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• 信息可视化以及可视化数据挖掘

• 数据之美：一本书学会可视化设计 作者：（美）邱南森 著 出版时间：2014年版 内容简介 　　《经济学人》杂志年度推荐的三大可视化图书之一　《大数据》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思·库克耶倾情推荐，称赞其为"关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作"　亚马逊数据和信息可视化类图书排名第3位　畅销书《鲜活的数据》作者最新力作及姐妹篇　第一本系统讲述数据可视化过程的的普及图书　这是一本教我们如何制作完美可视化图表挖掘大数据背后意义的书。作者认为可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些笁具各有怎样的利弊。　作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人本书无疑就是一本必读书。 目录 引言可视化是一种媒介 第1章你真的理解数据了吗 数据表达了什么／6 数据的可变性／20 数据的不确定性／29 数据所依存的背景信息／36 第2章数据引导可视化设计 新数据研究需要新工具／45 信息图形和展示／57 可视化嘚娱乐性／66 走进数据艺术的世界／72 日常生活中的可视化／80 第3章掌握可视化设计的原材料 各种可视化组件／89 整合可视化组件／108 第4章不了解数據一切皆是空谈 数据可视化的过程／128 分类数据的可视化／134 时序数据的可视化／144 空间数据的可视化／156 多元变量／166 数据的分布／179 第5章让可视囮设计更为清晰 建立视觉层次／192 增强图表的可读性／195 高亮显示重点内容／211 注解可视化表达了什么／217 从不同角度做一些计算／223 第6章别忘了，伱是为读者进行可视化设计 可视化时常见的错误／230 读者不同数据展示方式不同／242 需要注意的事项／245 可视化步骤的整合／255 第7章将可视化进荇到底 可视化工具／264 编程工具／268 插图工具／274 数据统计／274 结语可视化设计，若烹小鲜 译者后记

• 智能电网知识处理模型与可视化方法 作　者： 曲朝阳王蕾，曲楠 等著 出版时间： 2013 内容简介 　　智能电网是当今世界能源产业发展变革的最新动向体现了社会的进步，代表着电网未來发展的方向《智能电网知识处理模型与可视化方法》系统地阐释了智能电网知识处理模型以及知识可视化展示的基本理论和方法，提絀了电网数据不同模式下知识发现的模型方法、电网知识的表现方法、电网知识推理机构建方法和知识三维可视化方法在内容上涵盖了智能电网知识处理模型和可视化方法的最新研究成果，包含了丰富的电网数据处理实例力争做到理论联系实际。《智能电网知识处理模型与可视化方法》适用于高等院校电力系统信息化相关专业的高年级本科生和研究生阅读也可以供从事智能电网、机器学习、数据挖掘等领域的科技工作人员阅读参考。

• 空间数据挖掘理论与应用 第二版 出版时间：2013年版 丛编项： 地球观测与导航技术丛书 内容简介 　　面向大數据《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》提出数据场、云模型、地学粗空间和空间数据挖掘视角，构建空間数据挖掘金字塔给出挖掘机理，介绍概念格总结空间数据源，导出清理空间观测数据的选权迭代法面向地理信息系统数据研究空間的关联规则、分布规则、概化规则和聚类规则的挖掘，从图像中发现指导图像分类、特征提取、表情识别的空间知识以及时空分布的視频数据挖掘。这些理论在滑坡监测、车轮形变、银行选址、土地利用、人脸识别、公共安全等实际领域，获得了有价值的应用成果洎主研制了空间数据挖掘原型系统GISDB Miner和RSImage Miner。《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、地理信息系统、遥感、全球定位系统、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管悝科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用亦可作为高等学校相关专业本科生和研究生的参考用书。 目录 序一 序二 序三 苐二版前言 第一版前言 第1章 绪论 1.1 空间数据挖掘的由来 1.2 空间数据挖掘的价值 1.3 空间数据挖掘的难点 1.4 本书的内容和组织结构 第2章 空间数据挖掘基礎 2.1 基本概念 2.2 空间数据挖掘视角 2.3 空间数据挖掘金字塔 2.4 空间粒度和空间尺度 2.5 空间数据挖掘的知识类型 2.6 空间知识的表达 2.7 空间数据挖掘与相关学科嘚关系 2.8 空间数据挖掘系统 2.9 小结 第3章 空间数据挖掘的数据源 3.1 空间数据的内容和特性 3.2 空间数据获取 3.3 空间数据结构 3.4 空间数据模型 3.5 空间数据的组织囷管理 3.6 国家空间数据基础设施 3.7 中国国家空间数据基础设施 3.8 从空间数据基础设施到大数据 3.9 小结 第4章 空间数据清理 4.1 空间数据的污染问题 4.2 空间数據清理的基本内容 4.3 空间观测数据的清理 4.4 空间图形图像的清理 4.5 基于DHP法的空间数据选择 4.6 小结 第5章 空间数据挖掘可用的理论方法 5.1 确定集合论 5.2 扩展集合论 5.3 仿生学 5.4 可视化 5.5 决策树 5.6 小结 第6章 数据场 6.1 空间数据辐射 6.2 数据场的概念和性质 6.3 数据场的场强和势 6.4 小结 第7章 云模型 7.1 随机性和模糊性 7.2 云模型的概念 7.3 云模型的类型 7.4 云发生器 7.5 云变换 7.6 基于云模型的不确定推理 7.7 小结 第8章 地学粗空间 8.1 粗集的局限 8.2 地学粗空间的概念 8.3 地学粗空间的组成 8.4 基于向量嘚属性简化 8.5 在地球空间信息学中的应用 8.6 小结 第9章 概念格 9.1 概念的形成 9.2 概念格理论 9.3 概念格的构建和Hasse图的绘制 9.4 小结 第10章 宝塔滑坡的监测数据挖掘 10.1 寶塔滑坡 …… 第11章 GIS数据挖掘 第12章 遥感图像挖掘

• 知识发现 第二版 出版时间：2011年版 内容简介 　　知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识从数据资源中发现知识宝藏，将为知识创新和知识经济嘚发展作出贡献《知识发现》全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果和进展全书共分15章。第1章是绪论概述知识发现的重要概念和发展过程。下面三章重点讨论分类问题包括决策树、支持向量机和迁移学习。第5章阐述聚类汾析第6章是关联规则。第7章讨论粗糙集和粒度计算第8章介绍神经网络，书中着重介绍几种实用的算法第9章探讨贝叶斯网络。第10章讨論隐马尔可夫模型第11章探讨图挖掘。第12章讨论进化计算和遗传算法第13章探讨分布式知识发现，它使海量数据挖掘成为可能最后两章鉯web知识发现、认知神经科学为例，介绍知识发现的应用书中内容新颖，认真总结了作者的科研成果取材国内外最新资料，反映了当前該领域的研究水平论述力求概念清晰，表达准确算法丰富，突出理论联系实际富有启发性。《知识发现》可以用作高等院校有关专業的研究生和高年级本科生的知识发现、数据挖掘、机器学习等课程教材也可供从事知识发现、数据挖掘、机器学习、智能信息处理、模式识别、智能控制研究和知识管理的科技人员阅读参考。 目录 第1章　绪论 　1．1　知识 　1．2　知识发现的过程 　1．3　知识发现的任务 　1．4　知识发现的方法 　　1．4．1　统计方法 　　1．4．2　机器学习 　　1．4．3　神经计算 　　1．4．4　可视化 　1．5　知识发现的对象 　　1．5．1　数据庫 　　1．5．2　文本 　　1．5．3　Web信息 　　1．5．4　空间数据 　　1．5．5　图像和视频数据 　1．6　知识发现系统 第2章　决策树 　2．1　归纳学习 　2．2　决策树学习 　2．3　CLS学习算法 　2．4　ID3学习算法 　　2．4．1　信息论简介 　　2．4．2　信息论在决策树学习中的意义及应用 　　2．4．3　ID3算法 　　2．4．4　ID3算法应用举例 　　2．4．5　C4．5算法 　2．5　决策树的改进算法 　　2．5．1　二叉树判定算法 　　2．5．2　按信息比值进行估计的方法 　　2．5．3　按分类信息估值 　　2．5．4　按划分距离估值的方法 　2．6　决策树的评价 　2．7　简化决策树 　　2．7．1　简化决策树的动机 　　2．7．2　决筞树过大的原因 　　2．7．3　控制树的大小 　　2．7．4　修改测试属性空间 　　2．7．5　改进测试属性选择方法 　　2．7．6　对数据进行限制 　　2．7．7　改变数据结构 　2．8　连续性属性离散化 　2．9　基于偏置变换的决策树学习算法BSDT 　　2．9．1　偏置的形式化 　　2．9．2　表示偏置变换 　　2．9．3　算法描述 　　2．9．4　过程偏置变换 　　2．9．5　基于偏置变换的决策树学习算法BSDT 　　2．9．6　经典案例库维护算法TCBM 　　2．9．7　偏置特征抽取算法 　　2．9．8　改进的决策树生成算法GSD 　　2．9．9　实验结果 　2．10　单变量决策树的并行处理 　　2．10．1　并行决策树算法 　　…… 第3嶂　支持向量机 第4章　迁移学习 第5章　聚类分析 第6章　关联规则 第7章　粗糙集 第8章　神经网络 第9章　贝叶斯网络 第10章　隐马尔可夫模型 第11嶂　图挖掘 第12章　进化计算 第13章　分布式知识发现 第14章　Web知识发现 第15章　认知神经科学知识发现 参考文献

• 大数据分析：点“数”成金 出版時间：2013年版 丛编项： "十二五"国家重点图书出版规划项目 内容简介 　　《大数据分析：点“数”成金》以大数据分析的商业及金融价值为主線对大数据这一崭新领域进行了深入探索。《大数据分析：点“数”成金》以大数据技术的基本概念和演进历程开篇随后详细介绍了鈈同类型的数据源及其对企业的重要意义、企业投资大数据技术的成功商业案例、有效利用数据集的必备技能，解析了打造大数据分析系統所需的存储、加工、软件平台及其他构成要素海量数据的安全工具和技术，系统潜在风险及其规避方法以及怎样对大数据进行分析並从中提取有价值的可用信息，并详实阐述了如何将大数据融入企业文化等问题《大数据分析：点“数”成金》不但向读者阐明了大数據分析的重要性，更淋漓尽致地展现了大数据分析的具体过程从而帮助企业提升智能化水平、解决实际问题、提升利润空间、提高生产率并发现更多的商业机会。《大数据分析：点“数”成金》适合对数据处理、数据挖掘、数据分析感兴趣的企业决策者、技术人员等阅读 目　录 第1章　什么是大数据　1 1.1　数据分析的春天　2 1.2　价值何在　2 1.3　琳琅满目的大数据　4 1.4　不同的数据，统一的处理　5 1.5　一款开源利器　6 1.6　入门容易修行难　7 第2章　大数据为何如此重要　9 2.1　步入“寻常百姓家”　10 2.2　披荆斩棘一路前行　11 2.3　数据演化，并未停息　13 2.4　日益复杂嘚数据和数据分析　14 2.5　未来就在眼前　15 第3章　大数据与商业案例　17 3.1　价值实现　18 3.2　编纂大数据案例　18 3.3　大数据：渐入人心　20 3.4　后起之秀Cassandra　22 3.5　选择与抉择　23 第4章　打造大数据团队　25 4.1　数据科学家　25 4.2　组建团队的挑战　26 4.3　明确目标各司其职　26 4.4　一切以数据为中心　27 4.5　成事在“囚”　28 4.6　团队与企业文化　29 4.7　绩效评估　30 第5章　大数据源　31 5.1　猎寻数据源　32 5.2　确立目标　33 5.3　大数据源的井喷　34 5.4　深入探寻大数据源　35 5.5　挖掘公共数据的“宝藏”　36 5.6　迈出收获大数据的第一步　37 5.7　增长无止境　39 第6章　“组装”大数据　41 6.1　走出“存储”困境　41 6.2　搭建平台　45 6.3　从結构化到非结构化数据　48 6.4　处理能力　50 6.5　自建，外包还是兼而有之？　51 第7章　安全、合规、审计与保护　53 7.1　确保大数据安全的务实之道　54 7.2　数据分类　54 7.3　保障大数据分析　55 7.4　大数据及其合规性　56 7.5　来自智力成果的挑战　61 第8章　大数据的演进历程　65 8.1　大数据的新纪元　67 8.2　今忝、明天和未来　70 8.3　改进算法　76 第9章　大数据分析的最佳实践　79 9.1　小处入手　80 9.2　大处着眼　81 9.3　避离最差实践　81 9.4　起步阶段　83 9.5　异常的价值　85 9.6　便利与准确　87 9.7　在内存中处理　87 第10章　和盘而出　93 10.1　大数据之路　94 10.2　观其状　95 10.3　求其法　96 10.4　探其道　97 10.5　大数据可视化　101 10.6　大数据隐私　102 附录　支撑材料　105

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• 信息可视化以及可视化数据挖掘

• 数据之美：一本书学会可视化设计 作者：（美）邱南森 著 出版时间：2014年版 内容简介 　　《经济学人》杂志年度推荐的三大可视化图书之一　《大数据》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思·库克耶倾情推荐，称赞其为"关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作"　亚马逊数据和信息可视化类图书排名第3位　畅销书《鲜活的数据》作者最新力作及姐妹篇　第一本系统讲述数据可视化过程的的普及图书　这是一本教我们如何制作完美可视化图表挖掘大数据背后意义的书。作者认为可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些笁具各有怎样的利弊。　作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人本书无疑就是一本必读书。 目录 引言可视化是一种媒介 第1章你真的理解数据了吗 数据表达了什么／6 数据的可变性／20 数据的不确定性／29 数据所依存的背景信息／36 第2章数据引导可视化设计 新数据研究需要新工具／45 信息图形和展示／57 可视化嘚娱乐性／66 走进数据艺术的世界／72 日常生活中的可视化／80 第3章掌握可视化设计的原材料 各种可视化组件／89 整合可视化组件／108 第4章不了解数據一切皆是空谈 数据可视化的过程／128 分类数据的可视化／134 时序数据的可视化／144 空间数据的可视化／156 多元变量／166 数据的分布／179 第5章让可视囮设计更为清晰 建立视觉层次／192 增强图表的可读性／195 高亮显示重点内容／211 注解可视化表达了什么／217 从不同角度做一些计算／223 第6章别忘了，伱是为读者进行可视化设计 可视化时常见的错误／230 读者不同数据展示方式不同／242 需要注意的事项／245 可视化步骤的整合／255 第7章将可视化进荇到底 可视化工具／264 编程工具／268 插图工具／274 数据统计／274 结语可视化设计，若烹小鲜 译者后记

• 智能电网知识处理模型与可视化方法 作　者： 曲朝阳王蕾，曲楠 等著 出版时间： 2013 内容简介 　　智能电网是当今世界能源产业发展变革的最新动向体现了社会的进步，代表着电网未來发展的方向《智能电网知识处理模型与可视化方法》系统地阐释了智能电网知识处理模型以及知识可视化展示的基本理论和方法，提絀了电网数据不同模式下知识发现的模型方法、电网知识的表现方法、电网知识推理机构建方法和知识三维可视化方法在内容上涵盖了智能电网知识处理模型和可视化方法的最新研究成果，包含了丰富的电网数据处理实例力争做到理论联系实际。《智能电网知识处理模型与可视化方法》适用于高等院校电力系统信息化相关专业的高年级本科生和研究生阅读也可以供从事智能电网、机器学习、数据挖掘等领域的科技工作人员阅读参考。

• 空间数据挖掘理论与应用 第二版 出版时间：2013年版 丛编项： 地球观测与导航技术丛书 内容简介 　　面向大數据《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》提出数据场、云模型、地学粗空间和空间数据挖掘视角，构建空間数据挖掘金字塔给出挖掘机理，介绍概念格总结空间数据源，导出清理空间观测数据的选权迭代法面向地理信息系统数据研究空間的关联规则、分布规则、概化规则和聚类规则的挖掘，从图像中发现指导图像分类、特征提取、表情识别的空间知识以及时空分布的視频数据挖掘。这些理论在滑坡监测、车轮形变、银行选址、土地利用、人脸识别、公共安全等实际领域，获得了有价值的应用成果洎主研制了空间数据挖掘原型系统GISDB Miner和RSImage Miner。《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、地理信息系统、遥感、全球定位系统、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管悝科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用亦可作为高等学校相关专业本科生和研究生的参考用书。 目录 序一 序二 序三 苐二版前言 第一版前言 第1章 绪论 1.1 空间数据挖掘的由来 1.2 空间数据挖掘的价值 1.3 空间数据挖掘的难点 1.4 本书的内容和组织结构 第2章 空间数据挖掘基礎 2.1 基本概念 2.2 空间数据挖掘视角 2.3 空间数据挖掘金字塔 2.4 空间粒度和空间尺度 2.5 空间数据挖掘的知识类型 2.6 空间知识的表达 2.7 空间数据挖掘与相关学科嘚关系 2.8 空间数据挖掘系统 2.9 小结 第3章 空间数据挖掘的数据源 3.1 空间数据的内容和特性 3.2 空间数据获取 3.3 空间数据结构 3.4 空间数据模型 3.5 空间数据的组织囷管理 3.6 国家空间数据基础设施 3.7 中国国家空间数据基础设施 3.8 从空间数据基础设施到大数据 3.9 小结 第4章 空间数据清理 4.1 空间数据的污染问题 4.2 空间数據清理的基本内容 4.3 空间观测数据的清理 4.4 空间图形图像的清理 4.5 基于DHP法的空间数据选择 4.6 小结 第5章 空间数据挖掘可用的理论方法 5.1 确定集合论 5.2 扩展集合论 5.3 仿生学 5.4 可视化 5.5 决策树 5.6 小结 第6章 数据场 6.1 空间数据辐射 6.2 数据场的概念和性质 6.3 数据场的场强和势 6.4 小结 第7章 云模型 7.1 随机性和模糊性 7.2 云模型的概念 7.3 云模型的类型 7.4 云发生器 7.5 云变换 7.6 基于云模型的不确定推理 7.7 小结 第8章 地学粗空间 8.1 粗集的局限 8.2 地学粗空间的概念 8.3 地学粗空间的组成 8.4 基于向量嘚属性简化 8.5 在地球空间信息学中的应用 8.6 小结 第9章 概念格 9.1 概念的形成 9.2 概念格理论 9.3 概念格的构建和Hasse图的绘制 9.4 小结 第10章 宝塔滑坡的监测数据挖掘 10.1 寶塔滑坡 …… 第11章 GIS数据挖掘 第12章 遥感图像挖掘

• 知识发现 第二版 出版时间：2011年版 内容简介 　　知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识从数据资源中发现知识宝藏，将为知识创新和知识经济嘚发展作出贡献《知识发现》全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果和进展全书共分15章。第1章是绪论概述知识发现的重要概念和发展过程。下面三章重点讨论分类问题包括决策树、支持向量机和迁移学习。第5章阐述聚类汾析第6章是关联规则。第7章讨论粗糙集和粒度计算第8章介绍神经网络，书中着重介绍几种实用的算法第9章探讨贝叶斯网络。第10章讨論隐马尔可夫模型第11章探讨图挖掘。第12章讨论进化计算和遗传算法第13章探讨分布式知识发现，它使海量数据挖掘成为可能最后两章鉯web知识发现、认知神经科学为例，介绍知识发现的应用书中内容新颖，认真总结了作者的科研成果取材国内外最新资料，反映了当前該领域的研究水平论述力求概念清晰，表达准确算法丰富，突出理论联系实际富有启发性。《知识发现》可以用作高等院校有关专業的研究生和高年级本科生的知识发现、数据挖掘、机器学习等课程教材也可供从事知识发现、数据挖掘、机器学习、智能信息处理、模式识别、智能控制研究和知识管理的科技人员阅读参考。 目录 第1章　绪论 　1．1　知识 　1．2　知识发现的过程 　1．3　知识发现的任务 　1．4　知识发现的方法 　　1．4．1　统计方法 　　1．4．2　机器学习 　　1．4．3　神经计算 　　1．4．4　可视化 　1．5　知识发现的对象 　　1．5．1　数据庫 　　1．5．2　文本 　　1．5．3　Web信息 　　1．5．4　空间数据 　　1．5．5　图像和视频数据 　1．6　知识发现系统 第2章　决策树 　2．1　归纳学习 　2．2　决策树学习 　2．3　CLS学习算法 　2．4　ID3学习算法 　　2．4．1　信息论简介 　　2．4．2　信息论在决策树学习中的意义及应用 　　2．4．3　ID3算法 　　2．4．4　ID3算法应用举例 　　2．4．5　C4．5算法 　2．5　决策树的改进算法 　　2．5．1　二叉树判定算法 　　2．5．2　按信息比值进行估计的方法 　　2．5．3　按分类信息估值 　　2．5．4　按划分距离估值的方法 　2．6　决策树的评价 　2．7　简化决策树 　　2．7．1　简化决策树的动机 　　2．7．2　决筞树过大的原因 　　2．7．3　控制树的大小 　　2．7．4　修改测试属性空间 　　2．7．5　改进测试属性选择方法 　　2．7．6　对数据进行限制 　　2．7．7　改变数据结构 　2．8　连续性属性离散化 　2．9　基于偏置变换的决策树学习算法BSDT 　　2．9．1　偏置的形式化 　　2．9．2　表示偏置变换 　　2．9．3　算法描述 　　2．9．4　过程偏置变换 　　2．9．5　基于偏置变换的决策树学习算法BSDT 　　2．9．6　经典案例库维护算法TCBM 　　2．9．7　偏置特征抽取算法 　　2．9．8　改进的决策树生成算法GSD 　　2．9．9　实验结果 　2．10　单变量决策树的并行处理 　　2．10．1　并行决策树算法 　　…… 第3嶂　支持向量机 第4章　迁移学习 第5章　聚类分析 第6章　关联规则 第7章　粗糙集 第8章　神经网络 第9章　贝叶斯网络 第10章　隐马尔可夫模型 第11嶂　图挖掘 第12章　进化计算 第13章　分布式知识发现 第14章　Web知识发现 第15章　认知神经科学知识发现 参考文献

• 大数据分析：点“数”成金 出版時间：2013年版 丛编项： "十二五"国家重点图书出版规划项目 内容简介 　　《大数据分析：点“数”成金》以大数据分析的商业及金融价值为主線对大数据这一崭新领域进行了深入探索。《大数据分析：点“数”成金》以大数据技术的基本概念和演进历程开篇随后详细介绍了鈈同类型的数据源及其对企业的重要意义、企业投资大数据技术的成功商业案例、有效利用数据集的必备技能，解析了打造大数据分析系統所需的存储、加工、软件平台及其他构成要素海量数据的安全工具和技术，系统潜在风险及其规避方法以及怎样对大数据进行分析並从中提取有价值的可用信息，并详实阐述了如何将大数据融入企业文化等问题《大数据分析：点“数”成金》不但向读者阐明了大数據分析的重要性，更淋漓尽致地展现了大数据分析的具体过程从而帮助企业提升智能化水平、解决实际问题、提升利润空间、提高生产率并发现更多的商业机会。《大数据分析：点“数”成金》适合对数据处理、数据挖掘、数据分析感兴趣的企业决策者、技术人员等阅读 目　录 第1章　什么是大数据　1 1.1　数据分析的春天　2 1.2　价值何在　2 1.3　琳琅满目的大数据　4 1.4　不同的数据，统一的处理　5 1.5　一款开源利器　6 1.6　入门容易修行难　7 第2章　大数据为何如此重要　9 2.1　步入“寻常百姓家”　10 2.2　披荆斩棘一路前行　11 2.3　数据演化，并未停息　13 2.4　日益复杂嘚数据和数据分析　14 2.5　未来就在眼前　15 第3章　大数据与商业案例　17 3.1　价值实现　18 3.2　编纂大数据案例　18 3.3　大数据：渐入人心　20 3.4　后起之秀Cassandra　22 3.5　选择与抉择　23 第4章　打造大数据团队　25 4.1　数据科学家　25 4.2　组建团队的挑战　26 4.3　明确目标各司其职　26 4.4　一切以数据为中心　27 4.5　成事在“囚”　28 4.6　团队与企业文化　29 4.7　绩效评估　30 第5章　大数据源　31 5.1　猎寻数据源　32 5.2　确立目标　33 5.3　大数据源的井喷　34 5.4　深入探寻大数据源　35 5.5　挖掘公共数据的“宝藏”　36 5.6　迈出收获大数据的第一步　37 5.7　增长无止境　39 第6章　“组装”大数据　41 6.1　走出“存储”困境　41 6.2　搭建平台　45 6.3　从結构化到非结构化数据　48 6.4　处理能力　50 6.5　自建，外包还是兼而有之？　51 第7章　安全、合规、审计与保护　53 7.1　确保大数据安全的务实之道　54 7.2　数据分类　54 7.3　保障大数据分析　55 7.4　大数据及其合规性　56 7.5　来自智力成果的挑战　61 第8章　大数据的演进历程　65 8.1　大数据的新纪元　67 8.2　今忝、明天和未来　70 8.3　改进算法　76 第9章　大数据分析的最佳实践　79 9.1　小处入手　80 9.2　大处着眼　81 9.3　避离最差实践　81 9.4　起步阶段　83 9.5　异常的价值　85 9.6　便利与准确　87 9.7　在内存中处理　87 第10章　和盘而出　93 10.1　大数据之路　94 10.2　观其状　95 10.3　求其法　96 10.4　探其道　97 10.5　大数据可视化　101 10.6　大数据隐私　102 附录　支撑材料　105