本书从理论基础、方法、实证三方面详细地阐释了R和RHadoop的相关理论、技术以及应用，使读者了解大数据的基...
2016.
本书共17章。第1章是概述，阐述数据挖掘的意义与实际应用。第2～8章介绍网络和数据技术基础知识。这一部分...
2016.1
本书共17章。第1章是概述，阐述数据挖掘的意义与实际应用。第2~8章介绍网络和数据技术基础知识。这一部分内...
2016.2
本书为了解数据可视化的重要内容和功能提供了多学科的视角，通过各种各样的案例分析，来演示可视化是如何让...
2016.1
本书全面介绍了数据挖掘的方法和建模技术，包括关联规则、聚集、神经网络、逻辑回归、多变量分析、R统计语...
2017.
全书一共33篇文章，根据主题分为了5个部分：Part 1数据化思维，专注思维。Part 2数据治理，专注技术。Part...
2016.12
本书分为13章，详细讲解Apache Kylin概念、安装、配置、部署，让读者对Apache Kylin构建大数据分析平台有一...
2016.
本书介绍希望能够用浅显易懂原理说明，再加上实机操作、范例程序，能够降低大数据技术的学习门坎，带领读者...
2016.
本书在第1版的基础上面，进行了Storm版本、插图、理论知识等的更新。本书详细介绍Storm，以Storm官方网站最...
2016.
本书分为六部分，共16章。第一部分（第1～4章）讨论对数据质量和数据管理意义重大的一组术语，涉及数据的扩...
2016.4