大数据挖掘技术与应用

本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1？5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例

《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景，以项目导向为主线，从0到1全面介绍企业级大数据用户搜索行为分析系统的搭建过程。全书共6章，第1章讲解项目需求与架构设计，详细阐述项目数据流与系统架构；第2章介绍大数据项目开发环境配置，手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具，为后续项目实施打下基础；第3～5章逐步实现项目需求，第3章讲解用户行为数据采集模块的开发

MySQL数据库是目前全球流行的数据库之一。《MySQL8.0从入门到实战》从入门到实战，系统全面、由浅入深地介绍MySQL数据库应用的各个方面。全书分为8个部分，共18章。第1部分（第1~3章）介绍MySQL的基础知识，包括初识MySQL、数据库设计和数据类型；第2部分（第4~6章）介绍MySQL的基本操作，包括SQL基础操作、MySQL连接查询和数据复制、MySQL基础函数；第3部分（第7、8

本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth

本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预

《数据分析实践：专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。

时序数据库是一种新型技术，主要用于工业互联网软件建设中。近年来，伴随着物联网技术在智能制造、交通、能源、智慧城市等领域的发展，时序数据库也发展迅速，成为搭建应用的必备数据库之一。《深入理解InfluxDB》从InfluxDB的安装开始，一步步详细介绍InfluxDB的功能及原理，带领读者深入理解以InfluxDB为代表的时序数据库。

《SQLServer从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了SQLServer开发所必需的各方面技术。全书分为4篇共19章，内容包括数据库基础、SQLServer数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中