本書以某市出租車行業(yè)為背景介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在項(xiàng)目中的應(yīng)用。全書共10章，第1章交通大數(shù)據(jù)概述，第2章某市出租車實(shí)戰(zhàn)案例部署，第3章某市出租車項(xiàng)目設(shè)計(jì)，第4章Python語言基礎(chǔ)，第5章數(shù)據(jù)提取，第6章數(shù)據(jù)清洗，第7章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，第8章數(shù)據(jù)分析處理，第9章ECharts的應(yīng)用，第10章某市出租車綜合編程實(shí)踐。本書適合作為各類

本書從大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)介紹開始，逐步引領(lǐng)讀者了解大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的前沿技術(shù)，系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的體系化流程，包括數(shù)據(jù)采集與融合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)處理與分析、大數(shù)據(jù)決策支持及其案例和實(shí)驗(yàn)。本書內(nèi)容深入淺出，提供了豐富的大數(shù)據(jù)案例并配套詳細(xì)的代碼，旨在幫助讀者更加清晰地理解大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)，掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)在管

本書主要圍繞當(dāng)前業(yè)界*流行的監(jiān)控系統(tǒng)Prometheus展開，除了幫助讀者快速了解Prometheus的概念、用途、環(huán)境搭建等系統(tǒng)性、宏觀的認(rèn)識(shí)，更多的讓讀者感受到Prometheus獨(dú)孤九劍破眾多技術(shù)壁壘的精彩。支持監(jiān)控微服務(wù)、系統(tǒng)級(jí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)庫監(jiān)控、中間件監(jiān)控、大數(shù)據(jù)監(jiān)控等。第1章主要介紹監(jiān)控系統(tǒng)的相關(guān)概念。第2章

“數(shù)據(jù)分析技術(shù)”課程是高職高專商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)的一門核心課程，對(duì)學(xué)生商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用職業(yè)能力的培養(yǎng)和職業(yè)素養(yǎng)的養(yǎng)成起著重要的支撐作用。本書旨在培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析思維及運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的能力，并系統(tǒng)闡述了數(shù)據(jù)分析認(rèn)知、需求分析、數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、描述性統(tǒng)計(jì)分析、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)與回歸、時(shí)間

本書是一部全面論述影像特征匹配技術(shù)的學(xué)術(shù)專著。首先，從應(yīng)用及理論的角度闡述影像匹配技術(shù)的研究意義與研究難點(diǎn)，并詳細(xì)介紹魯棒性影像特征匹配算法框架及相關(guān)研究工作。通過總結(jié)得出該技術(shù)所面臨的大輻射畸變、大幾何畸變與大粗差比例三大瓶頸問題。針對(duì)這些問題，分別提出基于**值索引圖的輻射不變特征匹配方法、基于支持線投票與仿射不變

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結(jié)合實(shí)踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數(shù)據(jù)集的高性能工具。本書圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進(jìn)行講解，并詳細(xì)說明ApacheFlink的每個(gè)特性的實(shí)際業(yè)務(wù)背景，使讀者不僅能編寫可運(yùn)行的ApacheFlink程序代碼，還能

本書主要涉及數(shù)據(jù)工程與人工智能算法原理、大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數(shù)據(jù)與人工智能的歷史、應(yīng)用；第2章介紹數(shù)據(jù)工程；第3章介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)；第4章介紹人工智能基礎(chǔ)算法的原理；第5章以第4章為基礎(chǔ)，介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容；第6章介紹當(dāng)前熱門的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)

本書選材廣泛，共12個(gè)單元，主要內(nèi)容涉及什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語言與R編程語言，數(shù)據(jù)庫基本概念，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫，云存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能

本教材以數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法為主線，基礎(chǔ)部分講清楚數(shù)據(jù)挖掘的過程和經(jīng)典算法：數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類與回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、偏差檢測(cè)等。同時(shí)增加實(shí)現(xiàn)應(yīng)用部分，在應(yīng)用實(shí)現(xiàn)部分，以Python作為描述語言，以解決某個(gè)應(yīng)用的挖掘目標(biāo)為前提，介紹案例背景，闡述分析方法與過程，完成模型構(gòu)建，給出算法的具體實(shí)現(xiàn)，通過此項(xiàng)目

《數(shù)據(jù)分析思維：分析方法和業(yè)務(wù)知識(shí)》分為兩大部分：“方法篇”和“實(shí)戰(zhàn)篇”�！胺椒ㄆ�”介紹了數(shù)據(jù)分析中常用的業(yè)務(wù)指標(biāo)、分析方法以及如何用數(shù)據(jù)分析解決問題的步驟�！皩�(shí)戰(zhàn)篇”講解了如何應(yīng)用第一篇的方法來解決工作中的問題，分享十二個(gè)行業(yè)（國內(nèi)電商、跨境電商、金融信貸、金融第三方支付、家政、旅游、在線教育、運(yùn)營商、內(nèi)容、房產(chǎn)、汽