大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理，更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇，总览了数据挖掘的理论和应用轮廓，明确了R语言入门的必备知识和学习路线，并展示了数据挖掘的初步成果，旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面，安排了数据预测篇：立足数据预测未知，数据分组篇：发现数据中的自然群组，数据关联篇：发现数据的内在关联性，离群数据探索篇：发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节，各章节从简单易懂且具代表性的案例问题入手，剖析理论方法原理，讲解R语言实现，并给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。本书内容覆盖之广泛，原理讲解之通俗，R语言实现步骤之详尽，在国内外同类书籍中尚不多见。相关数据资料及电子教案，可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。

本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性：持续交付、结构松散和高基数，并阐释对流数据使用基础架构和算法的重要性。第2~6章介绍实时流架构的各组件涉及的软件、框架和方法。第2章概述实时流架构设计涉及的组件、特性、编程语言等。第3章介绍实时流架构的服务配置和协调，重点介绍协调服务器ZooKeeper。第4章阐述实时流架构中数据流程的管理，涉及用来管理数据流程的两个软件包Kafka和Flume。第5章分析流数据的处理，涉及如何用Storm或Samza来处理数据。第6章介绍流数据的存储问题。第7~11章重点关注流数据架构的应用构建问题。第7章讨论从流环境向最终用户的数据交付问题。这是构建仪表板以及其他监控应用所使用的核心机制。第8章涵盖流环境下的聚集计算问题，特别是对多分辨率时间序列数据的聚集计算问题。第9章简要介绍统计学和概率论的基础知识。第10章讨论略图，略图通常具有更快的更新速度和更小的内存占用空间，特别适合流环境。第11章讨论聚集计算之外能够应用于流数据的一些更深入的话题。

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本书结合大数据最新技术趋势和中兴通讯的长期实践，对大数据技术提出系统的理解，对大数据研究提供了初步的思路和建议。本书首先从大数据的需求和现状出发，分析目前大数据出现的问题，然后针对这些问题对大数据存储、大数据处理，以及大数据的可视化进行了充分的探索。

本书旨在为已有一定基础的R用户提供现成的方法来实现重要的数据分析任务。全书共分为11章。第1章涵盖了进行真正的数据分析任务之前的准备工作。第2章讨论了数据分析师在实施特定的分析手段之前常用的理解数据的做法。第3章涵盖了运用分类技术肚饿方法。第4章是关于回归技术的方法。第5章介绍数据简化。第6章介绍时间序列分析。第7章讨论了社交网络分析。第8章介绍制作文档和呈现分析的方法。第9章解决了面对大型数据如何书写高效且简洁的R代码的问题。第10章讨论了R在处理空间数据上的强大功能。第11章介绍了R与其他系统的连接。

数据中心网络作为云计算应用的物理支撑网络，是当前信息通信技术（ICT）领域的热点研究方向。数据中心网络借助于虚拟化技术通过将逻辑资源与物理资源解耦，提供更高的资源利用率和更好的灵活性。本书首先全面介绍了数据中心网络的基本概念、架构、发展历程、关键技术和面临的挑战，给读者建立一个全局视图。然后详细介绍了数据中心网络的资源管理和调度的主要算法；以此为基础，分别研究了数据中心网络的节能优化策略、数据中心网络中虚拟机的高效迁移机制，以及虚拟数据中心的优化映射等数据中心网络资源管理和调度中的诸多关键问题。

《数据库实训》内容以实用为中心，以培养学生数据库设计和应用的技能为主，理论部分够用为度，选择性地介绍了关系数据库的基本原理知识。《数据库实训》借助微软公司的SOLserVer2008数据库管理系统对关系数据库设计和实现作了详细介绍。《数据库实训》以SQLseⅣer2008为数据库平台设计了一个学生成绩管理系统，以进行教学内容的整合与序化。以工程项目“学生成绩管理系统”贯穿全过程，通过指导学生完成一系列的实际工作任务来达到课程的教学目标，重点培养学生解决实际问题的能力，实现了能力训练项目化、课程结构模块化、理论与实践教学一体化。

本书通过详细的示例、样本数据集、代码和图形教程，说明了如何：1为每个问题使用合适类型的图2快速、高效且正确地收集、清洗和组织数据3为高可读性设置可视化格式，而不损失精确性4掌握允许更深入地探索和解释数据的工具5使用少量轻量级编程创建自定义可视化6选择有效的图分析技术来从数据中提取出最多信息7使用高级的可视化技术，包括动态图、大数据工具和查询。

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