"本书从大数据的基本概念出发，以大数据的分析为基础，通过回顾大数据的起源、特性探讨大数据与云计算、人工智能的关系，以及大数据在典型应用场景中的实际应用。从多个维度深入介绍大数据分析的技术体系，包括大数据分析的基础框架、大数据处理过程、大数据分析应用、大数据可视化技术和大数据安全等核心内容。

本书详细介绍了Hadoop、Spark、Storm等主流的大数据处理框架，对这些框架进行了对比分析，还提供了它们的配置过程与使用教程。读者能够根据自身需求选择合适的框架，并顺利完成配置与部署。介绍了回归分析、分类算法、集成学习、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及对抗学习等常用的大数据分析算法。还详细介绍了文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的可视化技术手段以及常用工具的功能、特点和适用场景，并讲解了6个具有代表性的大数据分析案例项目。

本书可作为高等学校计算机类专业本科生和研究生的教材，也适合大数据分析初学者及希望提升实践技能的从业者使用。

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