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网络信息搜寻行为研究刘振 著《网络信息搜寻行为研究：基于消费者既有知识影响的视角》以消费者的网络信息搜寻行为为对象，通过数据分析研究消费者既有知识对其网络搜寻行为带来的影响。在互联网信息环境下，网络信息搜寻行为与消费者的购买意向、消费决策、商品满意度等存在密切关联，因此备受互联网企业关注。 -
大数据实验教程申国伟，秦永彬，郭春，崔允贺 著《大数据实验教程》以大数据开源平台Hadoop和Spark生态体系为基础，介绍常见的大数据开源软件的基础知识、安装部署和使用等内容，重点介绍Hadoop和Spark编程基础知识。 -
大数据与云计算技术研究王雪瑶，王晖，王豫峰 著《大数据与云计算技术研究》以“大数据与云计算技术研究”为选题，讲述了互联网时代的大数据与云计算的基本理论，《大数据与云计算技术研究》共五章，分别是大数据及其应用领域、大数据关键技术研究、云计算理论与相关概念认知、云计算平台与关键技术研究以及大数据与云计算的安全与发展趋势。 -
架构大数据黄思行，段昂，韦鹏程 著《架构大数据：大数据技术与算法的深入解析研究》从大数据架构角度全面解析大数据技术与算法，梳理了大数据技术算法，分析了大数据技术分类。如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，使人们更加深层次地、更全面地了解大数据技术以及算法。希望借助此次研究，向人们提供一个全景的大数据技术，推动我国大数据技术的发展。 -
云计算节能与资源调度彭俊杰 著科技改变生活，智慧领未来。被誉为“科技领域第四次技术革命”的云计算已广泛应用于社会各个领域、各个组织，深刻改变着人们使用IT资源的习惯。《云计算节能与资源调度》结合笔者在云计算节能领域的研究，从虚拟资源的有效分配策略与调度算法、基于应用特点与特征进行资源分配与调度的机制、模型、算法、实效等不同层面进行重点探讨。有思想、有深度、有高度，为云计算节能与资源效率提升实现方案提供了有效理论依据与实践参考。 -
大数据分析黄源，蒋文豪，徐受蓉 著本书的编写目的是向读者介绍大数据分析的基本概念和相应的技术应用。全书共10章，具体内容包括大数据、爬虫与大数据、Scrapy爬虫、数据库连接与查询、数据可视化基础与应用、大数据存储与清洗、数据格式与编码技术、数据抽取与采集、pandas数据分析与清洗，以及数据分析与清洗综合实训。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速掌握和应用大数据分析相关技术，通过对书中重要的、核心的知识点的练习，达到熟练应用的效果。 本书可作为大数据专业、软件技术专业、信息管理专业、计算机网络专业的教材，也可作为大数据爱好者的参考书。 -
大数据技术和应用陈建平，陈志德，席进爱，徐安丽，刘春鑫 等 编《大数据技术和应用/大数据人才培养丛书》是一本大数据技术入门的简明教材。全书理论和实践相结合，以应用实战为主，深入浅出地讲解每个知识点，对每个应用实验按学习习惯，分步骤讲解，每个步骤都有文字说明和效果截图，使读者能清晰地知晓动手实操的效果和错误之处。全书分为9章，全面介绍了大数据技术的相关基础知识、HDFS和数据库、采集传输工具、挖掘分析算法、Spark计算框架、可视化、大数据安全、大数据应用等内容，着重介绍了HDFS分布式文件系统、NoSQL等各种数据库、数据仓库Hive，以及数据采集分析技术，并配套了详细的实验教程以及练习题。《大数据技术和应用/大数据人才培养丛书》适合作为高等院校计算机、软件工程、大数据专业高职、本科生的教材，同时可供企业中从事大数据开发的工程师和科技工作者参考。 -
私有云架构设计与实践尤永康，梅磊，刘松涛，蒋迪 著《私有云架构设计与实践（大数据技术与应用方向）/大数据与计算机科学系列》通过现状、通用架构与模型、技术实现基础、典型案例与用例等四个部分，阐述基于KVM环境中的私有云构建元素。通过《私有云架构设计与实践（大数据技术与应用方向）/大数据与计算机科学系列》，读者会了解到KVM私有云的主流实现技术，包括架构、模拟器、存储、网络等基础知识等。后的部分会对VDI的几个典型场景以及运维、测试、调节与优化等有针对性地叙述，读者可以直接将其运用到产品或项目中。 -
云计算那些事儿陈晓宇 著IAAS部分主要介绍虚拟化：包括计算虚拟化。存储虚拟化，网络虚拟化结合OpenStack分析这些技术如何实现以及落地。PAAS部分介绍docker、kubernetes以及容器管理平台的设计和实现后介绍当下流行的devops技术，以及云原生应用个规范以及如何在PAAS平台上部署。 -
社交媒体数据挖掘与分析[美] 加博尔·萨博（Gabor Szabo） 著，李凯，吕天阳 译《社交媒体数据挖掘与分析》由工作在大规模社交媒体数据处理一线的研发人员撰写，旨在以更为友好、基础、实用的方式帮助你理解在线社交媒体。《社交媒体数据挖掘与分析》围绕着如何探索和理解社交媒体系统的基本组成部分进行组织，从用户角度深入剖析收集和应用社交媒体数据的机制，并通过建立在真实数据集上的代码及分析案例详细阐述相关数据挖掘方法、技术和工具。《社交媒体数据挖掘与分析》共7章，第1章介绍典型用户在社交媒体服务上的行为及其在不同服务中的普遍相似性；第2章主要讨论创造了社交网络的用户之间的连接；第3章主要探讨时间在社交系统中所扮演的角色，并且介绍帮助你理解其作用的工具；第4章回顾自然语言处理技术；第5章介绍分析大型数据集的挑战；第6章展示如何用机器学习技术预测人们喜欢哪类电影，并对预测结果进行评估；第7章由浅入深地分析全书中用于分析不同问题的通用统计模式，以及如何使用类似的分析技术去理解它们。
