本教材是在“新工科”和工程教育认证背景下，为适应专业人才培养方案改革以及课程体系改革之需要编写而成。教材对数控工艺及编程、数控机床、机械CAD/CAM三门课程中与数控相关的教学内容进行了有机整合和更新。在编写过程中，作者紧密围绕教学大纲，运用大量的工程案例，强化工程实践应用。主要内容包括绪论、数控加工工艺基础、数控加工

《数据分析与挖掘技术》主要介绍数据分析与挖掘的相关理论和技术方法，重点介绍数据挖掘的相关技术，书中采取理论知识与具体实现任务相结合的方法，系统讲解了数据分析与挖掘的实用技术。全书共分为9章，主要内容包括数据分析与数据挖掘概论、数据仓库与联机分析处理、数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、回归分析、决策树分析、SPSS数据

数据挖掘已经广泛应用于各行各业，并推动了商务数据分析的兴起。本书结合项目实践，首先对数据挖掘的核心问题进行总结，讨论数据挖掘过程的主要步骤。在此基础上，使用Python语言详细地分析数据可视化、随机森林、GBDT、XGBoost、AdaCostBoost、逻辑回归等在医疗保险稽核、淡水质量预测、弹幕情感分析、机器学习书

《Spark3x综合项目实战》分为基础篇、案例篇两部分。在基础篇（第1-2章）中首先介绍了Spark运行环境的搭建、Spark的生态体系、编程模型、Scala基本语法、高阶函数、集合等方面的基础知识；在案例篇（第3-7章）中的5个综合案例详实的介绍了如何使用Spark实现音乐、房地产、气象、电商等领域大数据分析与挖掘的

本书分为上下两篇，共13章。上篇有7章，分别阐述伺服系统的相关概念、工作原理、控制以及伺服系统的应用，以台达伺服系统为例进行说明，加深读者的理解。下篇有6章，分别对工业机器人的相关概念、运动学、动力学以及系统进行了详细的解释，并以机器人在不同行业中的工作情况为例分类阐述，加强读者对机器人技术的理解。

数据挖掘与商务智能

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数据治理是指通过建立组织架构，明确相关部门职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。数据治理有助于控制数据的开发和使用，降低与数据相关的风险，使相关主体可以战略性地利用数据，并从数据治理中获得价值。数据治理应从以下三个方面进行理解：第一，数据治理的对