统计理论是一个非常严谨非常成熟的理论，随着大数据时代的到来，颠覆了统计理论———抽样和随机理论在大数据研究领域的存在价值，如何重构统计理论，使其在大数据时代继续承担原有的历史任务，是我们这些统计研究工作者所面临的一个挑战，也是历史所赋予我们的责任。坚信统计学理论会不断完善，为大数据领域的研究承担它应该承担的任务。

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紫色维纳斯的降临，使得地球发生了翻天覆地的变化，一个只有少数高中生幸存的世界……以及莫名其妙出现的系统，究竟是怎么回事……还有为什么曾经的熟人都已经不认得我了，难道只有我一个人还保留着成为唤灵者之前的记忆嘛……这一切的真相，我一定会调查清楚...

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本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等，针对大数据相关技术，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有专业章节进行介绍，并且针对每一模块都有相应的动手实践，能有效加深读者对大数据相关技术原理、技术实践的理解。书中的挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节，如数据采集、数据预处理、数据挖掘等，通过案例对整个系统的架构进行了详细分析，对读者有一定实践指导作用。对于学习大数据相关技术的高校师生来说，本书不仅提供了大数据相关技术的基础讲解及原理、架构分析，还针对这些原理，配备有对应的动手实践章节，帮助读者加深对原理、架构的认识。同时，在每个模块结束后，书中会有一个相对独立的企业应用案例，帮助读者巩固学到的大数据技术相关知识。

这是一本讲解如何基于Hadoop技术栈进行大数据挖掘和分析的著作。它能带领你零基础快速掌握Hadoop技术栈，以及基于它的大数据挖掘与分析的流程和方法。 　　　　 全书核心内容分为两部分。 　　　　 1）Hadoop技术栈：详细讲解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大数据技术的基础、原理、应用，通过这部分内容读者能对Hadoop技术栈有从宏观到微观的了解。 　　　　 2）Hadoop大数据挖掘：通过3个综合案例，逐步展示了基于Hadoop的大数据挖掘的完整流程和方法。 　　　　 几位作者在大数据项目研发、教育、咨询等领域有10余年的丰富经验，对教育界和企业界供需两端的了解非常深入，全书的结构和内容围绕这两端的需求尽心设计，能让Hadoop大数据挖掘与分析的教育和学习事半功倍。 　　　　 本书第1版出版后，获得了教育界和企业界的良好反馈，其中数十家高等院校采用本书作为教材或参考书。第2版在第1版的基础上，在技术适应性、案例实用性等方面做了大量更新，与时俱进，更有竞争力！ 　　　　 为了便于学习和教学，本书配套数据文件、实现代码、课后习题、教学PPT。

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这是一本关于大数据挖掘与数据产品的参考读物，为了使尽可能多的读者通过本书对大数据应用有所了解，笔者以个人所感所悟引导初学者正确学习大数据挖掘。但是基础知识归纳、开发环境部署、算法原理的介绍都是不可避免的。因此，本书更适合于工作经验在3年以内的数据挖掘工程师，以及转型入门做数据挖掘的人士，或者是对数据产品感兴趣的追逐者阅读。