本书的第一部分介绍了如何使用通用启发式演算法来客服数据挖掘过程中的问题，此外还提供了对算法的性能评估...
2017.8
从大数据对于现代社会的冲击和影响、调查数据在社会决策中的地位演变、大数据崛起的过程以及所带来的社会影...
2017.4
本书分为上下两篇，其中上篇介绍了HDFS以及流式数据/日志的问题，同时还谈到了Flume是如何解决这些问题的。...
2015.5
本书介绍了时态数据挖掘算法，内容包括时态数据模型、时态关联规则模型与算法、时态数据下周期模式、部分周...
2014.4
本书编写的时候按照最新的Spark 2.1为蓝本，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调...
2018.
本书从大数据时代的特征入手，对大数据以及大数据应用领域涉及的工业4.0、互联网+、中国大数据行动纲要作了...
2017.7
对大数据的搜索、挖掘、可视化以及集群管理，在当今的“互联网+”时代是很有必要的。了解基于Elastic Stack5...
2018.
数据无孔不入，在大数据时代，“一切皆可量化”，道格拉斯这个大胆的宣言是解决诸多生活和商业问题的关键所在...
2017.10
随着大数据时代的到来，大数据技术正在从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业，万众...
2017.10
本册图书围绕OLTP，OLAP和图计算这3个典型数据处理方式，首先介绍大数据处理平台的体系结构，简述体系结构...
2017.12