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本書從數(shù)據(jù)流通的背景、基礎(chǔ)、場景應(yīng)用、市場生態(tài)體系、機制體制、趨勢展望六個方面對數(shù)據(jù)流通的基礎(chǔ)知識與實際應(yīng)用進行介紹。綜合本書內(nèi)容可見，第一，本書是理論與實踐的結(jié)合。以數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)理論為出發(fā)點，再論述數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的途徑以及具體的實踐應(yīng)用，有助于對數(shù)據(jù)流通問題的理解。第二，內(nèi)容覆蓋了數(shù)據(jù)流通的各個環(huán)節(jié)、多個行業(yè)，

本教材共分為十章。其中第一章為緒論，介紹大數(shù)據(jù)時代新聞傳播學學術(shù)研究和業(yè)務(wù)實踐的創(chuàng)新；第二章介紹數(shù)據(jù)的獲取，為數(shù)據(jù)分析進行準備；第三章是對大數(shù)據(jù)分析作用的介紹，大數(shù)據(jù)分析這門技術(shù)是如何帶來了社會科學研究的新范式。第四章到第九章是教材的主要內(nèi)容，每一章介紹了一種計算傳播中常用的大數(shù)據(jù)分析方法。每一章都包括技術(shù)原理、技術(shù)操

本書基于Spark新版本展開，符合企業(yè)目前開發(fā)需要。本書全面講解SparkSQL相關(guān)知識和實戰(zhàn)應(yīng)用，各章均提供較為豐富的案例及其詳細的操作步驟，并配套示例源碼、PPT課件和教學大綱。本書共分10章。第1-3章為SparkSQL的基礎(chǔ)準備部分，包括SparkSQL的發(fā)展和簡介、Spark的典型數(shù)據(jù)容器及關(guān)系、Spark概

本書旨在建立和推動“動力學刻畫的數(shù)據(jù)科學”理論和應(yīng)用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復(fù)雜動力系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、高維數(shù)據(jù)的臨界預(yù)警理論及方法、短時間序列的預(yù)測理論及方法、動力學因果檢測理論及方法、基于動力學的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學習理論及深度學習方法等。全書交叉融合了數(shù)學理論、統(tǒng)計學方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學方法

本書系統(tǒng)地闡述魯棒控制理論中的時域方法，綜合國內(nèi)外相關(guān)文獻資料，并結(jié)合作者多年來的教學實踐，以Lyapunov穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ)，以矩陣代數(shù)Riccati方程、線性矩陣不等式（LMI）、矩陣運算及其性質(zhì)等為工具，深入淺出地介紹不確定系統(tǒng)及時滯不確定系統(tǒng)在魯棒穩(wěn)定性分析與魯棒控制器設(shè)計方面的基本概念及分析設(shè)計方法。全書共9

本書的主要特點是專業(yè)性、針對性較強，主要針對工科專業(yè)，特別是自動控制相關(guān)專業(yè)研究人員學習。涵蓋了概率論基礎(chǔ)與隨機過程的基本概念，泊松過程、離散時間馬爾可夫過程、連續(xù)時間馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、伊藤微積分、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)估計、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)控制與優(yōu)化控制等，涵蓋了工科專業(yè)所需的隨機過程的基本內(nèi)容.同時，本書配有大量與

本書闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷的理論與應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括：過程監(jiān)控必要的基礎(chǔ)知識、常見測量方法、檢測指標、控制限設(shè)計和仿真平臺；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監(jiān)控、基于核費希爾包絡(luò)分析的故障識別、基于局部特征相關(guān)性的故障診斷；面向質(zhì)量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部

"本書從初學者的角度，介紹如何運用R語言進行基本的數(shù)據(jù)處理和分析，以及一些數(shù)據(jù)科學技術(shù)。通過學習，讀者可了解數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析報告等大數(shù)據(jù)分析的一般流程與相應(yīng)的R語言操作。全書除了提供大量的實際數(shù)據(jù)，還提供了每一步分析的R語言代碼，可作為數(shù)據(jù)分析的R語言參考書。本書適合普通高等學校統(tǒng)計學

"《數(shù)據(jù)有道:數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程》是“鳶尾花數(shù)學大系—從加減乘除到機器學習”叢書的第三板塊(實踐板塊)中的一本關(guān)于數(shù)據(jù)科學的分冊。“實踐”這個板塊，我們將會把學到的編程、可視化，特別是數(shù)學工具應(yīng)用到具體的數(shù)據(jù)科學、機器學習算法中，并在實踐中加深對這些工具的理解�！稊�(shù)據(jù)有道:數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)