏響應模型DRA

本書對大數據分析的原理與Python程序實現進行了系統的介紹，每種算法都采用sklearn和Matplotlib分別進行程序實現及數據可視化。本書共8章，內容包括大數據分析概述、Python數據分析與可視化基礎、關聯規(guī)則與推薦算法、聚類算法及其應用、分類算法及其應用、回歸與邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機等。本書在理

《組態(tài)控制技術》以北京昆侖通態(tài)自動化軟件科技有限公司MCGS通用版組態(tài)軟件為例，介紹了通用工業(yè)自動化軟件的應用技術。全書共設有4個學習項目，項目1為MCGS組態(tài)軟件簡介，項目2～項目4采用“模塊化”設計，分別講述儲液罐水位監(jiān)控系統、機械手監(jiān)控系統與電動大門監(jiān)控系統設計方法�！督M態(tài)控制技術》可作為職業(yè)院校以及應用型本科院

《實戰(zhàn)大數據（Hadoop+Spark+Flink）——從平臺構建到交互式數據分析（離線/實時）》詳細介紹了大數據工程師在實際工作中應該熟練掌握的大數據技術。全書共8章，分別是大數據技術概述、搭建IDEA開發(fā)環(huán)境及Linux虛擬機、基于Hadoop構建大數據平臺、基于HBase和Kafka構建海量數據存儲與交換系統、用

企業(yè)數字化轉型中Z適合的數據資產組織方式是什么樣的？ 為什么越來越多的企業(yè)在討論標簽化和標簽體系？ 數瀾獨創(chuàng)的標簽類目體系方法論有何獨到之處？ 數據資產化是企業(yè)數字化轉型的必經之路，也是數據中臺的重要組成部分。 標簽類目體系是數據中臺理念落地的核心組成部分，是實現數據資產可復用、柔性組合使用、降低數據應用試錯門檻

本書圍繞新基建的云計算、大數據及人工智能進行介紹，分為以下五個部分。第一部分介紹大數據的概念與特點，以及典型的產業(yè)應用場景；第二部分介紹目前云計算中的一個重要的研究與應用領域—容器云，包含應用容器引擎Docker與容器編排工具Kubernetes；第三部分是大數據分析的基礎，也是大數據分析技術的重點，包含Hadoop、

本書是一本綜合性和工程性強的專業(yè)課教材，共分7章。本書以控制理論、計算機技術、通信技術、關鍵歷史事件為出發(fā)點，系統講述了過程控制系統的發(fā)展歷程及趨勢；詳細梳理了可編輯邏輯控制器、集散控制系統、現場總線控制系統等典型過程控制系統的產生、發(fā)展、未來，關鍵技術及典型應用；以過程監(jiān)控系統為載體，分析實際控制系統的架構及關鍵技術

本書通俗地講解數據科學與并行計算的基本概念、方法和原理，系統地介紹基于典型大數據場景的并行計算解決思路，同時涵蓋常用的數據并行計算工具的操作實踐，使讀者知其然更知其所以然。本書的特色在于：注重對大數據科學方法核心應用的講解，突出以并行計算思維解決大數據場景問題的案例教學�；�于典型大數據場景案例數據集，循序漸進地引導讀者