✍ Scribed by 赵守香; 唐胡鑫; 熊海涛
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本书共分七章，主要内容包括:大数据与数据分析、大数据存储、大数据分析工具、大数据与信息安全、基于二部图网络的电子商务推荐算法研究、基于位置的社交网络好友推荐算法研究、基于稀有类分类的信用卡欺诈识别研究。
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本书强调了大数据的宝贵价值，介绍了常用的数据分析技术与方法，论述了大数据分析的思维特征，紧扣大数据的特点演示了可视化分析与可视化挖掘的方法，详细讨论了数据清洗与元数据管理，对大数据的风险予以充分揭示，同时提出了大数据风险管理的对策，对大数据治理作了简介。 本书具有很强的实用性、可操作性和指导性，对于企业管理人员、企业数据分析人员、业务分析人员和市场营销人员，政府监管机构如证监会、银监局、保监会的监管人员，审计师、注册会计师，纪检监察和司法机关执纪执法人员有参考价值，同时可供高等院校相关专业的师生参阅。
本书基于国家电网有限公司系统SG186和SG-ERP等重大信息化工程的设计、项目建设及组织应用全 过程，总结了多项重大信息化项目的经验，运用了信息化与大数据应用技术的理论，力求反映电力信息 化与大数据应用工程技术的最新成果。 全书共分9章，主要内容包括绪论、电力大数据应用工程技术基础理论、电力大数据应用工程技术基 础知识、电力业务数据应用工程技术与案例分析、电力云数据中心工程技术与案例分析、电网GIS平台数 据工程技术与案例分析、变电站智能化数据平台技术与案例分析、大型电力企业国际业务数据工程与案 例分析、智能车联网数据管理平台技术与案例分析。 本书理论联系实际，通过电力大数据应用工程技术的实
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本书对大数据挖掘与应用的基本算法进行了系统的介绍，每种算法不仅包括对算法基本原理的介绍，而且配有大量的例题以及基于阿里云数加平台的演示，这种理论与实践相结合的方式极大地方便了读者对抽象的数据挖掘算法的理解和掌握。本书共17章，内容覆盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法及常见的数据挖掘应用，具体章节包括大数据简介、数据预处理技术、关联规则挖掘、逻辑回归方法、KNN算法、朴素贝叶斯分类算法、随机森林分类算法、支持向量机、人工神经网络算法、决策树分类算法、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、自组织神经网络聚类算法、DBSCAN聚类算法以及社交网络分析方法及应用、文本分析方法及
本书是将大数据这一计算机前沿科学和基本应用有机结合的典范教材，全面介绍大数据和相关的基础知识，由浅入深地剖析大数据的分析处理方法和技术手段，突出介绍大数据最新的发展趋势和技术成果。本书的一大亮点是每章中都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书每章均包括实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备习题和参考答案。本书体系完整、内容丰富、注重应用、前瞻性强、适用性好，并有开放式的课程教学网站（http://www.cmu.edu.cn/computer）提供技术支持。本书既可以作为普通高校大数据技术的基础教材，也可以作为职业培