本书介绍大数据知识工程的有关内容。全书共9章，第1章介绍大数据知识工程的背景；第2章介绍大数据知识工程的“三跨”特点及面临的“散、杂、乱”挑战；第3-6章介绍知识表示、知识获取与融合、知识表征学习、知识推理四个核心环节；第7章介绍教育、税务、网络舆情领域的大数据知识工程应用；第8章指出未来研究方向；第9章对全书进行总结。

本书为学生、研究者和工业实践者提供了可供选择的主题，他们希望学习具有操作约束的PID控制系统的设计和实现。这本书由三部分组成。第一部分介绍了PID控制系统的结构、经典的整定规则和基于模型的设计方法。第二部分介绍了作者的先进设计、分析和实现材料，包括基于频域的设计、带运算约束和量化误差的实现、增益调度PID控制、串级PID控制、前馈PID控制等，PID控制的自动整定。在所有的高级设计材料中也会强调处理操作限制。第3部分说明了应用程序的设计和实现过程，包括板上球、无人机（四旋翼机控制、固定翼飞机控制

本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中每种算法都以伪代码的形式进行描述并附有相应的实例。本书主要面向

本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。通过阅读本书，读者可以从容地处理数据，高效地完成数据分析工作。本书共9章，主要内容包括不同场景下的数据分析方法，从业者应具备的数据分析基本知识，数据分析师应具有的思维方式，海盗法则和指标体系建模，用户画像赋能数据分析，数据可视化的实操技巧等。 本书不仅适合产品经理、运营人员、市场营销人员阅读，还适合数据分析人员阅读。

多时标非线性系统广泛存在于制造、交通、能源、航空航天等系统中，其控制具有重要的理论意义和应用前景。《多时标非线性系统的鲁棒控制与自适应控制》系统论述多时标非线性系统的模糊建模、鲁棒控制和自适应控制的理论方法及其应用。首先综述线性连续奇异摄动系统、线性离散奇异摄动系统、非线性奇异摄动系统，以及奇异摄动系统的智能鲁棒与自适应控制的发展现状和趋势；其次介绍多时标非线性系统的模糊奇异摄动建模方法，以及基于模糊奇异摄动模型的鲁棒控制与自适应模糊控制方法；最后介绍模糊奇异摄动模型在工业生产、航空航天等领域的

本书系统性阐述数据安全的范畴和目标，体系架构和关键措施，特别是根据对数据安全风险与挑战的全面和深入的分析，给出数据安全架构设计、隐私保护的监管要求、实施原则、技术选择和业界最佳实践。本书还针对IT网络、电信网络、云和物联网的数据安全展开阐述，对AI、区块链、5G等新兴场景和数据安全的结合点进行分析与介绍，希望能够全面地反映出国内外数据安全领域的理论和技术发展前沿水平。本书不仅可作为高等院校网络空间安全、计算机、信息技术类专业的教材和参考书，也可作为信息安全、数据安全、云计算、隐私保护的从业人员，

本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。本书的内容从底层原理出发，帮助读者打好数据分析基本功。在原理的讲解过程中，通过提问、思考、解答、案例分享的方式，结合三位专家十多

7大数据陷阱的干货总结与避坑锦囊，教会数据工作者如何在数据陷阱中迅速恢复，避免踩雷 数据陷阱无处不在，任何处理过数据的人都会在不知不觉中多次陷入其中。我们大多数人都还没有学会如何使用现代工具和所掌握的数据类型，从而导致了一些本可以轻易避免的常见的错误。 在本书中，作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱： 陷阱1：认知误差——我们如何看待数据； 陷阱2：技术陷阱——我们如何对数据进行处理； 陷阱3：数学失误——我们如何对数据进行计算； 陷阱4：统计疏忽——我们如何对数据

Hadoop是使用最广泛的大数据处理框架之一，在大数据领域有着极其重要的地位，掌握Hadoop可以让学习者对大数据的理解更进一步。本书是基于Hadoop3.1.3编写的，从大数据的特点和处理难点入手，逐步讲解Hadoop的起源和发展。从搭建Hadoop的学习环境开始，依次对Hadoop的三大功能模块进行重点讲解，并且结合大量案例，细致地讲解HDFS、MapReduce、YARN的内核原理和调优方法，还会扩展讲解Hadoop的高可用实现、在生产环境中的调优方法及源码解读。本书广泛适用于大数据的学习

这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织，围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题，用14个综合案例进行完整再现和深度复盘，为近10个行业的数据产品提供了可直接参考的解决方案，这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展开阐述，层次清晰，可参考性强。全书共14章，分为三部分：数据建设、数据营销和数据驱动。第1部分数据建设（第1~2章）数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数