本書以常見的數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法為主線，按照數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘的邏輯關(guān)系分析大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)如何采用量化方法分析經(jīng)濟(jì)問題。本書在定性分析的基礎(chǔ)上，采用大量的實(shí)例和軟件操作插圖來(lái)直觀地解釋大數(shù)據(jù)分析方法的原理和應(yīng)用，為讀者提供“一站式”服務(wù)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)線性回歸、邏輯回歸等計(jì)量方法，主成

《創(chuàng)新方法新系統(tǒng)》系統(tǒng)介紹了創(chuàng)新方法新系統(tǒng)理論體系構(gòu)建的一般路徑和重要實(shí)踐意義。首先，《創(chuàng)新方法新系統(tǒng)》創(chuàng)見性闡釋了TRIZ理論、群智理論和知識(shí)圖譜技術(shù)作為創(chuàng)新方法新系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程中的重要理論來(lái)源作用，并嘗試就其如何為復(fù)雜創(chuàng)新場(chǎng)景中的理論融合與創(chuàng)新進(jìn)行了深入探索；其次，《創(chuàng)新方法新系統(tǒng)》就如何從理論和實(shí)踐層面構(gòu)建創(chuàng)新方法

《數(shù)據(jù)挖掘方法與應(yīng)用》對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中常用的建模算法進(jìn)行系統(tǒng)介紹，內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)預(yù)處理、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、決策樹及組合算法、貝葉斯分類、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在闡述每種算法基本理論的基礎(chǔ)上，同時(shí)給出基于R軟件的應(yīng)用方法。這種理論與應(yīng)用相結(jié)合的方式為讀者理解和運(yùn)用這些方法提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，有助于讀者

《數(shù)據(jù)可視化入門與實(shí)戰(zhàn)》全面系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)可視化的基本知識(shí)和應(yīng)用實(shí)例。全書共六章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)可視化概述、大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化常用軟件分析工具、數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)流程與步驟、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用實(shí)例。本書結(jié)構(gòu)完整，內(nèi)容由基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)，語(yǔ)言通俗易懂，結(jié)合大量數(shù)據(jù)、實(shí)例幫助讀者快速掌握數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

《數(shù)據(jù)科學(xué)與智能技術(shù)概論》涵蓋了計(jì)算思維與信息處理技術(shù)，云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能及應(yīng)用，虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí)以及游戲開發(fā)工具Unity3D等內(nèi)容。本書每部分內(nèi)容都經(jīng)過(guò)反復(fù)討論和多次審議，結(jié)構(gòu)緊湊、內(nèi)容合理且通俗易懂。本書力求讓讀者理解和掌握全新的數(shù)據(jù)科學(xué)和智能技術(shù)知識(shí)，具有更廣闊的現(xiàn)代化、信息化視野，符合時(shí)代發(fā)

該書主要對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)治理的組織統(tǒng)籌方面內(nèi)容進(jìn)行研究，分別對(duì)政務(wù)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的法律政策體系、統(tǒng)籌協(xié)作體系、激勵(lì)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行了體系構(gòu)建與解讀，并結(jié)合理論對(duì)我國(guó)數(shù)據(jù)治理領(lǐng)先地區(qū)貴州的數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀進(jìn)行剖析，總結(jié)其建設(shè)成效與不足，為我國(guó)各地區(qū)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的組織統(tǒng)籌提供指導(dǎo)和參考。

本教材主要介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)操過(guò)程。全書共7章，首先從數(shù)據(jù)分析概述入手，介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)分析的流程、常用的數(shù)據(jù)分析方法及數(shù)據(jù)分析的道德與職業(yè)原則；然后以八爪魚采集器和Excel為例，從商務(wù)數(shù)據(jù)采集概述及初級(jí)應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集高級(jí)應(yīng)用及采集實(shí)例、數(shù)據(jù)清洗與整理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫等數(shù)據(jù)分析的流

《模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性分析(第二版)》系統(tǒng)地介紹了基于模糊T-S模型控制的基本理論和方法，力圖概括國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的*新成果。主要內(nèi)容包括：模糊集和模糊邏輯系統(tǒng)的基本知識(shí)，模糊系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)方法與穩(wěn)定性分析，不確定模糊系統(tǒng)的魯棒控制設(shè)計(jì)方法與穩(wěn)定性分析，非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模糊魯棒控制設(shè)計(jì)方法與穩(wěn)定性分析，不確定模糊系

本書圍繞大數(shù)據(jù)采集、匯聚、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析、挖掘、可視化等處理全過(guò)程，基于Flume、Kafka、HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Hive、ECharts等主流軟件全面介紹大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)原理和核心技術(shù)，以及人工智能、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步闡述政務(wù)、商業(yè)等行業(yè)大數(shù)據(jù)，以及文

隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，具有復(fù)雜分層結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中很普遍。能完全剖析這類數(shù)據(jù)，發(fā)覺該類數(shù)據(jù)表象下的潛在規(guī)律性對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)等科研領(lǐng)域很有意義。本書致力于介紹復(fù)雜分層數(shù)據(jù)分析前沿知識(shí)，側(cè)重于分層分位回歸理論、方法及其應(yīng)用研究。內(nèi)容主要包括三大塊：分層數(shù)據(jù)建模、分位回歸與分層-分位回歸。主要涉及到線性分層分位回歸模擬、