Enormous quantities of data go unused or underused today, simply because people can't visualize the quantities and relationships in it. Using a downloadable programming environment developed by the author, Visualizing Data demonstrates methods for representing data accurately on the Web and elsewhere, complete with user interaction, animation, and more. How do the 3.1 billion A, C, G and T letters of the human genome compare to those of a chimp or a mouse? What do the paths that millions of visitors take through a web site look like? With Visualizing Data, you learn how to answer complex questions like these with thoroughly interactive displays. We're not talking about cookie-cutter charts and graphs. This book teaches you how to design entire interfaces around large, complex data sets with the help of a powerful new design and prototyping tool called "Processing". Used by many researchers and companies to convey specific data in a clear and understandable manner, the Processing beta is available free. With this tool and Visualizing Data as a guide, you'll learn basic visualization principles, how to choose the right kind of display for your purposes, and how to provide interactive features that will bring users to your site over and over. This book teaches you: * The seven stages of visualizing data -- acquire, parse, filter, mine, represent, refine, and interact * How all data problems begin with a question and end with a narrative construct that provides a clear answer without extraneous details * Several example projects with the code to make them work * Positive and negative points of each representation discussed. The focus is on customization so that each one best suits what you want to convey about your data set The book does not provide ready-made "visualizations" that can be plugged into any data set. Instead, with chapters divided by types of data rather than types of display, you'll learn how each visualization conveys the unique properties of the data it represents -- why the data was collected, what's interesting about it, and what stories it can tell. Visualizing Data teaches you how to answer questions, not simply display information.

• 统计推断、探索性数据分析（EDA）及数据科学工作流程 • 算法 • 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理 • 逻辑回归 • 金融建模 • 推荐引擎和因果关系 • 数据可视化 • 社交网络与数据新闻 • 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop

《世界经济千年史》使用了大约一半的篇幅详细报告数据处理工作和计算结果以支持作者的新发现和新观点。当然，这可能只适合那些具有研究兴趣的读者。但是我相信他读者会发《世界经济千年史》正文中对一些国家的案例研究是非常引人入胜的，不但有高度的可读性，而且有很大的启发性。譬如，为什么荷兰曾经县有欧洲最高的生产率？为什么在文化上有着深刻纽带关系的中国和日本却在经济发展上有着极大的差异？又为什么英国的北美殖民地造就了经济强大的美国，而西班牙的北美殖民却造就了范后的墨西哥？

这本书系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和最新进展。全书分10章，全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用，数据仓库和联机分析技术，数据预处理技术（数据清理、数据集成和转换、数据归约），数据挖掘技术（数据的分类、预测、关联和聚类），先进数据库系统中的数据挖掘方法，以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。书中注重实效，在讨论概念与技术时辅以实例，并提供代表性算法。

360公司董事长周鸿祎、《罗辑思维》主讲人罗振宇郑重推荐 2020年的一天，在你驱车前往公司的路上，导航系统通过预测交通流量，会自动帮你选择一条最合适的交通路线；车内推荐系统会根据你的饮食习惯预测你可能会喜欢吃什么，并推荐沿途的早餐店；你的电子社交助理已经为你自动选择了你可能感兴趣的社交网信息；当车内系统预测到你驾车有些分心时，座椅会自动震动进行提醒…… 以上这些情景不是科幻大片独有的，它们有的已经或会在未来的某一天成为现实。而这一切所倚靠的就是预测分析技术。 大数据时代下，作为其核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。 作为预测分析领域的专家，埃里克•西格尔博士深谙预测分析界已经实现和正在发生的事情、面临的问题和将来可能的前景。在《大数据预测》一书中，他结合预测分析的应用实例，对其进行了深入、细致且全面的解读。 关于预测分析，你想了解的全部，你的生活以及这个世界会因为预测分析改变到什么程度，《大数据预测》都会告诉你。

本书是叶檀对近年中国经济观察的萃取以及对未来经济预测与前瞻的倾力之作。它浓缩了全球资本市场的智慧精华，与读者共同分享了看懂经济趋势的全新视角，传授了理性投资的逻辑分析和基本思维。其中包含叶檀对国际国内市场的数据分析与预测，对股市、楼市、金市、期货等领域的投资指导，对电商、传媒、旅游、煤电等行业的经济分析，对百姓如何正确理财的建议等。可以说这是一本政府官员经济决策、企业高层资本运营、金融机构业务培训、个人投资理财必读的财经书。

《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。 维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。 维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。 本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。