本书共8章，采用循序渐进的方式，帮助读者掌握Linux虚拟化架构的部署和使用，包括开源虚拟化平台介绍，实验环境搭建，部署使用KVM虚拟化，部署使用oVirt平台、OpenStack、Docker和Hadoop，以及认识SDN架构等内容。本书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过讲解搭建各种物理环境的方法，详细介绍在生产环境中如何使用Linux部署虚拟化数据中心，可以迅速提高读者的实际动手能力和操作水平
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本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际案例介绍数据可视化方法。全书共8章，第1章介绍数据可视化概述以及R语言数据处理的基本技能；第2章介绍R语言绘图基础，重点介绍R语言传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法；第3章介绍类别数据的可视化方法；第4章介绍数据分布特征的可视化方法；第5章介绍变量间关系的可视化方法；第6章介绍样本相似性的可视化方法；第7章介绍时间序列的可视
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本书共7章，包括数据可视化概述、ECharts常用图表、ECharts官方文档及常用组件、ECharts中的其他图表，以及基于ECharts的大数据分析可视化平台实现无人售货机用户分析等。
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本书以循序渐进的方式，由浅入深地讲述了数据分析的整个过程。全书共分6章，主要内容包括：数据分析概述、数据可视化初步、数据可视化进阶、数据挖掘基础、数据分析报告和综合案例。每章内附有实用性范例供读者练习，巩固所学知识。 本书在讲解数据可视化的基础性原理的同时，融入真实案例分析，具有较强的实用性，帮助读者举一反三，真正学会大数据可视化和数据挖掘的工具软件，能运用大数据思维解决学习和工作中的实际问题。
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本书是从实践出发，同时结合一线教师的实践教学经验，以示例为主线，把可视化需要的Python基础语法，Numpy和pandas包中数据结构及读取Excel/CSV文件操作、无效数据处理操作，Matplotlib和pandas包的不同种类图形绘制框架代码等内容都融入到示例中，通过示例，循序渐进、浅显易懂地讲解可视化分析所需要的知识点。 本书适合Python可视化初学者使用，也可作为相关机构的培训用书
