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本书共7章，第1章介绍基于复杂数据预测的研究现状及内容概述；第2-4章介绍数据建模的基础知识和代码实现，包括数据预处理过程、变量选择方法和常用的机器学习方法；第5章和第6章详细介绍复杂数据的变量选择方法；第7章介绍一种改进的支持向量回归模型及具体实现过程。

本书对应《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》，“大数据分析与挖掘”部分，是相关从业者职业培训以及专业技术考核的推荐辅导用书。主要内容包括：BI数据分析、数据统计分析、数据挖掘建模、数据可视化开发等。充分体现大数据行业特色，是培训考核命题的基础素材，也将作为专业水平考核评价的重要参考。《教程》开发工作坚持以下原则：

本书对应《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》，“大数据管理”部分，是相关从业者职业培训以及专业技术考核的推荐辅导用书。要内容包括：数据管理与数据治理、元数据管理、数据质量管理、大数据安全与审计技术、大数据管理实施与评估等。充分体现大数据行业特色，是培训考核命题的基础素材，也将作为专业水平考核评价的重要参考。《教程

本书共分为7章，主要内容包括绪论、知识图谱表示学习的现有研究综述、基于超平面机制的时态知识图谱表示学习模型、基于张量分解技术的时态知识图谱表示学习模型、利用隐式类型信息增强现有静态模型的普适性方法、类型增强的时态知识图谱表示学习模型、总结与展望。知识图谱是一种新型数据管理模式，对原本分散的多专业、多来源、多结构的专业知

本书将数据及其描述作为开端，逐渐深入介绍和数据科学相关的参数估计、假设检验、统计决策与贝叶斯方法、回归分析、时间序列模型、空间数据模型、回归模型的迁移学习及差分隐私统计推断等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了回归模型的迁移学习、差分隐私统计推断等热门实用技术。

本书是数据管理领域的专业技术指南，书中从基础概念出发，全面系统地介绍了数据资源管理的原理、方法与技术。首先，本书在介绍数据资源管理的基本概念、发展历程、规划方法和管理模式等内容的基础上，详细论述了数据建模方法和治理方法，使读者对数据模型的组成、类型和建模方法及数据标准管理、数据质量管理等有一个基本认识；然后，深入讲解了

本书以普及数据采集与处理基础知识，培养数据采集与处理基本技能与素养为目标。全书共分为七个学习项目，分别为：电子商务数据概述、电子商务数据采集认知、市场数据采集、运营数据采集、产品数据采集、数据分类与处理、数据视觉化呈现。

混沌作为非线性领域的重要组成部分，针对异阶Rabinovich系统的混沌同步控制，分别利用无源控制和滑模控制理论实现了异阶Rabinovich系统的一种降阶同步控制和一种升阶同步控制；针对参数未知的不确定性异阶混沌系统的同步控制，提出了两种混沌同步控制器，包括自适应控制器和终端滑模控制器。基于自适应律方法，估计了系统模

大数据导论课程旨在普及大数据知识，帮助学生理解大数据的概念及现实意义，掌握大数据的分析、处理和应用技术。本书围绕大数据的基本概念和大数据处理的主要环节展开，共8章。第1章主要介绍大数据的概念和特征、价值和作用、相关的政策法规等；第2章主要介绍大数据相关技术，包括云计算、人工智能和物联网；第3章主要介绍大数据采集与预处理