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本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。 部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域—容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程；第四部分是机器学习相关算法的应用，包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用；第五部分，以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法，来实现一个基于Web的推荐系，以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。 本书轻理论，重实践，适合有一定编程基础，且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣，希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时，本书还可作为广大院校相关专业的教材和培训参考用书。

本书介绍数据分析的统计基础、种类划分，并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分，第1部分为第1章，介绍一些概念，简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章，介绍描述性分析和数据预处理的主要方法，包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章，介绍预测性分析的主要方法，其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量的方法，以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法; 第4部分为第13章，利用描述和预测这两种方法，简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。

面对日渐复杂的大数据，科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状，基于实际医疗案例，介绍数学基础知识和统计学基础知识，SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生，以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者，熟悉四个软件的任意一个且想要在短时间内掌握其他软件的读者，也适合医科学生、临床医生或药企人员等医疗相关人员学习使用。

图形数据缩小了人类和计算机看待世界的方式之间的差距。计算机依靠静态的数据行和列，而人们通过人际关系来导航和推理生活。这个实用指南演示了图形数据如何将这两种方法结合在一起。通过使用来自图论、数据库模式、分布式系统和数据分析的概念，您将到达一个独特的交集，即图思维。本书作者Denise Koessler Gosnell和Matthias Broecheler向数据工程师、数据科学家和数据分析师展示了如何用图表数据库解决复杂问题。您将探索使用图技术构建的模板，以及演示团队如何在应用程序中考虑图数据的示例。

本书以 Power BI 数据分析软件为平台，将企业实际工作需求作为出发点，分别从思维、技术、实践这三个方面，全面系统地讲解和分享了Power BI在企业日常数据分析场景的运用思维、实操技能及综合管理应用的思路。 本书分为三大部分。第 1 篇（第 1 ～ 4 章）以循序渐进的方式介绍企业数据分析的基本流程、常见模型及应用案例。第 2 篇（第 5 ～ 8 章）主要介绍和讲解了企业数据分析人员必知必会的 Power BI 工具的操作技能、应用技巧及经验，内容包括各种实用工具的使用技能、常见问题的解决方法，以及各类函数和各种图表的作用及具体运用方法。这部分知识可帮助商业数据分析人员精进、精通 Power BI 的核心技术。第 3 篇（第 9 ～ 10 章）则是主要介绍如何通过 Power BI 来制作数据分析报表，并结合常见的应用案例，综合前面篇章所讲的各种技能，讲解 Power BI 在企业日常数据分析工作中的实践应用，同时向读者分享数据报表的管理思路与应用经验。