本书是“格致方法·商科研究方法译丛”中的一种，商科研究方法主要是帮助相关专业的研究生进行理论研究的教学参考书。数字方法在商科方法研究中经过许不断发展，形成了完备的体系。本书主要教学的是使用数字方法收集定性数据，即在定性研究中使用数字方法(包括跟踪和追踪)，帮助相关专业的硕士研究生完成其毕业论文。全书分六章，手把手地帮助学生找到该方法的关注点和使用技巧，突出步骤，并展示相关案例。

本书分为7个章节。第一章介绍大数据归约在数据预处理中的作用以及面临的技术挑战；第二章介绍多维大数据归约知识体系、业务领域本体和归约任务本体；第三章介绍大数据特征选择策略和评价准则，以及两阶段混合特征选择方法；第四章介绍大数据元组相似度度量和快速归约方法；第五章介绍了大数据数值归约基本方法和基于约束转变的数据立方体计算技术；第六章介绍了大数据归约效果评估指标及基于用户兴趣度的评估方法；第七章介绍了基于本体的大数据归约系统体系架构，以及归约工作流模式挖掘和优化等关键技术。

本书是一本专门面向数据标注人才培养的实训教材，适用于有意从事人工智能训练师和数据标注工作的人员。为了使学习更具有针对性，本书特别选择了能代表行业普遍需求的标注项目管理知识及典型文本、语音和图像标注任务进行讲解与训练，辅助学习者快速完成系统化学习，进行标注实战工作。 本书对文本的事件标注和关系标注、语音的采集和质检、图像的语义分割任务进行逐一讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题与解析。本书还针对各类标注配套了多种子任务类型或多个领域的实操练习题，目的是帮助标注学习者增长见识，从

本书是数据标注领域领先的实训讲义。本书着重对常见的文本、语音和图像标注任务类型进行介绍，帮助从事标注工作的学习者快速地完成系统化学习，进行标注实战。 本书对文本、语音及图像标注的多种任务类型逐一进行讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题及解析。同时，本书还针对各类标注配套多种子任务类型或多个领域的实操练习题，以帮助本书学习者增长见识，实现系统的、完整的学习，培养实战能力。

本书是一本全面介绍数据挖掘基本原理、核心算法以及典型应用方法的专业书籍。第4版在前三版的基础上，对数据挖掘的方法论和知识点进行了重新归纳，按照基础篇、提高篇和应用篇进行设计。从方法论上说，数据挖掘是一个方法和原理逐步演变的过程。首先，最基础的数据挖掘方法主要有“关联规则”“分类”“聚类”，它们是数据挖掘的灵魂和基础，因此基础篇是了解和学习数据挖掘技术的入门知识。其次，随着数据挖掘技术研究和应用的深入，序列数据挖掘和深度神经网络得到充分研究。前者突破数据库的数据约束，面向时间序列发现有价值的知识模

随着“十四五”规划纲要中提出“协同发展云服务与边缘计算服务”的观点，边云智能已成为未来发展的重要趋势。本书依托于政策大背景，旨在向读者介绍边云智能的基础知识和应用。书中分为四个篇章，第一篇章介绍了边云架构的骨架和基础概念，第二篇章介绍了人工智能算法和深度学习模型，第三篇章介绍了云端决策算法和边缘端轻量化算法，第四篇章介绍了边云智能在智慧教育领域的应用。本书可以使读者了解边云计算的基本概念和原理逻辑，熟悉基本的人工智能计算方法和数据分析的逻辑和运用场景。通过数据科学的思路和方法，读者可以将无人系统

本书为高等职业教育计算机类新形态——工作手册式教材，内容包括基础环境的搭建与配置，Hadoop完全分布式集群的搭建与运行，Hadoop 核心组件的应用案例，Hive 组件的安装、配置与应用，ZooKeeper的安装、配置与应用，HBase 的安装、配置与应用，Sqoop 组件的安装、配置与应用，Flume 组件的安装、配置与应用，Kafka 的安装、配置与应用，Spark 的安装、配置与应用，广电大数据用户画像。本书采用项目式设计，以项目学习目标、任务描述、任务分析和任务实施作为立体化工作指南。

本书系统讲述Apache Spark大数据计算平台的原理，以及如果将Apache Spark应用于大数据的实时流处理、批处理、图计算等各个场景。通过原理深入学习和实践示例、案例的学习应用，使读者了解并掌握Apache Spark大数据计算平台的基本原理和技能，接近理论与实践的距离。
全书共分为13章，主要内容包括Spark架构原理与集群搭建、开发和部署Spark应用程序、Spark核心编程、Spark SQL、Spark SQL高级分析、Spark Streaming流处理、Spark结构

本书主要研究决策蕴涵的逻辑理论及形式概念分析中的知识表示与推理。具体内容包括：决策蕴涵、模糊决策蕴涵和可变决策蕴涵的逻辑理论,决策蕴涵规范基和模糊决策蕴涵规范基的逻辑理论, 决策蕴涵规范基的生成方法和性能分析, 决策蕴涵的知识表示能力及其与概念规则和粒规则的比较, 模糊属性约简等。

本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用：第一篇阐明数据血缘的概念，主要介绍有关数据血缘概念的综合知识；第二篇介绍如何实现数据血缘，包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议；第三篇介绍如何使用数据血缘，利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究，介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。本书主要面向数据开发人员和数据管理人员，用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读，便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。