本書分為“大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)”“相關(guān)法律、倫理與職業(yè)道德”兩部分，主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)分析概論、業(yè)務(wù)指標(biāo)分析、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)描述、業(yè)務(wù)指標(biāo)量化、參數(shù)和統(tǒng)計量、統(tǒng)計推斷、大數(shù)據(jù)和云計算、數(shù)據(jù)模型等。

本書從Excel初學(xué)者的需求出發(fā)，第一章首先介紹Excel的軟件安裝和基礎(chǔ)模塊；第二章和第三章分別介紹了Excel的數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)預(yù)處理方法；第四章介紹Excel中的相關(guān)數(shù)據(jù)運算和函數(shù)；第五章介紹Excel的數(shù)據(jù)分類匯總方法和數(shù)據(jù)透視表；第六章介紹時間數(shù)據(jù)的處理方法；第七章介紹數(shù)據(jù)可視化方法；第八章介紹了相關(guān)分析、回歸

本書立足于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)理論，對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進行了重點探討。本書共五章節(jié)，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)時代、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展政策研究、大數(shù)據(jù)決策模式研究等。本書知識自成體系，語言簡潔，論述嚴(yán)謹(jǐn)，對該領(lǐng)域的研究具有一定的借鑒意義。

本書論述了切換線性系統(tǒng)在同步或異步切換下的控制器設(shè)計問題，介紹了輸入時滯切換非線性系統(tǒng)的Lyapunov-Krasovskii泛函構(gòu)造和輸入－狀態(tài)穩(wěn)定性，并且給出了切換線性系統(tǒng)的區(qū)間觀測器設(shè)計等。

本書分為三大部分共8章,第一部分為大數(shù)據(jù)智能處理方法,包括大數(shù)據(jù)概況、數(shù)據(jù)挖掘與經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法以及現(xiàn)代基于生物啟發(fā)的群智能優(yōu)化算法;第二部分先進計算技術(shù),包括大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)及先進并行計算技術(shù);第三部分為典型大數(shù)據(jù)分析案例部分,主要為風(fēng)電大數(shù)據(jù)分析實例和城市供水系統(tǒng)供水量預(yù)測大數(shù)據(jù)分析案例。

本書共分11章，內(nèi)容包括：集群資源調(diào)度的嬗變、面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群資源管理概述、面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)集群集中式資源調(diào)度框架、集中式資源調(diào)度框架的負(fù)載平衡和優(yōu)化等。

本書分七篇，涵蓋15個實訓(xùn)項目。第一篇為概論篇，主要介紹大數(shù)據(jù)治理的背景、概念、內(nèi)容體系、應(yīng)用等內(nèi)容；第二篇為Python編程基礎(chǔ)篇，主要包括Python編程基礎(chǔ)小程序；第三至六篇分別為數(shù)據(jù)采集篇、數(shù)據(jù)預(yù)處理篇、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析篇、數(shù)據(jù)可視化篇，通過11個實訓(xùn)項目系統(tǒng)地培養(yǎng)學(xué)生的大數(shù)據(jù)治理職業(yè)技能；第七篇為綜合實訓(xùn)篇，以4

本教材從新零售的“人”“貨”“場”三個層面對電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析進行闡述，包括7個項目：認(rèn)知電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析、了解電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)采集與處理、“人”數(shù)據(jù)分析、“貨”數(shù)據(jù)分析、“場”數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)的管理與輸出。通過對本教材的學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠掌握數(shù)據(jù)采集和處理的工具和方法，能夠使用Excel等數(shù)據(jù)分析工具對數(shù)據(jù)進行分析

反饋控制方法受限于機械系統(tǒng)諧振頻率和伯德（Bode）積分定理，閉環(huán)帶寬不可能無限提高，控制精度有限，難以滿足現(xiàn)代精密運動系統(tǒng)高產(chǎn)量、高品質(zhì)的性能需求。前饋控制在精密運動平臺（如光刻機硅片臺、工業(yè)打印機等）加速運動過程中，可以大幅減少由參考軌跡引起的誤差，縮短調(diào)整時間，從而增加系統(tǒng)產(chǎn)量；在勻速生產(chǎn)過程中，可以有效補償外部

本書立足當(dāng)今的數(shù)字時代發(fā)展特征，運用基于系統(tǒng)方法的思想，以獨特的視角提出了人工智能（AI）和數(shù)字系統(tǒng)工程融合發(fā)展的概覽趨勢，啟發(fā)人們理解人工智能對社會進步、工程創(chuàng)新實踐的預(yù)示性意義。本書研究涉及商業(yè)、工業(yè)、政府、軍隊甚至學(xué)術(shù)領(lǐng)域等領(lǐng)域中人工智能普適性應(yīng)用的基本范式，響應(yīng)基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）的應(yīng)用范式，針對系統(tǒng)