应用导论

“大数据”要发挥其决策力、洞察力和流程优化能力，需要采用新的处理模式来应对不断增长和多样化的信息资产。有人将数据比作蕴藏能量的煤矿，不同类别的煤炭有不同的价值和挖掘成本。同样地，大数据的关键不在于规模的大小，而在于信息的实用性。对于各行业而言，如何有效利用这些数据资源将成为竞争胜出的关键。大数据的实际应用体现在几个方面：（1）利用大数据进行精准营销，提升产品和服务的精准度；（2）中小微企业通过大数据实现服务模式的转型；（3）传统企业在互联网时代的转型中，充分利用大数据以保持竞争力。总结了大数据导论、学习相关软件、计算机组成和编程语言，帮助读者快速入门和应用大数据。

MATLAB课程介绍定位于公共基础选修课程，使学生了解MATLAB的基本概念，掌握数学矩阵运算、简单编程、数据处理和基本图形绘制技能。通过本课程，学生能够在学术和工程领域中灵活应用MATLAB工具。

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

在计算机导论中，变量赋值是一项关键技术。例如，通过声明变量v_name作为VARCHAR2类型并赋值为'陈伟鸿'，或者设置v_sal为12，以及通过SELECT语句将地址赋给v_add，这些示例展示了变量赋值在个人信息管理中的应用。

数据挖掘导论 作者: [美]陈封能译者: 范明等出版社: 人民邮电出版社出版年份: 2011 内容概述:本书是一本数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和应用。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等核心主题，并结合实际案例进行讲解，帮助读者深入理解数据挖掘技术并将其应用于实际问题。

《算法导论》第二版是一本全面介绍现代计算机算法研究的经典教材，由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著。本书深入讲解了众多算法，并以易懂的方式展示它们的设计和分析，适合各种读者。作者力求保持解释的简明性，同时又不失深度和数学严谨性。该书覆盖了广泛的算法主题，从基础的数据结构到高级的排序、搜索和动态规划算法，以及计算理论的基础概念。每个算法都有详细的步骤描述和示例解释，以及实际编程语言的实现代码。书中还涉及算法的时间和空间复杂性分析，以及优化算法效率的方法，如贪心策略和分治法。练习部分包含了丰富的习题，有助于读者巩固所学知识。此外，书末还提供了参考文献和索引，方便进一步深入研究特定主题。

第一章：什么是大数据 大数据时代的来临：t- 信息化浪潮t- 技术支撑t- 数据变革 大数据的概念：t- 定义t- 特征t- 与传统数据的对比 大数据的关键技术 大数据的应用与挑战：t- 影响t- 应用案例t- 挑战

数据挖掘定义 数据挖掘必要性 数据挖掘应用领域 数据挖掘任务介绍 机器学习概述 数据挖掘与机器学习关系 数据挖掘实战案例 数据挖掘领域重要会议

本书详述数据库的概念、应用，涵盖SQL语句和表操作。

第一章 LINQ基础 第二章 流畅和查询表达式风格 第三章 LINQ查询操作符 第四章 LINQ到XML 第五章 解释型查询 第六章 并行LINQ 第七章 LINQ工具与资源