本書主旨是指導(dǎo)組織中數(shù)據(jù)治理相關(guān)角色在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行有效治理，更好地為組織提供數(shù)據(jù)服務(wù)。全書共10章，主要包括大數(shù)據(jù)治理與服務(wù)概述、大數(shù)據(jù)治理與服務(wù)總體框架、大數(shù)據(jù)架構(gòu)治理、元數(shù)據(jù)治理、主數(shù)據(jù)治理、文檔和內(nèi)容治理、大數(shù)據(jù)質(zhì)量治理、大數(shù)據(jù)安全治理、大數(shù)據(jù)治理能力成熟度評估模型和大數(shù)據(jù)服務(wù)等內(nèi)容。本書可作

《創(chuàng)新方法新系統(tǒng)》系統(tǒng)介紹了創(chuàng)新方法新系統(tǒng)理論體系構(gòu)建的一般路徑和重要實(shí)踐意義。首先，《創(chuàng)新方法新系統(tǒng)》創(chuàng)見性闡釋了TRIZ理論、群智理論和知識(shí)圖譜技術(shù)作為創(chuàng)新方法新系統(tǒng)構(gòu)建過程中的重要理論來源作用，并嘗試就其如何為復(fù)雜創(chuàng)新場景中的理論融合與創(chuàng)新進(jìn)行了深入探索；其次，《創(chuàng)新方法新系統(tǒng)》就如何從理論和實(shí)踐層面構(gòu)建創(chuàng)新方法

本書介紹基于Python語言的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集技術(shù)的相關(guān)知識(shí)，并為采集網(wǎng)絡(luò)中的各種數(shù)據(jù)類型提供全面指導(dǎo)。第1章重點(diǎn)介紹Scrapy框架及配置方法;第2～6章重點(diǎn)介紹網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的基本原理,包括如何利用Python從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器請求信息，如何對服務(wù)器的響應(yīng)進(jìn)行基本處理，以及如何通過自動(dòng)化的手段與網(wǎng)站進(jìn)行交互;第7、8章介紹登錄

本書為大數(shù)據(jù)時(shí)代下的產(chǎn)物，由淺入深地介紹大數(shù)據(jù)及其相關(guān)知識(shí)，在大數(shù)據(jù)的背景下著重介紹ETL數(shù)據(jù)處理技術(shù)，同時(shí)引入數(shù)據(jù)清洗的知識(shí)，理論與實(shí)際相結(jié)合，突出所長。在理論上，本書突出重點(diǎn)與難點(diǎn)，較為系統(tǒng)地介紹大數(shù)據(jù)的各項(xiàng)基本技術(shù)。在實(shí)踐操作上，本書貼近生活，切實(shí)理解，緊跟實(shí)驗(yàn)進(jìn)行，并從中萃取精華。同時(shí)本書還介紹ETL技術(shù)的主流

本書以常見的數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法為主線，按照數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘的邏輯關(guān)系分析大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)如何采用量化方法分析經(jīng)濟(jì)問題。本書在定性分析的基礎(chǔ)上，采用大量的實(shí)例和軟件操作插圖來直觀地解釋大數(shù)據(jù)分析方法的原理和應(yīng)用，為讀者提供“一站式”服務(wù)。同時(shí)，通過對線性回歸、邏輯回歸等計(jì)量方法，主成

本書分為5篇，包括11章和3個(gè)附錄。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇包括第1章（緒論）；大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)篇包括第2～3章（HDFS分布式文件系統(tǒng)、NoSQL及其HBase分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)）；大數(shù)據(jù)計(jì)算篇包括第4～7章（MapReduce分布式計(jì)算、大數(shù)據(jù)的Spark內(nèi)存計(jì)算、大數(shù)據(jù)的流計(jì)算、大數(shù)據(jù)的圖計(jì)算）；大數(shù)據(jù)管理、查詢分析及可視篇包括第8

本書主要根據(jù)作者近幾年在清華大學(xué)面向研究生和本科生開設(shè)的數(shù)據(jù)挖掘：方法與應(yīng)用課程的教學(xué)實(shí)踐與積累，參考近幾年國外著名大學(xué)相關(guān)課程的教學(xué)體系編寫而成。本書系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和基本原理方法；結(jié)合一些典型的應(yīng)用實(shí)例展示用數(shù)據(jù)挖掘的思維方法求解問題的一般性模式與思路。本書可作為有一定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫和程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)的研

本書系統(tǒng)地介紹了機(jī)械手控制的幾種先進(jìn)設(shè)計(jì)方法,是作者多年來從事機(jī)器人控制系統(tǒng)教學(xué)和科研工作的結(jié)晶,同時(shí)融入了國內(nèi)外同行近年來所取得的**成果。本書主要以機(jī)械手的控制為論述對象,共包括16章內(nèi)容,分別介紹PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、模糊自適應(yīng)控制、迭代學(xué)習(xí)控制、反演控制、滑模控制、自適應(yīng)魯棒控制、末端軌跡及力的連續(xù)切

本書從機(jī)器人自動(dòng)化集成系統(tǒng)的角度，對所涉及的機(jī)器人、PLC、設(shè)計(jì)仿真、數(shù)字孿生、并行協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)通信和自動(dòng)化集成等方面的理論和技術(shù)進(jìn)行細(xì)致講解，結(jié)合NXMCD仿真工具，對典型案例進(jìn)行總體設(shè)計(jì)和技術(shù)剖析，既充分體現(xiàn)各相關(guān)技術(shù)的無縫集成，又突出系統(tǒng)技術(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。本書面向機(jī)器人自動(dòng)化集成系統(tǒng)設(shè)計(jì)和仿真領(lǐng)域，以系統(tǒng)集成為核

本書將為大家全面而深入地介紹Hadoop、Spark和NoSQL平臺(tái)的構(gòu)建，深入淺出地講解Hadoop、Spark和NoSQL的基礎(chǔ)知識(shí)、架構(gòu)方案與實(shí)戰(zhàn)技巧等。通過閱讀本書，讀者可以對大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)有一個(gè)明確、清晰的認(rèn)識(shí)，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平臺(tái)的使用技巧，從而搭建一個(gè)安全可靠的大數(shù)據(jù)集群平臺(tái)，來滿