人们每天都会通过互联网、移动设备等产生海量数据，如何从其中洞悉这些数据背后所隐含的“真知灼见”，是我们研究它的意义所在。以前人们总说信息就是力量，现如今对大数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。作为大数据方面的一部著作，本书是作者长期从事大数据、数据挖掘等科研工作的总结。其从大数据、数据挖掘、实际案例等三部分深入浅出

《Spark大数据实时分析实战》分为六个项目，通过真实大数据实时分析项目的导入，引导读者完成大数据实时分析平台Spark的搭建，通过对基于Hadoop生态圈中Yarn资源调度框架，搭建Spark日志管理系统，搭建Kafka分布式消息系统，在工作中实现使用SparkStreaming实时读取Kafka中的数据进行实时处理

大学生所接受的数据类先导或通识教育较为分散，不够深入，且理论多实操少，不能有效提升其数据素养和核心竞争力。数据行业从业人员面对工作压力和自我提升的需要，急需一门随时随地可学的专业通识课程。该课是市场需求的产物，将得到大学生和数据行业从业人员的热切欢迎。主要特色体现为：使学生全面理解数据思维的新科学范式，覆盖数据全生命周

《大数据可视化技术（普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材）》的编写目的是向读者介绍大数据可视化的基本概念与应用。全书共9章：数据可视化概述、大数据可视化原理与方法、Excel数据可视化、HTML5前端可视化、Tableau数据可视化、ECharts数据可视化、Python数据可视化、大屏数据可视化设计、R语言数据可

本书首先向读者介绍了关联规则从研究背景与意义出发，着重向读者讲解负关联规则基本概念，研究负关联规则可能遇到的问题如矛盾规则问题、置信度设置问题、非频繁项集问题、多数据库挖掘问题和冗余规则处理问题等，以及为了解决以上问题所采取的措施（提出的算法），此外在每一种算法之后都会附有相关实验从而帮助读者更好的理解并使用相关算法。

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，而且介绍了高级数据类型，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。基础篇对应原书的第1～11章，进阶篇对应原书的第12～20章。

本书是为了适应高等院校培养高水平应用型专业人才目标的需要而编写的。本书主要内容包括自动化及仪表、典型控制系统及应用、先进控制技术与理论三大部分。其中，自动化及仪表部分主要介绍了过程自动化基本知识，检测技术基础知识，检测仪表、执行仪表、控制仪表等的基本工作原理；典型控制系统及应用部分全面介绍了单回路控制、串级控制、比值控

本书以自动化模拟生产线为载体，基于工作过程组织内容，将进行自动化生产线设计与调试所需的理论知识与实践技能分解到不同项目和任务中，分为基础篇自动化生产线核心技术和实战篇自动化生产线单元设计与调试。本书主要面向高职高专智能控制技术、电气自动化技术、机电一体化技术、工业过程自动化技术等专业学生，以提高学生综合技术的应用能力为

本书由中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组和上海新云数据技术有限公司联合组织编撰，囊括了2020年中国数字经济最新领域的大数据发展成果，聚焦“新基建”、政府应急管理等领域，策划组织分析了大数据应用在疫情下的社会治理等方面的实践案例，以及由此引发的数据安全、数据安全治理等相关探索。

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