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计算广告学
吴明辉,曹杰,申冬琴,谭北平
计算广告是目前大数据思维与技术发展最成熟、市场规模最大的应用领域之一,致力于解决的核心问题是广告、场景、用户三者之间的最优匹配,而计算广告学涉及自然语言处理、数据挖掘以及竞价营销、创意设计等诸多学科的融合。《计算广告学》以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础,从观察者、研究者和实践者的视角,对数字化时代背景下的媒介环境变革,计算广告的背景、内涵、商业模式、关键技术等进行全面阐述,为业内外人士理解并涉足计算广告领域提供有效路径。
数据要素概论及案例分析
何俊,刘燕,邓飞
数据要素是新型生产要素之一,因其蕴含着巨大价值,其重要性被提到了新的高度,但其理论体系尚未完全形成,全生命周期各个环节的理论和技术还在不断探索中。《数据要素概论及案例分析》以数据要素知识体系构建和数据要素价值的发掘应用为主线,从理论和行业案例两个方面,对数据要素生命周期涉及的基础理论、概念和方法及数据要素驱动业务发展行业应用案例进行梳理和呈现。基础知识部分包括数据要素的属性、价值、支撑技术,数据要素规范管理、数据确权和交易,以及数据要素市场化配置等内容。行业案例部分从主数据管理实践、数据治理能力提升、数据要素驱动业务创新应用、数据要素催生创新模式四个方面梳理了21个案例,旨在通过多个行业领域的应用案例分析来帮助数据要素相关理论知识的理解和应用。
剑指大数据
尚硅谷教育
本书基于流行稳定版Flink 1.13进行讲解,从Flink数据处理思想开始讲起,带领读者深入理解Flink的基本架构,进而由浅入深结合具体案例进行讲解,详细剖析了Flink中DataStream API的使用,并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐释。同时,本书还对实际开发过程中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致讲解,以电商网站中的实际应用为场景,提供了大量的代码实现。本书分为12章:第1~5章,带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序;第6~10章,深入探讨了Flink内部的高级应用。第11~12章,讲解了Flink提供的扩展功能。本书适用于大数据的学习者与从业人员,以及院校大数据相关专业的学生,也是大数据学习的必备书籍。
Hadoop大数据分析技术
迟殿委 陈鹏程
伴随Hadoop的成长,Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具,已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop 3.2.2版本,系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。 本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。 本书可作为Hadoop大数据技术初学者的入门书,也可作为Hadoop大数据分析工程师的指导手册,还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。
k-均值问题的近似算法
张冬梅、李敏、徐大川
k-均值问题是经典组合优化问题, 也是著名的NP-难问题之一, 相应的Lloyd算法是数据挖掘的 十大经典算法之一. k-均值问题在人工智能、数据挖掘、理论计算机科学、运筹学和管理科学中有 着广泛的应用. 本书介绍k-均值问题及其变形的基于随机抽样、降维、核心集、近似质心集、局部 搜索、线性规划舍入等技术的近似算法. 主要内容包括: 经典k-均值问题的近似算法, k-中位, 球面 k-均值, 鲁棒k-均值, 带约束的k-均值, 隐私保护k-均值, k-均值的其他变形等.
高等院校、科研机构及企业数据分析方法
杨晓鹏
本书重点介绍Amos、Mplus 和SmartPLS 统计软件里的结构方程分析方法。包括结构方程模型路径图的构建与数据的收集,结构方程模型的识别、分析结果评价及修正,反映型指标、形成型指标与二阶段分析,调节效应分析、中介效应分析、多群体差异分析与潜在平均分析,以及结构方程模型高级的分析方法即贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型、MTMM 模型等内容。没有复杂的理论推导,而是结合作者自身的教学与科研实践,以数据为依托,深入浅出,使读者能在短时间内理解并掌握结构方程模型分析方法,进而应用到自己的研究实践中。
物联网大数据分析实战
[美]安德烈·敏特尔 著,吴骅 译
《物联网大数据分析实战 》详细阐述了与物联网大数据分析相关的基本解决方案,主要包括物联网分析和挑战、物联网设备和网络协议、云和物联网分析、创建AWS云分析环境、收集所有数据的策略和技术、探索物联网数据、增强数据价值、可视化和仪表板、对物联网数据应用地理空间分析、物联网分析和数据科学、组织数据的策略、物联网分析的经济意义等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
数据科学与机器学习
[澳]迪尔克·P. 克洛泽,[澳]兹德拉夫科·I. 波提夫,[澳]托马斯·泰姆勒,[澳]拉迪斯拉夫·维斯曼 著
本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书,这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础。
大数据分析研究进展
周志华,张敏灵,巫英才,瞿裕忠,姜育刚
大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源。《大数据分析研究进展》从机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等角度出发,详细讨论了大数据分析的相关基础理论和技术方法,主要包括:大数据机器学习理论与方法,大数据可视分析理论与方法,多源不确定数据挖掘方法与技术,自动深层化知识处理方法与技术,大数据分析平台、标准与应用示范等。《大数据分析研究进展》总结了部分代表性工作,并呈现给读者。
Redis + MongoDB + HBase
赵渝强
本书介绍了NoSQL数据库生态圈体系,包括Redis、MongoDB和HBase,内容涉及开发、运维、管理与架构。“第1篇 基于内存的NoSQL数据库”(第1~5章)包括:内存对象缓存技术Memcached、Redis基础、Redis高级特性及原理、Redis集群与高可用和Redis故障诊断与优化。“第2篇 基于文档的NoSQL数据库”(第6~10章)包括:MongoDB基础、操作MongoDB的数据、MongoDB的数据建模、MongoDB的管理和MongoDB的集群。“第3篇 列式存储NoSQL数据库”(第11~15章)包括:HBase基础、部署与操作HBase、HBase原理剖析、HBase的高级特性和监控与优化HBase集群。
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