全書分為三個核心篇章：理論篇從宏觀角度出發(fā)，對數(shù)據(jù)要素的定義、市場特性及其在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系中的作用進(jìn)行全面闡釋；制度篇聚焦數(shù)據(jù)要素的法律定位、權(quán)屬界定、流通規(guī)則等關(guān)鍵制度設(shè)計，為數(shù)據(jù)要素的規(guī)范化管理提供科學(xué)指導(dǎo)；實(shí)踐篇匯集來自不同地區(qū)、不同行業(yè)的市場化配置改革案例，展示數(shù)據(jù)要素市場化改革的實(shí)際操作與成效。

"本書內(nèi)容包含了大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的全過程，從數(shù)據(jù)的預(yù)處理，到數(shù)據(jù)的存儲，以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化，整個實(shí)驗(yàn)按數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用場景案例一共分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、實(shí)驗(yàn)案例與應(yīng)用場景三大部分。數(shù)據(jù)處理即利用Kettle工具進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換，向讀者介紹數(shù)據(jù)處理采集的方法與技巧。數(shù)據(jù)分析即通過

現(xiàn)實(shí)環(huán)境的復(fù)雜性為項目實(shí)施帶來了極大的不確定性，幾乎所有的項目執(zhí)行都是在不確定環(huán)境下進(jìn)行的，為項目管理和資源規(guī)劃調(diào)度帶來了巨大挑戰(zhàn)。本書針對活動工期不確定環(huán)境下的項目資源分配與調(diào)度問題開展系統(tǒng)深入的研究。首先，本書分別介紹了資源受限項目調(diào)度、帶有資源轉(zhuǎn)移時間的項目調(diào)度和不確定條件下魯棒項目調(diào)度等相關(guān)經(jīng)典問題，對相關(guān)問題

本書主要圍繞大數(shù)據(jù)處理技術(shù)Spark展開講解，旨在引導(dǎo)讀者深入了解大數(shù)據(jù)分析處理的全流程，并剖析每個環(huán)節(jié)中所使用的關(guān)鍵技術(shù)及其原理。全書共八個實(shí)戰(zhàn)項目。項目一介紹了如何搭建一個穩(wěn)定且高效的Spark集群環(huán)境，探討了Spark的基本概念、特點(diǎn)及應(yīng)用場景，同時與Hadoop進(jìn)行了對比分析。項目二通過實(shí)現(xiàn)一個完整的人事管理系

本書以培養(yǎng)工程實(shí)踐能力為目標(biāo)，以霍尼韋爾新一代DCS系統(tǒng)PKS為平臺，介紹其基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)和工程應(yīng)用技術(shù)。全書分為兩篇，第一篇介紹DCS基礎(chǔ)知識及PKS硬件組態(tài)、控制策略組態(tài)和人機(jī)界面組態(tài)技術(shù)等。第二篇介紹DCS系統(tǒng)應(yīng)用案例，主要包括通用設(shè)備和典型化工單元的DCS系統(tǒng)，天然氣凈化廠的DCS系統(tǒng)。其中，第7、8章重點(diǎn)介紹通

本書介紹了數(shù)據(jù)全生命周期安全風(fēng)險、安全技術(shù)及典型應(yīng)用案例，可幫助讀者較全面地掌握數(shù)據(jù)安全理論知識和實(shí)踐技能。全書共9章：第1章為數(shù)據(jù)安全概述；第2章介紹數(shù)據(jù)安全風(fēng)險，包括數(shù)據(jù)在采集、存儲、共享和使用過程中的風(fēng)險；第3章至第5章分別詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)采集、存儲、共享與使用安全技術(shù)；第6章介紹跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)匯聚面臨的安全風(fēng)險及相應(yīng)的

本書詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的相關(guān)理論和技術(shù)。全書共8章，內(nèi)容包括概述、大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、分布式消息系統(tǒng)Kafka、日志采集系統(tǒng)Flume、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)集成、ETL工具Kettle、使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。本書包含豐富的實(shí)踐操作和應(yīng)用案例，以幫助讀者更好地學(xué)習(xí)和掌握數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為驅(qū)動全球經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素。本書從大數(shù)據(jù)的基本概念入手，系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)分析等核心技術(shù)，并深入探討了這些技術(shù)在用戶行為分析、金融與投資、消費(fèi)領(lǐng)域及財稅與貿(mào)易等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。本書內(nèi)容不僅涵蓋了技術(shù)層面的詳細(xì)介紹，還通過豐富的案例分析展示了大數(shù)據(jù)在實(shí)踐中的具

本書以Spark3.x和Scala2.x為主線，全面介紹了Spark及其生態(tài)體系中常用大數(shù)據(jù)項目的安裝和使用。全書共10章，分別講解了Scala語言基礎(chǔ)、Spark基礎(chǔ)、SparkRDD、SparkSQL、HBase、Kafka、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib

數(shù)據(jù)挖掘算法為大數(shù)據(jù)與人工智能的核心，掌握數(shù)據(jù)挖掘各算法的編程實(shí)現(xiàn)，有助于提升大數(shù)據(jù)的實(shí)踐運(yùn)用能力。本書詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)挖掘常用算法與編程實(shí)現(xiàn)，同時，本書以多個經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘賽題為案例，詳細(xì)論述了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、可視化、算法選擇等全流程數(shù)據(jù)挖掘過程的編程實(shí)現(xiàn)，有助于提升讀者面對實(shí)際數(shù)據(jù)問題時靈活運(yùn)用各類算法能力。