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本書系統介紹了智能檢測技術的理論方法及工程應用。全書分為五部分：第一部分(第1章)概述智能檢測技術的基本特點及智能傳感器、儀錶、檢測系統等，並結合機器人與智能製造案例分析發展趨勢與挑戰；第二部分(第2章)解析測量誤差與不確定度，包括誤差分類、表示與處理方法、精度概念以及不確定度的評定與合成；第三部分(第3、4章)深入講解智能傳感器的設計、標定、補償和總線技術，並涵蓋信號調理電路中的各類電橋，以及放大、轉換、濾波和調製解調電路；第四部分(第5～7章)重點介紹智能檢測系統的構建與設計，包括機器視覺、環境監測等系統實例，以及硬件與軟件抗干擾技術和神經網絡、支持向量機等智能算法；第五部分(第8～10章)探討多傳感器融合技術，包括無線傳感器網絡、自組網方法、多傳感器數據融合算法與系統設計，以及機器視覺圖像處理與實際應用。全書結構合理、內容全面，兼顧基礎理論與實際應用。本書適合智能製造及相關領域的技術人員閱讀，也可作為高校智能製造工程、機械工程、機械電子工程等相關專業師生的參考書。
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Spark 是業界主流的大數據計算框架，擁有強大的分布式計算能力，能夠充分利用大量的廉價機器進行大數據的處理工作，同時又具備較高的性能，這使得它在各大互聯網企業中有著廣泛的應用。本書通過一系列通俗易懂的數據處理實例展開，詳細闡述Spark大數據平臺與環境搭建、Spark RDD 離線數據計算、Spark SQL離線數據處理、Spark Streaming流數據計算等一系列常見的大數據處理技術，在此基礎上對Spark框架的核心概念及技術原理進行詳細分析，最後通過一個綜合實例展示Spark離線數據處理的具體應用與部署。本書將Scala基礎知識的介紹融入實例中，並未像傳統做法那樣設置單獨的章節，方便讀者按需學習，以減輕學習一種新編程語言的壓力。全書各環節遵循“做中學”的設計理念，內容編排貼近初學者的認知規律，從細小簡單的實例入手，輔以大量配圖，對學習過程中涉及的枯燥數據、抽象概念和複雜原理予以圖示化的解釋說明，還安排了大量單元訓練，以達到教學過程中的“學以致用”目的，內容編寫以語言淺顯易懂、技術體系清晰、邏輯銜接合理、知識內容夠用為原則。在最後安排的數據處理綜合實例中，分別從需求分析、技術準備、數據清洗、需求實現、數據可視化等幾個關鍵環節展開敘述，便於讀者對Spark大數據項目的整體開發流程有一個實際的體會。
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本書作為CDA三級認證教材，打破了傳統的學院派知識整合模式，從業務應用場景出發來組織內容， 旨在更加貼近業務需求，而非單純羅列算法。經過多年的打磨，本書精選了在行業應用中價值最大的九類場景，並提供不同場景下構建數據應用的最佳實踐。 本書涉及的算法不僅涵蓋傳統的統計學習，還結合企業實際需求，解構了機器學習、深度學習的前沿方法，並提供了豐富的示例代碼， 以便讀者借鑒。本書分為三篇：理論篇、技術篇和管理篇。 理論篇共1章，講解數據挖掘的核心思維、算法模型和數據挖掘之間的關係， 以及數據挖掘的落地場景框架。技術篇共6章，講解決策類、識別類、優化分析類模型的具體算法，以及參數調優、特徵工程、類別不平衡問題等內容。管理篇共2章，講解 MLOps 和模型生命週期管理。
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黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視互聯網、大力發展互聯網、積極運用互聯網、有效治理互聯網，我國網信事業取得歷史性成就、發生歷史性變革。2021年10月，中央網信委印發《提升全民數字素養與技能行動綱要》。2024年，國家網信辦信息化發展局發佈了《全民數字素養與技能發展水平調查報告(2024)》。華東師範大學周傲英教授作為國家級全民數字素養與技能培訓基地負責人，擬編寫“全民數字素養普及叢書”，包括《論數據》《論人工智能》《論區塊鏈》《論開源》(簡稱“數字四論”)四冊，用通俗易懂的語言講解專業的知識，達到科普的目的。作者認為，面向未來，思考當下，中國的機會就在於正確地理解和使用數據。《論數據》用最通俗的語言介紹：數據的概念、數據作為第五生產要素的特性、互聯網與大數據、數據與人工智能、數據與數字化轉型、數據與生產關係、數據的人民屬性、數據是新的動力等內容。這是一部兼具深度與廣度的著作，適合所有關注未來社會發展趨勢的讀者閱讀。
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數據管理;定價決策;研究
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本書以一個完整的大數據項目為主線，系統性講解Hadoop、Spark、Flink等主流大數據技術的核心原理與開發實踐，融合離線分析、實時計算、數據倉庫、推薦系統與數據可視化五大核心場景，打造“數據采集-存儲-計算-應用”全鏈路閉環。全書共9章：大數據技術概述、搭建IDEA開發環境及Linux虛擬機、基於Hadoop構建大數據平臺、基於HBase和Kafka構建海量數據存儲與交換系統、用戶行為離線分析—構建數據采集和分析平臺、基於Spark的用戶行為實時分析、基於Flink的用戶行為實時分析、基於Flink的新聞資訊推薦系統、新聞資訊系統數據可視化。相較第1版，本書進行了三方面的內容升級。技術版本革新：全面適配Hadoop 3生態、Spark結構化流處理及Flink流批一體架構，覆蓋Exactly-Once語義、自適應調優等生產級特性；模塊能力擴展：新增Hive與DataX多源異構數據倉庫構建、Flink SQL流批一體化開發、機器學習融合的推薦系統開發三大實戰模塊；技術棧升級：數據可視化採用SpringBoot和Vue前後端分離架構，替代傳統的Servlet、JSP方案，實現更高效的數據展示與交互設計。本書既可以作為大數據工程師的開發手冊，也可以作為高校大數據及相關專業的教材。
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大數據應用藍皮書由中國管理科學學會大數據管理專委會組織編撰，始自2017年，是國內首本研究大數據應用的藍皮書。藍皮書旨在描述在當前新技術及政策背景下，大數據在相關行業、領域及典型場景的應用狀況，分析當前大數據應用中存在的問題和制約其發展的因素，並根據當前大數據應用的實際情況，對其發展趨勢做出研判。2025年度報告建議：“十五五”時期，我國要在高質量數據體系、全國算力協同網絡、數據基礎制度與標準體系、隱私計算與可信AI等關鍵技術，以及全球數字治理機制與合作平臺方面協同發力，全面提升大數據與人工智能融合發展的質效，為我國高質量發展提供新動能。
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本書系統總結了中國大型企業數據管理的實踐經驗，構建了基於5W+HMU的數據管理知識體系，深入厘清了數據治理、數據管理、數據資產和數據資本之間的邏輯關係，全面解析了數據管理核心工作的知識與實踐，明確了數據管理的核心內容、實施路徑與評估機制，並通過精選的大型企業案例為讀者提供極具參考價值的經驗借鑒。本書內容兼具理論深度與實踐指導意義，適合企業管理者、數據管理從業者及高校相關專業師生閱讀，助力更好把握激活數據要素的關鍵脈絡與發展方向，為企業數據管理實踐提供理論依據和行動指導。
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本書內容涵蓋分布式理論基礎、大數據處理架構Hadoop、Hadoop分布式文件系統HDFS、基於Hadoop的數據倉庫工具Hive、分布式數據庫HBase、分布式計算框架MapReduce、基於內存的分布式計算框架Spark等大數據平臺架構核心理論與重要組件，以及資源管理平臺YARN，分布式數據采集和傳輸系統Flume，基於發佈/訂閱的消息隊列Kafka，分布式NewSQL數據庫TiDB，分布式日誌收集、查詢和展示系統Loki，向量數據庫Milvus等擴展技術。
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本書主要講述數據科學的方法和實踐案例.全書分為5篇共16章，概述篇內容包括數據科學的起源、工作內容、工作流程、數據科學家的培養和數據驅動的組織文化.基礎知識篇內容包括統計學基礎、機器學習和神經網絡與深度學習.技術實踐篇內容包括數據科學的流程、數據存儲和處理和機器學習技術棧.數據分析篇內容包括產品分析、度量指標和A/B實驗.領域應用篇內容包括搜索推薦廣告模型，推薦、廣告和搜索領域的應用場景以及自然語言模型與應用場景和前沿的大語言模型.本書的讀者對象為有一定的數學基礎、對數據科學感興趣或做過部分AI相關項目的讀者，以及高校學習量化學科的本科生、研究生和博士生，包含並不限於數學、計算機科學、物理學、電子信息工程等專業以及正在企業從事數據分析和模型工作的讀者.本書的編寫特色為方法和實踐相結合，既包含方法和技能的簡述，也包含在成熟行業領域的應用.編者憑藉十幾年的工作經歷和研究成果，深入淺出地為讀者描述了數據科學的現狀、應用和前沿發展.
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本書立足“共生理論”，圍繞“公共數據開放”這一研究對象，從共生狀態演進視角界定並量化各利益主體在不同共生階段的共生關係概念和競合程度評判依據，進而識別出共生主體在不同階段行為變化的共生關鍵因素。面向公共數據開放各方階段性需求變化，對其行為、利益進行再配置，從時序上建立起公共數據開放運行初期、中期和後期不同共生模式對應的運作準則，在新運作準則的基礎上，設計符合中國場景的公共數據開放運行機制，探索適應中國需求的公共數據開放實現路徑。
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“麻省理工（MIT)通識課”系列叢書之一。本書對新興的數據科學領域進行了簡明扼要的介紹，闡述其發展歷程、與機器學習的關係、當前的應用、數據基礎設施方面的問題以及倫理挑戰。數據科學包含了一套從大型數據集中提取非顯而易見且有用模式的原則、問題定義、算法和流程。它與數據挖掘和機器學習領域密切相關，但範圍更廣。本書簡要介紹了該領域的發展歷程、基本的數據概念，並描述了數據科學項目的各個階段。探討了數據基礎設施以及整合來自多個來源的數據所帶來的挑戰。還回顧了倫理和法律問題、數據監管的發展以及保護隱私的計算方法。最後，考慮了數據科學的未來影響，並提供了數據科學項目成功的原則。
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本書系統介紹數據科學核心理論與技術，融合了數學、統計學和計算機科學等多學科知識，旨在構建完整的數據科學知識體系。全書共 15 章，主要內容包括數據預處理、經典機器學習模型(回歸、分類、聚類、集成)、關聯規則挖掘、特徵工程(降維與特徵選擇)、最大期望算法、概率圖模型、深度學習、文本分析、圖與網絡分析以及分布式計算等核心模塊。特別值得關注的是，本書對當前熱點技術如Transformer、BERT、圖神經網絡等進行了講解，並設有專門的文本分析和圖與網絡分析章節。此外，書中包含豐富的附錄內容，涵蓋了矩陣運算、概率論、優化算法等數學基礎，為讀者提供了必要的知識儲備。本書主要面向高等院校數據科學與大數據技術專業的學生，可作為專業核心課程的教材，同時也適合相關領域的研究人員和工程技術人員參考。對於希望系統掌握數據科學技術、具備解決實際數據問題能力的讀者來說，本書提供了從基礎到前沿的完整學習路徑。通過本書的學習，讀者能夠建立扎實的數據科學理論基礎，並獲得寶貴的實踐經驗。
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數據作為新型生產要素，具有可複製性、非排他性、規模報酬遞增等特點，亟需構建能體現數據要素在產權界定、流通交易、收益分配、安全保障等方面特徵，且適於數字經濟發展的國家數據治理體系，激活數據要素潛能，增強經濟發展新動能，培育發展新質生產力。本書遵循“理論築基—國際比較—實踐啟示”的研究思路，以數據要素與傳統生產要素的特性差異為邏輯起點，闡明傳統要素治理範式在數據確權、定價、流通等領域應用的局限性，論證構建國家數據治理體系的必要性。其次，通過分析美國、印度、法國、德國、日本等代表性國家在數據治理領域的路徑探索，為國家數據治理體系的構建提供“他山之石”。最後，結合數據要素的特性和他國經驗，嘗試提出基礎設施、制度規範、標準體系、安全保障、流通交易“五位一體”的國家數據治理框架，既立足於國家發展實際，又融入創新理念，為產學研各界開展數據治理研究提供理論參考與實踐借鑒。
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內容簡介這是一本講解如何成功實施數據治理項目的實戰指南，能夠幫助組織更清晰地認識到數據治理的本質，啟發它們結合自身業務，找到適合自己的、務實的、有價值的數據治理策略。本書源自數據治理頭部廠商億信華辰在數據治理領域10餘年經驗的總結，提供了大量可立即上手的實用方法與技巧，旨在幫助讀者切實解決數據治理項目實施過程中遇到的各種實際問題。書中案例豐富翔實，通過多個不同行業的真實項目實踐案例，生動展示了數據治理在不同業務領域的應用成果和成功落地經驗，為讀者提供了極具價值的參考和借鑒。本書分為四篇，全面覆蓋了數據治理項目的各個方面。建設篇(第1～3章)：闡述了數據治理的價值與意義，並詳細介紹了數據治理項目的準備工作以及建設流程，為組織提供了數據治理項目實施的全面框架和方法論。場景篇(第4～9章)：深入探討了主數據治理、數據質量管理、數據標準管理、數據共享交換、數據資產管理以及數據應用等典型應用場景，並分析了這些場景中要解決的問題和實踐方法。案例篇(第10～16章)：通過多個行業的數據治理項目實踐案例，展示了數據治理在不同領域的應用成果和落地經驗。這些案例涵蓋了金融、汽車、新能源、教育、政務、ICT以及環保等不同業務場景中面對的問題、對應解決方案以及項目建設過程和複盤，為讀者提供了豐富的參考和借鑒。總結篇(第17章～19章)：總結了數據治理項目實施的常見問題與解決方案，以及成功實施數據治理項目的幾大技巧。同時，展望數據治理的發展趨勢，為組織未來的數據治理實踐提供了指導。
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內容簡介 這是一部系統梳理和總結華為在數據空間領域的研究成果與實踐經驗的著作，全面講解了如何構建可信、可控、可證的數據流通體系，旨在為跨主體、跨邊界數據共享這一難題提供完整的解決方案。 華為致力於數據空間理論與架構的研究近8年，積極參與國際數據空間協會(IDSA)、 Gaia-X 等國際組織的生態共建與標準制定，並與歐洲的相關科研機構在研究項目上開展了大量的合作。華為成功研發了自己的數據空間服務產品EDS(交換數據空間)，並在鯤鵬昇騰生態率先得到驗證，如今已經在華為內部的4大類20多個場景和外部的大量客戶中得到廣泛應用。在此基礎上，華為將自己在數據空間理論框架、工程實踐、落地原則等方面的認知、經驗、教訓凝結成了這本書。 本書將為您揭示數據流通的破局之道，從理論到實踐、從架構到落地，全面解析數據空間這一創新方案。閱讀本書，您將收穫： (1)一套完整的數據空間知識體系： 全書共11章，系統覆蓋了數據流通的時代背景與世界性難題、歐洲數據空間的最新實踐、數據空間的4大設計原則和五層三維參考架構、數據連接器的6大關鍵能力，以及如何構建“可信、可控、可證”的數據流通保障機制。 (2)一套可落地的企業實踐方法： 詳細闡述了企業在部署和運營數據空間時需要解答的3個關鍵問題(誰來用、誰來管、怎麼用)，並提供了4大類企業應用場景的實操指南，涵蓋企業內部、集團內、產業鏈上下游以及與外部組織間的數據交換模式。 (3)一套面向未來的前瞻性思考： 深入探討了在AI大模型時代，數據空間如何應對數據流通的新挑戰，以及如何支撐AI場景下的數據可控利用，展望了數據空間成為未來國家數據要素流通基礎設施的宏偉藍圖。 本書將為您的數據戰略規劃和數字化轉型實踐提供極具價值的參考與指引，幫助您在數據浪潮中占得先機。
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數字時代，數據成為第一生產要素，各社會主體越來越重視並加強大數據分析和運用，以提高管理決策的效率和質量。本書系統研究了大數據的基礎理論和代表性應用，致力於理順大數據理論、大數據方法及大數據應用之間的邏輯，以發展數字經濟，為社會經濟高質量發展提供新動能。 本書是作者多年來研究成果的集成，它首先對大數據基本概念與特徵進行了全面梳理，在此基礎上系統介紹了大數據基本理論，提出了大數據的知識演化理論、大數據的組織模式理論、大數據存儲理論與層存儲理論、大數據交叉索引理論、大數據決策創新理論和大數據治理理論六個理論。其次，介紹了當前主流大數據方法，從大數據采集、存儲、清洗、算法、分析、可視化等多個維度對大數據方法進行系統研究。然後，以筆者開發的網絡大數據分析系統為例，介紹了大數據分析系統的功能、特徵和價值等；最後，從宏觀、中觀、微觀以及企業創新應用四個維度闡述了大數據的應用，並從五個案例入手介紹了大數據實踐。 本書適合從事大數據科學教學研究的學術界人士、商業人士和政策制定者參考閱讀。
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大數據開啟了一次重大的時代轉型，雲計算為大數據提供了技術支撐。本書是大數據與雲計算領域的入門教材，內容上儘量做到系統而完整地涵蓋大數據及雲計算的多個方面，理論與實際相結合。在基礎理論方面介紹大數據計算範式、雲計算、虛擬化技術與分布式一致性算法；並基於此，圍繞大數據的存儲、管理、處理和分析需求，講述大數據處理的開源平臺Hadoop生態系統，涉及分布式存儲系統與大數據計算框架。分布式存儲系統包括分布式文件系統HDFS、鍵值數據庫系統HBase與分布式數據倉庫Hive；大數據計算框架包括批處理/微批處理框架、流式處理框架及圖計算框架GraphX。此外，本書還介紹大數據計算理論及其應用實例，內容包括高維數據特性、亞線性算法設計理論與方法、亞線性算法應用。本書適合作為高等學校計算機相關專業高年級本科生和研究生教材，也可供從事大數據、雲計算相關工作的工程技術人員參考使用。
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本書全面且深入地介紹分布式計算系統的理論基礎、關鍵技術和實踐應用。內容共分為兩部分。第一部分為基礎知識，詳細闡述分布式計算系統的基本概念、基本模型和典型系統，介紹分布式計算使能技術，包括通信技術、遠程過程調用和資源抽象等，為構建高效分布式計算系統提供技術支持；第二部分聚焦於分布式計算算法，包括時鐘同步及快照算法、共識算法、圖算法等，為讀者揭示分布式計算系統中的核心算法原理。本書內容豐富、結構清晰，通過閱讀本書，讀者將能夠全面掌握分布式計算系統的核心知識和技能，為未來的學習和工作奠定堅實的基礎。本書可作為高等學校計算機類相關專業的教材，也可作為從事分布式計算系統研發、設計、運維等工作的專業技術人員的參考書。
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《大數據概率理論基礎》著重介紹大數據建模與分析中常用的概率極限理論，主要內容包括相依隨機變量和過程的極限理論、Stein方法及其應用、自正則化極限理論、高維樣本協方差矩陣的譜統計量漸近分佈理論、隨機梯度方法及其應用、隨機複雜網絡的整體和局部結構、分布式統計推斷方法和漸近理論、Gauss逼近原理及其應用等。
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大多數組織過於狹隘地將數據貨幣化（將數據轉換為貨幣）視為僅僅銷售數據集。實際上，數據貨幣化是各類組織的核心業務活動。本書為提供了一種清晰而引人入勝的方式來幫助各類組織中的人理解數據貨幣化並實現它。書中明確了三種可以將數據貨幣化的可行方法——改進數據工作、用數據包裝產品和銷售信息產品，並解釋了組織在什麼階段應該採取什麼方法，並如何獲得成功。本書是作者團隊28年的研究成果，是從事數據要素培訓、數據驅動轉型或數字化轉型的組織的理想選擇，是幫助組織中的每個人（不僅僅是數據專家）理解和參與數據資產化的重要指南。
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本書詳細介紹大數據采集與清洗的相關知識和技術，共9章，分別是概述、網絡爬蟲基礎、網頁數據抓取、緩存下載頁面、併發/並行爬取、用Selenium抓取動態內容、Scrapy爬蟲框架及其應用、大數據平臺系統日誌採集、pandas數據清洗。本書大體上由數據采集(第2～8章)和數據清洗(第9章)兩部分內容構成，以Python作為編程語言。數據采集部分以Web數據采集為主，也涉及Hadoop大數據平臺的數據采集，內容由淺入深，循序漸進，理論與實踐相結合，幫助讀者理解和掌握數據采集的相關技術；數據清洗部分主要介紹pandas庫的使用，幫助讀者掌握數據清洗的方法。本書每章都有配套的習題，有助於讀者鞏固所學知?識。本書可作為高校數據科學與大數據技術、信息管理與信息系統等專業相關課程的教材，也可作為大數據工程師的必備手冊，還可作為網絡爬蟲愛好者和計算機領域的技術人員的參考?書。
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本書聚焦大數據存儲技術，以由淺入深、循序漸進的方式展開講解。書中實例豐富，通過大量案例詳 細闡釋技術原理與應用要點，幫助讀者掌握技巧；注重技能提升，通過眾多項目案例培養讀者獨立操作與 開發實踐的能力；將專業知識與思政教育緊密結合，提升讀者的綜合素養；採用項目式教學，增強實用性。 本書共有 7 個項目，分別為瞭解大數據、結構化數據倉庫——Hive、列存儲數據庫——HBase、文檔 存儲數據庫——MongoDB、鍵值存儲數據庫——Redis、列式存儲數據庫——ClickHouse、校園就餐數據綜 合分析。 本書既可以作為高職院校計算機相關專業的教材，又可以作為社會人士自學、培訓的參考用書。
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本書以使用Kettle工具實現ETL流程為目標，將ETL知識點與項目任務相結合，配合真實案例，按照ETL的流程，循序漸進地介紹ETL數據整合與處理的相關內容。全書共6個項目，項目1介紹ETL概念和ETL工具等；項目2以獲取食品銷售源數據為例，介紹獲取不同類型源數據的方法，並說明它們之間的差別；項目3以整合和處理某大型供應鏈集團的食品銷售數據為例，介紹從獲取多份源數據開始，使用排序、合併、剪切、拆分、刪除、過濾、替換和輸出等一系列與ETL流程相匹配的處理方法，整合和處理出一份符合項目階段目標要求的數據的方法，幫助讀者快速理解和掌握ETL；項目4以項目3的階段目標數據作為源數據，介紹進行數據計算和統計的方法，以及將統計結果輸出到不同類型的數據文件中的方式，幫助讀者從業務上理解數據計算和統計的要求，以及輸出結果的方法；項目5介紹Kettle的任務執行方式，構建任務流程，設定調度時間，自動執行項目3中整合和處理食品銷售數據的任務；項目6介紹無人售貨機項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。本書可以作為高校大數據相關專業的教材，也可以作為ETL愛好者的自學用書。
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