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为推广数据中心的建设技术，贯彻执行国家标准，本书总结了数据中心供配电系统、空调系统、机柜系统和布线系统的理论和实践经验，阐述了数据中心用电设备对于电能的基本要求，介绍了数据中心环境要求、设备布局、空调系统规划、未来的发展趋势以及数据中心空调系统的评估和优化...
本书名《数典》，定义为大数据标准术语体系，是迄今为止优选首部全面系统研究大数据标准术语的多语种专业工具书。该书以优选语境和未来视角，对大数据知识体系进行了全面梳理，提出了九个方面的术语架构，并以十一种语言对照编纂，形成了统一规范、符合靠前通用规则的多语种学术话语体系和术语标准体系...
本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念，讨论RDD和DataFrame基本抽象，讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序，很后介绍监控、配置、调试、测试和开发等不错主题。通过本书的学习，你将能使用SparkR和PySpark API开发Spark应用程序，使用Zeppelin进行交互式数据分析，使用Alluxio进行内存数据处理，将透彻理解Spark，并能对海量数据执行全栈
全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用同需要的方法、技术和工具，例如交互和
本书内容包括：读本概览；深入研究之前；项目/程序规划；需求定义；数据架构；维度建模基础；维度建模任务和职责；事实表核心概念；维度表核心概念；更多的维度模式和注意事项；后台ETL和数据质量；技术架构注意事项；前台商业智能应用程序；维护和发展的注意事项等...
本书基于 Spark 2.4.X版本，以 Spark商业案例实战和 Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以 Spark内核解密为基石，对企业生产环境下的 Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。全书共分 4篇，内核解密篇基于 Spark源码，从一个实战案例入手，循序渐进地全面解析 Spark 2.4.X版本的新特性及 Spark内核源码；商业案例篇选取 Spark开发中拥有代表性的经典学习案例，在案例中综合介绍
全书理论联系实际，全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面，从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题，而且介绍了不错数据类型，例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的～11章，进阶篇对应原书的2～20章...
《数据治理：工业企业数字化转型之道》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运
本书基于国内外数据中心建设标准，总结归纳了数据中心规划与设计的理论、方法和实践经验，注重理论与实践相结合，为中国数据中心建设提供全新的理论架构、设计逻辑和方法、评估模型与实践经验。 本书主要内容包括数据中心概述、绿色数据中心的评价指标、网络及物理模型、可靠性/可用性模型、能效和经济模型、基础设施规划、技术要求、选址指南、装饰装修、供配电系统、防雷和接地系统设计、制冷、综合布线系统的建设、消防系统的建设、监控与管理、数据中心的评估。 本
大数据正在开辟一个人类的新纪元。它已经渗透到当今社会活动的各个方面，它的应用开发已经成为国家的重要战略。大数据的理论、方法涉及到很多领域，包括数理统计、计算科学、应用数学等等，而且很多都尚处在不断完善、发展之中。本书试图较全面地介绍大数据技术的基本方法，包括以统计模型为主的各类数据模型以及他们的计算方法以及它们在各个不同领域，如人工智能，中的应用。这些不仅是大数据专业的学生和科技工作者必须具备的基本知识，也对攻读与数据有关的各类专业的
本书以数据为研究对象, 论述了从数据起源到数据未来的全过程, 通过对数据的研究, 揭示了物质、数据与信息之间的深刻关系, 构建了一门独立的数据科学体系。本书对数据与数据科学的基本原理与规律、数据的基本定律与基础问题、数据与数据科学的基本方法等做了全面、细致的探索, 提出了物质定义数据、数据定义信息等重要观点...
《数据挖掘与预测分析（第2版）》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析（第2版）》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 《数据挖掘与预测分析（第2版）》的新内容： 添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本．效益分析、缺失数据填补、聚类优劣度量以及细分模型等。 针
本书采用定性与定量研究、理论与实证研究相结合的研究方式, 融合多个学科的技术成果, 在研究方法和手段上有所创新。本书既包括翔实的理论阐述, 又有系列的公式演示, 严谨可信, 具有一定的理论研究价值 ; 并且提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值...
本书针对科技服务对科技资源数据汇聚融合的需求，研究面向开放协同的科技大数据汇聚融合和演化分析技术，研究多源异构科技大数据资源体系建设与应用场景，设计科技大数据汇聚融合与演化分析系统架构，利用在线知识图谱建立多源异构、碎片化数据之间的语义关联和多粒度层次语义映射，完成科技大数据的实体识别和匹配，向各行业各领域用户提供面向开放协同的科技大数据检索服务。基于区块链技术实现科技大数据的可信数据确权与追踪保护，实现数据生命周期管理...
针对我国设备大数据相关研究刚刚起步的现状，本书以设备健康管理为落脚点，从方法创新和探索应用两个方面对数据采集、存储以及处理分析进行了系统性介绍和阐释。本书介绍了传感器、PLC、工业网关等数据采集中比较重要的几个部分，以及多种不同类型设备大数据的存储方式。本书从模式识别、降维处理及分类与聚类三个方面介绍了设备大数据的分析方法，并利用实际工业过程中的四个案例讲解了大数据为设备状态分析带来的新方法，力图给设备健康领域的技术工程师、科研人员，
新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。...
不确定性知识处理是人工智能领域最基本的研究问题。该书对知识表示和推理，不确定性知识处理的基本理论、方法进行了全面、系统地阐述。该书包括知识表示与推理方法，不确定性知识处理的经典理论与方法，贝叶斯网推理与学习方法和粗糙集理论等四部分...
本书是50个优秀案例的汇编，充分展示了部分先行先试的国内企业在大数据技术、产品、服务以及应用方面的经验和模式，以及取得的初步成效。编者希望通过这种展示方式，为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴与思考，同时促进政产学研用深度合作，指导和帮助地方、企业和用户加强沟通交流。...
本书针对网络大数据具有时效性强、分布范围广的特点, 提出一个基于网络大数据的社会经济监测预警的研究框架, 对网络大数据进行深入分析和挖掘, 在此基础上就社会转型中的社会经济关键指标进行实时监测和智能预测, 为政府和相关管理部门提供有效的分析工具与决策支持...
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
林奕含
宋瑞祥 著
梁实秋
刘争争
老王子
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