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本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析——从玩转Excel开始、海量数据管理——拿MySQL说事儿、数据可视化——Tableau的使用、数据分析进阶——Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学
零基础入门，让读者轻松、快速地掌握使用Power BI 创建和设计报表的整体流程。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3 级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的
本书介绍了互联网环境下文本类型数据的分析方法，探讨了当前主流的文本挖掘技术，以及这些技术在商业环境中的具体应用。本书从算法原理和应用场景两方面分别对在线文本分析技术进行了介绍：从算法原理的角度，以数据挖掘和机器学习的相关知识为基础，介绍了以文本建模、文本分类、文本聚类、序列标注为主要任务的文本分析方法，并对当前主流的深度学习方法与文本分析的结合进行了讨论。从应用场景的角度，讨论了文本分析技术的几个重要实践领域，包括信息检索、内容摘要、
本书面向数学与工程计算，主要讲解了MATLAB 2017a软件基础、初等数学专题概要、高等数学基本问题、线性代数与矩阵论基本问题、概率论与数理统计基本问题、数值分析基本问题、CASIO fx—991CN X（中文版）函数科学计算器简介七方面的内容。本书适合大中专院校理工科学生学习使用，也可供广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员参考...
本书内容包括：读本概览；深入研究之前；项目/程序规划；需求定义；数据架构；维度建模基础；维度建模任务和职责；事实表核心概念；维度表核心概念；更多的维度模式和注意事项；后台ETL和数据质量；技术架构注意事项；前台商业智能应用程序；维护和发展的注意事项等...
从统计学科与计算机科学的性质认知,大数据是指那些超过传统数据系统处理能力、超出经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合,对于这一数据集合,在一定的条件下和合理的时间内,我们可以通过现代计算机技术和创新的统计方法,有目的地进行设计、获取、管理、分析,揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。《大数据：统计理论、方法与应用》共分五章，其内容包括大数据下的统计理论体系、大数据下的数据集整合分析、大数据下
随着大数据的兴起，各种数据工具以及可视化软件层出不穷，但Power BI却凭借着令人赞叹的视觉对象以及能够在任何设备上与同事共享等优势在多个数据工具中脱颖而出。本书开门见山地介绍了数据分析之前所要了解的知识，如为什么选择Power BI、学习Powerbi可能会遇到的问题等；而后通过报表制作的全流程让读者体验到Power BI的魅力，让读者了解通过Power BI能够玩转数据的获取、整理、建模、可视化以及发布的全过程。随后对数据整理、
《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本
1.内容全面。覆盖MATLAB几乎所有常用知识点，满足日常工作需要。2.视频讲解。为了便于读者学习，关键知识点和实例录制视频，并生成二维码，读者用手机扫码看视频。3.实例丰富，并提供源代码，方便读者对照学习。4.提供在线交流，有问题随时交流。 ...
面对小数据和大数据，数据分析师应该如何收集数据信息？传统的业务框架如何与统计学相关联？测量学扮演着什么角色？建模过程有哪些预分析技术和修正技术？建模工作完成后，如何解析？如何归因？如何预测？等等，这些数据分析能力构成了本书的分析框架。本书分为8章，小数据与大数据分析模式的动态切换贯穿全书，展示了数据分析案例的模块化分析思路。～3章为数据预分析部分，强调业务问题与统计问题的衔接；第4～6章为统计建模阶段，其中附有对行业案例和业务敏感度的
本书从管理的角度分时代篇、概念篇、学术篇和实践篇4篇, 对大数据领导者的研究內容展开探讨。全书共10章主要内容包括: 大数据的概念和特点, 大数据时代的机遇与挑战, 首席数据官的兴起和内涵, 首席数据官的理谂基础、角色及其与组织绩效的关系, 首席数据官需求评估和岗位设计, 中国的大数据战略, 以及对首席数据官的访谈实录...
本书系统介绍大数据技术的原理、数据挖掘与应用, 主要内容包括基本概念、数据收集、数据存储、数据处理、大数据可视化、信息检索、数据挖掘和效能评估。本书以简单易懂的语言、生动有趣的实例和图形展示知识点, 将概念、原理与应用融会贯通, 并对大数据工具软件进行了细致的梳理...
《数据仓库（原书第4版）》详尽地讲述了数据仓库的基本概念、基本原理，以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库的复查要目。 《数据仓库（原书第4版）》是数据仓库的创始人撰写的关于数据仓库的著作，这个新版本收录
本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被误导的观点，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从开源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，然后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。...
本书帮你从看流量到看懂流量，从看数据到看懂数据，从了解访客的浏览行为到理解用户的搜索请求。...
《大数据应用启示录》是《物联网应用启示录》的作者联合清华大学数据研究院和清华大学大数据产业联合会共同编写的一本 以案例为核心内容的图书，以近50余个应用案例向读者展示了大数据时代全行业的应用图景，以及依据真实存在的案例，像读者阐述了大数据是如何改变我们的生活。本书超过一半的篇幅是彩色印刷。涵盖了工业、科技、商业、民生四大板块的二十余个行业。集可读性、趣味性、知识性、启发性于一身。Zara的衣服为什么卖得好？农夫山泉在经历了前几年的销售
这是一个“数据为王”的时代，数据驱动“工业4.0”、“互联网+”、“中国制造2025”滚滚前行；数据是企业沉睡的资产，是生生不息的宝藏；只有去认识、去发掘，大数据才能体现巨大的业务价值...
1.作者为知名专家，有较强影响力。2.本专著也是一份高水准的专利分析报告，在我社出版发行很对路。3.本书同时附有国内外典型的企业案例，实用性强。信息存储专利分析报告以存储领域专利信息为视角，结合存储技术、存储专利等公开信息对信息存储企业及信息存储技术进行了多维度分析，涉及关键技术、主要申请人、重点产品等。并采用**的大数据处理技术遴选核心专利，如利用图计算技术对专利引用进行分析。因此，本专著不但适合信息存储领域的科研院所工作人员及存储
本书深入阐述了图数据管理与挖掘的关键技术和典型应用。内容包括了子图匹配查询处理算法、基于社会网络图数据的推荐方法、时空图挖掘方法、基于专利图数据的专利检索与挖掘方法。同时, 本书也将这些成果分别应用于图数据查询处理系统、社会网络平台、时空数据挖掘系统以及...
1.作者建设了国内高校首个大数据课程教师培训交流基地，打造了中国高校大数据教学知名品牌，已经在国内高校形成了广泛的影响力。 2.作者建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供讲义PPT、学习指南、备课指南、上机习题、实验指南、技术资料、授课视频等，资源丰富。...
本书是一部有关大数据的概述，全书共分五个部分，内容分别是：什么是大数据，大数据的应用，支撑大数据的技术，大数据的执行和应用技术——数据挖掘，大数据应用的未来趋势和挑战...
这本书不要求读者的编程基础和数学知识，以尽量通俗易懂的语言来解释晦涩的数据挖掘算法原理，本书所保留的数学公式都是*基本的、不得不保留的公式，这将本书的阅读门槛降到了**。学习本书，读者将掌握*实用的数据挖掘算法，并能够立刻应用它们...
本书共14章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论...
本书针对序列数据的动态性、突变性、不确定性和时空关联性等特点，探讨多视图学习理论，构建面向序列数据的多视图方法，在扼要介绍了传统理论与方法的基础上，系统地阐述了著者近5年来在多视图序列数据应用领域的理论、算法及研究成果。主要内容包括：面向序列数据多视图技术的基本概念、国内外研究现状及挑战，面向序列数据的多视图表示学习，城市计算中面向序列数据的多视图方法，社交媒体中面向序列数据的多视图方法，高速列车工况监测中序列数据的多视图方法，辅助医
《EViews在数据分析中的应用》结合大量实战案例，全面、系统地介绍EViews软件的基本用法及其在数据分析中的应用。本书每章的最后都提供上机练习题，帮助读者提高动手能力。另外，本书提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习，还提供教学PPT和大纲，方便相关高校的老师教学。 《EViews在数据分析中的应用》共13章，分为4篇。第1篇“EViews数据分析基础”，涵盖EViews概述、EViews基本数据分析（单序列）、EViews基
本书以《“十四五”数字经济发展规划》中产业数字化部分的核心内容为纲领，从入选工业和信息化部的大数据产业发展示范项目中，选取了具有产业代表性的来自生产一线的数字化转型实践案例，连同数字化建设和转型的共性基础内容，组织了42个案例，从实践背景、方法手段、主要应用的技术、实践过程中遇到的典型问题、实施流程、典型应用场景等方面，分享了多个行业、多家单位的实践经验，以期帮助读者对产业数字化转型产生更为具体的了解和体会、获得间接经验，为读者提升数
本书主要以项目实战为主线，教会读者如何开发全栈项目。本书基于Spring Boot3.1以上版本和Vue.js3.0版本的前后端分离项目开发，以及面向用户端的uni-app的小程序开发。本书的基础知识会在项目的开发过程中穿插讲解，不会单独讲解，采用实战驱动学习知识的教学方法，并通过详细的代码示例清晰的图解和源码解析帮助读者快速理解和掌握全栈项目开发的技巧和最佳项目实践。 本书分为3篇共22章。Spring Boot篇（第1~14章）从
本书深入探讨了大数据技术的核心概念和实际应用。从大数据的基础架构Hadoop开始，逐步解析了分布式协调服务Zookeeper、数据仓库Hive、面向列的数据库HBase等关键技术。此外，还介绍了数据迁移工具Sqoop、数据采集工具Flume、发布订阅消息系统Kafka等实用工具。本书还深入讲解了数据处理分析引擎Spark、全文搜索引擎Elasticsearch及分布式处理引擎Flink的工作原理和应用实例。最后,通过电商推荐系统实战和
《数据准备和特征工程――数据工程师必知必会技能》详细地介绍了大数据、人工智能等项目中不可或缺的环节和内容：数据准备和特征工程。书中的每节首先以简明方式介绍了基本知识；然后通过实际案例演示了基本知识的实际应用，并提供了针对性练习项目，将“知识、案例、练习”融为一体；最后以“扩展探究”方式引导读者进入更深广的领域。 《数据准备和特征工程――数据工程师必知必会技能》既适合作为大学相关专业的教材，也适合作为大数据、人工智能等领域的开发人
内容简介本书是Python数据分析与挖掘领域的认可的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的近期新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实
本书是一本数据科学的入门与提升教程，全书共5篇，按照由浅入深、循序渐进的方式介绍R语言的基本语法与实际应用，并结合现实数据进行实战操作。内容涵盖R语言的安装与运行、数据对象的创建与编程、R语言初级与高级绘图、数据的管理与清洗、统计分析与数据降维、无监督与有监督学习、利用R Markdown创建动态报告和制作幻灯片等。本书为读者提供了相关案例的源码（获取方式见封底）。 本书适合对数据可视化、统计建模、数据分析、数据挖掘感兴趣的
本书是围绕我国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标等重大要求，由中国通信学会、中国产业发展研究院联合组织编写的“新基建核心技术与融合应用丛书”之一。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。本书立足数字经济浪潮，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经
本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主
本书的主要内容有：熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码...
"本书系统地介绍过程挖掘的原理、方法、技术及其在教育领域的应用，重点介绍基于Petri net 的形式化挖掘技术和基于语义的挖掘技术，并举一个完整的挖掘大学校园学生行为特征的 案例。本书既有完整的理论框架又有专门的教育领域实践应用，可供计算机、大数据、人工智 能等相关专业领域的学生和研究人员参考。 ...
本书结合作者一线开发实践，循序渐进地介绍了新版Apache Spark 3.x的开发技术。全书共10章，第1章和第2章主要介绍Spark的基本概念、安装，并演示如何编写最简单的Spark程序。第3章深入探讨了Spark的核心组件RDD。第4章讲解了Spark集群管理，帮助读者理解任务提交与执行的基本原理。第5章介绍了Spark SQL，这是处理结构化数据的基础工具。第6章展示了Spark Web UI，通过界面化的方式了解Spar
继煤炭、钢铁和石油之后，数据正在成为重要的国家战略资源和国家间竞争的战略工具。数据主权是国家主权在网络空间的逻辑延伸和核心表现，关乎数据安全、个人隐私和数字经济发展，是国家安全和发展的核心利益所在。《数据主权与治理模式辨析》围绕数据主权及治理模式进行剖析，调研全球主要经济体的数据主权治理模式演化过程，在厘清数据主权内涵和概念、借鉴国外数据主权治理模式的基础上，以主权平等、合作共治为原则，从跨境数据流动、数据本地化存储、数字贸易、“长臂
内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识，还给出了实际操作层面的方法指引；既是数据资产入表的初学者指南，也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献，同时融合了行业的先进实践经验，开创性提出数据资产三次入表理论（数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表），得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和
本书涵盖了使用统计分析和数据科学方法对财务数据进行建模和分析的方法。第1章概述了金融市场，描述了市场运作并使用探索性数据分析来说明金融数据的性质。第2章介绍了探索性数据分析的方法，尤其是图形方法，并在实际财务数据上进行了说明。第3章介绍了可用于财务分析的概率分布，特别是重尾分布，并介绍了计算机模拟财务数据的方法。第4章介绍了统计推断的基本方法，尤其是在分析中使用线性模型，第5章介绍了时间序列的方法，其中特别强调了适用于财务数据分析的模
本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史
当今社会，大数据技术已广泛应用于各行各业，大数据相关的存储和分布式计算等基本知识也成为了时下大学生尤其是计算机相关专业学生应具备的常识。本书在内容上去繁就简，重点介绍大数据的相关基本概念和原理，包括存储原理和分布式处理的原理。本书主要围绕Hadoop大数据处理平台（第2章），介绍其中涉及的HDFS（第3章）、HBase（第4章）等存储技术和Hadoop MapReduce分布式处理技术（第6章）；介绍了大数据相关的存储技术NoSQL数
本书深入浅出介绍后摩尔时代的并行计算核心技术，理论与实践并重，同时兼顾数学模型、结构模型、编程模型。本书具有以下特色：从概念上明确算势与算力的联系与区别，强调在后摩尔时代背景下从潜在能力（算势）到实际能力（算力）的充分转化的重要性；注重量化分析和理论推导，单列一章对计算性能模型和存储性能进行了介绍；注重并行应用程序的设计，单列一章介绍并对比分析了共享存储编程与非共享存储编程的基本原理；注重融会贯通，培养整体观念，分别考察了共享存储结构
本书旨在探讨云计算在科学数据分析中不断演化发展的角色和地位变化，该项工作的重要性在于所有的科学领域都是数据驱动的。内容包括：公共云平台上LIGO物理应用的可扩展部署：工作流引擎与资源配置技术；面向大数据的FutureGrid测试平台；支持数据密集型应用的云网络；IaaS云测试案例：方法，挑战与经验；面向数据密集型应用的GPU加速云计算；面向数据密集型科研应用的适应性负荷分割与部署方法；DRAW：一种新的面向数据密集型应用的具有位置偏好
本著作针对科技服务中分类用户的个性化需求，实现面向分类用户的个性化需求分析的科技大数据精准服务。主要内容包括分类用户的立体精准画像技术，多维多尺度精准的产学研分类用户画像和精准分类；科技大数据结构化信息的统一建模和精准推荐；基于知识图谱和用户立体精准画像的跨媒体科技资源快速搜索模式；知识图谱驱动的科技大数据协同创新服务机制；开放协同的科技大数据服务平台。本著作将介绍在知识图谱驱动的高可信用户画像、精准推荐与搜索服务，以及科技资源与服务
本书从模型理论和分析应用的角度介绍了科技大数据相关的基础表示模型与数据挖掘算法。具体包括科技大数据的表示模型与学习算法；科技大数据知识图谱的概念和构建技术；科技大数据的图挖掘，跨域迁移学习技术；科技大数据的语义关联与预测分析技术。本书在重点介绍科技大数据相关概念与模型的基础理论的同时，系统讲解了科技大数据知识图谱的概念与构建技术，以及当前科技大数据建模、分析与预测技术的近期新进展...
针对我国设备大数据相关研究刚刚起步的现状，本书以设备健康管理为落脚点，从方法创新和探索应用两个方面对数据采集、存储以及处理分析进行了系统性介绍和阐释。本书介绍了传感器、PLC、工业网关等数据采集中比较重要的几个部分，以及多种不同类型设备大数据的存储方式。本书从模式识别、降维处理及分类与聚类三个方面介绍了设备大数据的分析方法，并利用实际工业过程中的四个案例讲解了大数据为设备状态分析带来的新方法，力图给设备健康领域的技术工程师、科研人员，
《云计算应用开发技术教程》采用了业界主流的云计算技术，主要内容包括云计算概述、云计算技术的发展与应用、虚拟化技术、虚拟化技术应用及IaaS平台构建技术实例、云存储原型系统集群搭建及云网盘设计与开发、云存储原型系统扩展方案、云存储软件系统中Web与Hadoop集群的挂接、基于NoSQL数据库Cassandra的应用开发、基于PaaS云平台的应用开发、基于阿里云的SaaS云表软件设计与开发、基于百度API的Android街景地图设计、
本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力...
以商业数据分析为主线，立足互联网工作现实。从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据，*后以如何完美呈现数据分析的结果为结尾。帮助读者从零进阶，玩转商业数据分析...
从大数据的角度进行商务智能的分析，这是大数据基本的、重要的应用方向之一。本书将商务智能分析与大数据等新型主流热点技术结合起来，提供了经典方法和新颖视角。 ...
本书一共11章：其中第1～3章，主要介绍了Spark的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第4～11章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点...
《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》从理论知识人手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。“工欲善其事，必先利其器”，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
刘争争
汪曾祺
林奕含
梁实秋
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