本书分五章，第一章为什么是数据挖掘，包括数据挖掘的基本概率、应用实例；第二章为数据关联分析，包括关联分析是数据挖掘中不可或缺的一个重要组成部分；第三章为数据分类介绍，包括分类算法是数据挖掘的最重要工具；第四章为数据聚类介绍，包括在不知道有几类的情况下，根据数据之间的相似性也进行归类；第五章为数据回归分析，包括发现数据的

本书首先剖析数据资产的特征与价值链。通过多种研究方法，归纳其特征与类型，并以波特价值链分析法，拆解数据各环节的价值创造过程，构建价值影响因素体系。其次，基于上市公司数据，运用事件研究、多元回归分析等方法，实证研究数据资产价值驱动效应及作用路径，揭示其对企业价值的影响。再者，在实证基础上，借助大样本实证检验，挖掘影响数据

本书是数据处理方向的书籍，主要研究大数据环境下计算机数据处理技术，本书从大数据基础介绍入手，针对数据科学、大数据的生态环境与基础理论、大数据处理周期与科学研究范式作了简要说明；接着对数据获取技术以及清洗、去噪、约简、集成等基础处理技术进行了阐释；着重探讨了数据挖掘中的模式甄别与网络分析及大数据平台的构建与使用；还对数据

全书共分九章：第一章是数据资产价值评估的入门引子。简要介绍作为数据资产基础支撑的诸多现象与相关理论、国际动态与主要挑战，让读者初步理解数据资产价值评估的宏大背景与使命定力。第二章是数据资产的基本运作情形。从数字符号的实体轨迹追踪到数据要素经济效用的嬗弈，再分成生产运营视角和商业运营视角阐述，侧重于数据资产的业务属性进行

本书系统分析了大数据生命周期中的安全风险，并介绍了相关的安全与隐私保护技术。此外，本书还探讨了大数据技术应用的基本策略，包括商业应用架构、前期准备、分析过程及数据仓库的协同应用等。最后，通过丰富的案例，展示了大数据在金融、医疗、交通、教育及农业等领域的广泛应用，为读者提供了宝贵的实践指导。

本书主要内容包括数据仓库(基于Python)、关联分析、分类分析和聚类分析(基于SPSS)，以及对应的应用实例，整体分为理论讲解和案例应用两部分。本书的理论讲解更加全面、通俗易懂，且配有一定体量的图形讲解，使学生更易于接受。

本书系统地介绍了数控技术的概念，数控机床的特点分类和数控技术的发展情况，计算机数控系统装置，数控插补控制原理及数据处理，数控机床伺服系统，数控机床及数控机床的位置检测装置，数控加工编程基础，数控加工工艺，计算机数字控制技术的应用等。

本书以电商网站中的用户行为数据作为数据源，系统地介绍了如何使用Spark生态系统进行大数据离线分析和实时分析的方法。全书共7章，分别讲解了项目需求、项目架构、项目实现流程、大数据集群环境搭建、热门品类Top10分析、各区域热门商品Top3分析、网站转化率统计、广告点击流实时统计和使用FineBI实现数据可视化。本书附有

内容简介这是6位来自多个大厂的大数据工程师联合力扣撰写的，深度解读大数据算法面试母题的求职手册。本融合了几位作者总计数百次面试他人和被他人面试的经验，结合对大厂招聘的真实需求，深度解读精选自力扣的近百道具有代表性的算法题。这些题目覆盖了几乎所有大数据从业者需要掌握的算法题类型，它们有的来自力扣多年的专业沉淀，有的来自各

本书内容分七大模块：大数据概述、开发环境搭建、大数据采集（爬取）、大数据分析、数据建模与数据挖掘、数据可视化以及大数据分析挖掘综合案例。开发环境采用Python语言环境，详细讲解爬虫技术原理、python爬虫第三方库、scrapy爬虫框架等。大数据分析部分讲解Numpy和Pandas。数据建模与数据挖掘模块讲解相关性与