《New Internet：大数据挖掘》全面地介绍了如何使用数据挖掘技术从各种结构的（数据库）或非结构（Web）的海量数据中提取和产生业务知识。作者梳理了各种数据挖掘常用算法和信息采集技术，系统地描述了实际应用时如何在互联网日志分析、电子邮件营销、互联网广告和电子商务上进行数据挖掘，着重介绍了数据挖掘的原理和算法在互联网海量数据挖掘中的应用。《New Internet：大数据挖掘》主要特点：全面介绍了数据挖掘和大数据的基本概念和技术；大量采用了实际案例，实用性强；详细介绍了大数据挖掘领域最新的商业应用。

谁将是忠实的客户？谁将不是呢？哪些消息对哪些客户细分最有效？如何最大化客户的价值？如何将客户的价值最大化？本书提供了强大的工具，可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自本书第1版问世以来，数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个最新版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和修订，并且添加了几个新的章节。本书保留了早期版本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介绍的新技术和更为深入的技术包括：线性和逻辑回归模型、增量响应（提升）建模、朴素贝叶斯模型、表查询模型、相似度模型、径向基函数网络、期望值最大化（EM）聚类和群体智慧。新的章节专门讨论了数据准备、派生变量、主成分分析和其他变量减少技术，以及文本挖掘。在建立了全面的数据挖掘应用业务环境，并介绍了所有数据挖掘项目通用的数据挖掘方法论的各个方面之后，本书详细介绍了每个重要的数据挖掘技术。《数据挖掘技术（第3版）——应用于市场营销、销售与客户关系管理》的主题包括：◆ 如何创建稳定、持久的预测模型◆ 数据准备和变量选择◆用诸如回归、决策树、神经网络、基于记忆的推理之类的有指导技术来建模特定目标◆用诸如聚类、关联规则和链接分析之类的无指导技术来发现模式◆建模业务的事件发生时间问题，如下一次购买时间和预期的剩余生存期等◆ 挖掘非结构化文本

《大数据挑战与NoSQL数据库技术》共分为三部分。理论篇重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术，并引入NoSQL数据库；系统篇主要介绍了各种类型NoSQL数据库的基本知识；应用篇对国内外几家知名公司在利用NoSQL数据库处理海量数据方面的实践做了阐述。《大数据挑战与NoSQL数据库技术》对大数据时代面临的挑战，以及NoSQL数据库的基本知识做了清晰的阐述，有助于读者整理思路，了解需求，并更有针对性、有选择地深入学习相关知识。

《大数据：战略·技术·实践》从实际技术解决方案出发，提出了大数据技术四层架构，即：基础设施层、管理层、分析层、应用层。在此基础上，全面剖析了当前大数据领域中的主流技术，并配以行业应用实例和一线研发人员的独到见解。力求使读者能够通过阅读此书，全面了解当前大数据技术动态和发展趋势，并可针对自己面临的大数据问题找到可行的解决方案。《大数据：战略·技术·实践》是一本不错的技术普及读物。可作为软件开发者、数据存储处理工程师、数据分析师等工程技术人员的参考书，亦可作为高等学校相关专业课程的教材或参考书。

《普通高等教育“十二五”规划教材：数据可视化的基本原理与方法》是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、数据处理、视觉设计、统计、数学、航空航天、建筑、遥感影像等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教材。全书划分为三篇：基础篇、数据篇和应用篇。其中，基础篇从人、数据、可视化流程等三个层面阐述数据可视化的基础理论和概念；数据篇则针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、高维非空间数据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；应用篇着重介绍可视化综合应用及实用系统。为了便于学习，每章后都附有习题和参考文献。《普通高等教育“十二五”规划教材：数据可视化的基本原理与方法》的特点是内容完整，叙述简明，重点突出；以数据类型为导向，以行业应用为目标。作者专门收集和整理了相关的课程教案、典型数据、精彩案例、可视化作品、课程附属视频和动画材料。《普通高等教育“十二五”规划教材：数据可视化的基本原理与方法》可作为高等院校计算机、数据处理及相关专业高年级学生和研究生的教学用书，对于从事数据可视化、数据分析、视觉艺术开发和应用的科技人员也有较大的参考价值。

《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。

《大数据的冲击》是日本最畅销的大数据商业应用指南。书中结合野村综合研究独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，总结了大数据的商业模式，以及在大数据应用中需要注意的隐私问题，并就如何为大数据时代做好准备展开了深入的探讨，提出了诸多有益的建议。《大数据的冲击》适合商业人士以及与大数据相关的IT 从业者阅读。

电商坐拥互联网行业最丰富的用户数据金矿，却很少有人从中挖掘出真金白银。《数据掘金——电子商务运营突围》一书旨在打破这一困境，一步一步引导从业者以数据为核心来运营网站或网店。本书用浅显的文字与独特的视角，不仅成功解读电商数据运营之惑，更呈现大量数据分析和挖掘的必要基础知识及实用相关工具。在通过阅读轻松掌握电商数据运营须关注的要点与方法之后，读者还可有针对性地从书中选择学习如何利用数据来完成——流量获取优化、广告投放、客户分析，以及客户价值提升等一系列电商运营要务。《数据掘金——电子商务运营突围》一书主要写给电商从业人员，无论是中小电子商务的运营人员、数据分析人员，还是大公司负责电子商务的策略官、市场官和运营官，都能从本书中找到自己所需且急需的有价值内容。

你手头有一些数据，想做成漂亮的图表放到网站上？好主意，通过浏览器来跨平台实现数据可视化是正确的选择。什么，你还想让图表能够响应用户操作？没问题，交互式图表比静态图片更能吸引人去探究本源。好啦，要生成通过浏览器展示的动态图表，首选目前最热门的Web数据可视化库——D3。《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》这本书很有意思，而且对读者要求不高。不需要知道什么是数据可视化，也不用有太多Web开发背景就能看懂它。不信？翻一翻就知道这是一本既好玩又实用的动手指南啦！看完这本书你会怎么样呢？掌握必要的HTML、CSS、JavaScript和SVG基础知识；学会基于数据在网页里生成元素和为它们设置样式的技巧；能够生成条形图、散点图、饼图、堆叠条形图和力导向图；使用平滑的过渡动画来展示数据的变化；赋予图表动态交互能力，响应用户从不同角度探索数据的请求；收集数据和创建自定义的地图；另外，《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》100多个代码示例都可以在线浏览！

大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学》力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。全书分为三大部分，第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势以及驱动产业融合、升级、转型的根本因素，并给出践行大数据的最佳范式。第二部分首次完整 阐述“数据科学”的基础性价值，论述数据科学对科学研究、社会研究、产业发展的影响，并提出数据科学的教育体系。第三部分全景式的介绍重点国家、经济体、 新兴企业在大数据领域取得的进展，展示一幅真实的大数据图景，把判断留给读者，看谁拥有未来！大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。大数据是一种思维方式，必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来，正在引发一场革命！大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的三大发展趋势。数据资产成为和土地、资本、人力并驾齐驱的关键生产要素。围绕数据资产可以演绎跌宕起伏的产业大戏。数据科学应运而生并将逐渐达到与自然科学分庭抗礼的地位。数据科学既可以推动数学、计算机科学、统计学、天体信息学、生物信息学、计算社会学等学科的发展，又能够助力产业界升级转型。