本书回应时代热点，从关键技术与实际应用两个方面对大数据做了系统的介绍与深入的分析。在关键技术部分，主要介绍了大数据的发展、技术与应用，大数据与云计算、物联网，大数据采集及预处理，大数据分析与数据挖掘，大数据存储与管理，大数据可视化，大数据时代的安全与隐私保护七部分内容。在实际应用部分，集中剖析了大数据在电信、生物医学、

本书简明扼要地介绍了智能控制的基本内容，包括智能控制基本概念、智能控制算法基础——模糊控制、神经网络、群智能算法，以实例分析与设计的形式给出了智能控制器的实现方法，包括模糊控制应用、神经网络控制应用、群智能算法应用以及综合智能算法在电力参数分析中的应用等。

本书基于全国信息安全标准化技术委员会大数据安全标准特别工作组的工作，是一本关于数智安全与标准化的专业教材，旨在使读者在学习大数据、人工智能等数智技术与应用的同时，了解数智技术和应用的前沿以及相应的安全问题，理解数智安全与业务拓展和技术发展的伴生特性，掌握数智安全和标准化的基本知识，建立未来数智化所必须的安全发展意识、安

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，不仅介绍了每种算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析。这种理论与实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。全书共11章，内容涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类

本书研究动态网络环境中的资源智能调度方法，围绕四个问题展开研究工作，提出了有效调度网络资源的方法。现代经济社会正处于计算机网络、企业生产网络、物流配送网络、供应链网络等拥有网络状拓扑的环境。在此动态网络环境中，实现网络资源、服务资源等多样化资源的智能调度和管理，对网络所支撑的业务的性能具有重要意义。

基于SPSS大数据辅助科学决策方法与实践

本书主要介绍恶意流量的欺诈手段和对抗技术，分为5个部分，共12章：先讲解流量安全基础；再基于流量风险洞察，讲解典型流量欺诈手段及其危害；接着从流量数据治理层面，讲解基础数据形态、治理和特征工程；然后重点从设备指纹、人机验证、规则引擎、机器学习对抗、复杂网络对抗、多模态集成对抗和新型对抗等方面，讲解流量反欺诈技术；最后通

本书围绕大数据预处理业务背景及相关技术，以学习情境的方式，首先介绍了使用Python、Pandas对各种数据源的读写，然后介绍了数据的清洗、集成、规约、变换四个处理数据方式，最后介绍了使用Kettle工具和MapReduce编程对数据进行处理的技术，通过理论结合实际、循序渐进的学习方式，让读者学习并掌握大数据预处理技术

《Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋》全面、系统、深入地介绍ApacheSpark性能优化的相关技术和策略，涵盖从Spark性能优化的基础知识到核心技术，再到应用实践的方方面面。本书不但系统地介绍各种监控工具的使用，而且还结合实战案例，详细介绍Spark性能优化的各种经验和技巧，提升读者的实际应用技能。

本书系统介绍了Spark大数据处理框架以及相应的主流开发语言Scala。全书共14章,内容包括Scala基本概念和基本用法，Scala字符串和数组，Scala控制结构，Scala列表、元组、集合和映射，Scala函数，Scala面向对象编程，Spark大数据处理框架、SparkRDD编程，Windows环境下的Spar