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本书根据教育部高等学校计算机基础教学指导委员会编制的《普通高等学校计算机基础教学基本要求》,为满足高等教育对数据库技术和程序设计方面的基本要求进行编写。 本书共11章，包括数据库基础知识、Access 2013数据库、表的创建与使用、查询设计、结构化查询语言SQL、窗体设计、报表设计、宏、VBA与模块、数据库管理、数据库安全。书中有丰富的案例和大量的练习题、上机实训，还提供课后习题参考答案。 本书内容叙述清楚、示例丰富、图文并茂、步骤
本书对经典物理学各个领域的齐次和非齐次波动方程的解的数学结构进行了深刻的揭示，理论成果对工程技术若干领域有用。本书对若干领域用数学特别是场论的方法进行一些探索，初步形成一家之说。本书采用现象学的基本观点和方法，道说追求真理的乐趣、途径和过程；展示作者方法的直观、必然和优雅。本书可供电磁理论、应用数学、线性声学、固体力学、地球物理、应用物理、微波遥感、材料科学、光电子学等专业的科技人员、研究生、大学生阅读和参考，也可作为相应专业研究生有
新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。...
本书主要分为两大部分，基础篇和建模应用篇。基础篇介绍了有关Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制等基础知识。建模应用篇主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在Python中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用Python进行分析挖掘建模的方法。本书配套提供了书中使用的示例代码及所用的数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的Python的使用方法...
本书是大数据王的首部个人专著。大数据时代是充满无限生机的时代，也是一切都有可能的时代。本书为人们提供了柴郡猫智慧的小样本。...
本书邀请了14位国内外大数据产学研有影响力的一线专家学者，总结各自的研究与工作专长，以专题的形式发表了各自的研究成果。本书主要包括了大数据综述、大数据思维、大数据技术与大数据应用四个部分。其中，大数据综述主要介绍大数据的概念、背景、技术与国内外政策等，让读者对大数据有个全景式的了解；大数据思维包括大数据的开放式创新与流动的大数据两方面；大数据技术分别介绍了大数据平台架构、大数据语义分析、情感分析、大数据可视化、多媒体搜索分析等当前的技
大数据作为一门崭新的学科，尚未形成完整的理论体系，仍存在许多关键问题尚待解决。 本书由业内实力派作者编著，与您一同探寻大数据背后的基础理论与核心技术，并在剖析教育、医疗、金融、交通等典型应用的基础上讨论未来趋势。...
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。...
《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
《数据挖掘在Web资源开发与利用中的应用研究》为国家社科基金后期资助项目成果，针对Web资源开发利用面临的主要问题，围绕数据挖掘优化方法，对用户行为分析、个性化推荐、Web信息检索以及Web页面链接分析等方面的内容展开研究。该成果定性与定量研究、理论与实证研究相结合，融合多个学科的技术成果，在研究方法和手段上有所创新。该成果既有翔实的理论阐述，又有系列的公式演示，严谨可信，具有较高的理论研究价值；同时该成果提出的一些新型模型和理论框架
破除大数据神话 带领我们从云端回到地面 著名传播学者文森特莫斯可关于大数据的批判性力作...
冬瓜哥对技术的追求已经到了痴迷的境界，与10年前相比，文笔解析更为到位，技术理解更为精准。其公众号的每篇文章，都是存储业界风向标。...
本书是50个优秀案例的汇编，充分展示了部分先行先试的国内企业在大数据技术、产品、服务以及应用方面的经验和模式，以及取得的初步成效。编者希望通过这种展示方式，为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴与思考，同时促进政产学研用深度合作，指导和帮助地方、企业和用户加强沟通交流。...
这是一本适合教学和零基础自学的Hadoop与大数据挖掘的教程，即便你完全没有Hadoop编程基础和大数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Hadoop进行大数据挖掘。全书主要分为两篇：基础篇（1-7章），首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术，然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构，以及企业应用方法进行了详细介绍，同时配有大量的案例。
本书共13章，主要内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用Hive进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hue将数据可视化，以及数据仓库中的渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、大数据技术人员、H
近距离行业洞察，35年行业积累，20例深度揭秘；本书的主编卢朝霞女士，作为东北大学的资深教授，我国大健康和信息化领域著名的专家学者，以及东软集团的高级副总裁，她既具备非常深厚的专业背景和理论功底，同时也拥有数十年所积累的非常丰富的企业实践经验。...
本书适合人群： 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据挖掘的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及，而且都辅以图形做形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。但是本书强调每种方法的假设、适用条件都与商业数据分析的主题匹配。在教学实践中，我们发现业务经验丰富和有较好商
作为数据仓库和商业智能(DW/BI)行业中最有影响力的领军人物，Ralph Kimball、Margy Ross得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典(第1版)》中确立了行业标准。现在，在《数据仓库与商业智能宝典(第2版) 成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。 从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，本书涵盖了你
本书基于作者近几年来的研究开发成果及应用实践，对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型以及调度处理方法等核心概念及关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算与分析的基本概念和关键技术进行了剖析。本书还介绍了自行研发的面向物联网的ChinDB实时感知数据库系统以及针对云计算环境下物联网大数据管理与应用的DeCloud云平台，介绍了它们在智能交通、智能电厂、教育、安全监控等多个行业的应用。
本书系统地介绍了数据挖掘的方法和技术，主要内容包括：决策树挖掘；关联规则挖掘；逻辑回归；神经网络；聚类分析；支持向量机；降维；异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题，希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解；掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发，了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析，实现数据挖掘的功能。希望学生在创新意识、科研能力等
本书针对网络大数据具有时效性强、分布范围广的特点, 提出一个基于网络大数据的社会经济监测预警的研究框架, 对网络大数据进行深入分析和挖掘, 在此基础上就社会转型中的社会经济关键指标进行实时监测和智能预测, 为政府和相关管理部门提供有效的分析工具与决策支持...
人文社会科学和自然科学研究过程中积累了大量的研究数据，这些数据如何管理、共享、出版和引证？如何再次利用他人的数据？过程中牵涉到哪些知识产权？本书的几位作者不仅熟悉全球尤其欧美的研究数据管理的实践应用，而且在英国数据档案馆拥有多年数据相关专业工作的管理与实践经验，他们在本书中将多年积累的**数据管理实践建议、指导和培训倾囊呈现。本书前三章对研究数据管理和共享进行总括介绍，包括管理和共享的重要性、研究数据生命周期以及如何制订研究数据管理计
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...
本书是《数据分析与数据挖掘》课程的实验指导书，结合大量实例全面阐述了使用SPSS系列软件进行数据分析与挖掘的原理、方法和步骤。全书分为两个部分，第一部分为数据分析实验，主要介绍如何利用SPSS Statistics软件进行统计分析，具体包括T检验、方差分析、相关分析等十三项实验科目，第二部分为数据挖掘实验，主要介绍如何利用Clementine(SPSS Modeler)软件进行数据挖掘，具体包括关联规则挖掘、决策数据分类、神经网络等五
《大数据挖掘》一书立足前沿性、注重实用性，着眼于大数据发展的最新研究热点和动向，系统介绍了大数据挖掘的概念、原理、技术和应用，全面而细致地定义和归纳了关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组挖掘和演变分析等大数据挖掘任务。 本书由上海市数据科学重点实验室朱扬勇教授团队主持著述，该实验室是国内首个致力于数据科学理论、方法和技术研究的机构，专注于金融、智能交通、医疗健康、智慧城市等多领域的大数据分析应用...
matlab官方（mathworks）资深大数据挖掘专家撰写，mathworks官方及多位专家鼎力推荐从技术、方法、案例、最佳实践4个维度循序渐进地讲解了大数据挖掘技...
2015年5月25--29日，2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会，是全球首个以大数据为主题的峰会和展会，通过搭建全球大数据领域最高端、最前沿、最全面的技术、产品和解决方案的协同创新与展示洽谈平台，展示国际大数据发展最新成果、最新技术，吸引了近390家国内外知名企业及创新企业，65家海内外媒体，马云、马化腾、郭台铭、雷军、周炜鸿等业界大佬发表精彩演讲，探讨大数据发展未来趋势，聚焦大数据发展过程中的关键和共性问题，挖
季昕华、徐羽作序，连城/胡熠/武泽胜/肖磊/靳志辉联袂推荐 腾讯专家首次分享spark*实践 基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设...
hadoop是目前受关注的大数据处理平台和解决方案，并且已经广泛应用于生产环境。本书基于新的hadoop（cdh5，apache hadoop 2.6）版本介绍hadoop技术的相关知识，不但详细介绍了hadoop、hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop和hbase等，还深入探讨了hadoop、hbase的运维和性能调优，并包含了一个具有代表性的完整的基于hadoop的商业智能系统的设计和实现。 本书的大特点是
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。 ...
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”。数据可视化技术希望将数据库中的数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。数据可视化是关于数据视觉化表现形式的科学
本书讲述MySQL数据库的开发技术。全书共分为16章，内容包括MySQL发展历史，与其他数据库的区别，MySQL常用的一些工具，MySQL文件结构、系统架构、存储引擎、数据类型，数据库和表的创建、管理和删除，数据完整性约束，包括主键约束、外键约束、非空约束、默认值约束、唯一约束和自增约束等，数据的单表查询和多表查询，视图和索引，变量、常量、运算符和表达式、运算符的优先级、流程控制语句、自定义函数，系统函数，存储过程和触发器，事务管理，
本书共11章。第1章介绍常见的流数据的来源、应用以及三个重要特性：持续交付、结构松散和高基数，并阐释对流数据使用基础架构和算法的重要性。第2~6章介绍实时流架构的各组件涉及的软件、框架和方法。第2章概述实时流架构设计涉及的组件、特性、编程语言等。第3章介绍实时流架构的服务配置和协调，重点介绍协调服务器ZooKeeper。第4章阐述实时流架构中数据流程的管理，涉及用来管理数据流程的两个软件包Kafka和Flume。第5章分析流数据的处理
网店的运营有其自身的规律和特点，仅有好商品和低价格还远远不够，如果不懂得分析市场、不懂得选择款式、不懂得引流推广、不懂得数据分析、不懂得页面设计，纵然是经营经验丰富的实体店卖家，也会在触网后遭遇水土不服。本书正是为了系统解决网店运营方方面面的问题而编写的。书中几乎每一个小节都可以看成是网店运营的一个问题解决方案，几十个方案汇集在一起就成了一本网店运营宝典，为卖家的电商之路保驾护航。 此外，还赠送超值学习大礼包： 1. 网店管理与运营教
“cda数据分析师系列丛书”依照数据分析师规范化学习体系而定。满足了cda数据分析师等级认证学习的需要，也兼顾了大数据的热点动态。从策划之初一直坚持以“读者需求”为主线，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和小数据分析。实现技术扎实，业务精通，策略接地气...
本书是商业数据流挖掘方面的一本学术专著，包括商业数据流数据管理模型、概念漂移模型、商业数据流关联规则、分类、聚类方法，以及在银行、网购等领域的应用等内容，从模型、方法及应用三个角度对面向商业数据流挖掘进行了系统论述。本书适合作为与数据挖掘和商业数据分析有关的学科如计算机技术、软件工程、电子商务等的本科和研究生的教材，也可供相关领域的专业人员参考...
数据科学和大数据分析是指利用数据的力量来发现新的见解。本书涵盖了数据科学涉及的行为广度以及所使用的方法和工具。本书内容侧重于任何行业和技术环境中都会用到的概念、原理和实际应用，并通过开源软件来分析案例，以帮助读者更好地理解。本书将帮助您：成为数据科学团队中的一名贡献者；部署结构化的生命周期方法来分析数据问题；应用合适的分析技术和工具来分析大数据；学习如何用数据来讲一个动人的故事，以推动商业行为；备考emc proven profess
随着云计算应用的深入，基于云计算的软件开发具有与传统it开发不同的模式和方法，因而需要在课程教学上进行变革，以适应新的应用开发需求。通过分析云计算相关技术、基于云计算平台及服务、构建云计算人才需求与it课程的对应关系，以实现将it教育与云计算产业对接，促进云计算应用开发人才培养，快速应对产业链人才需求。本书以实例为主介绍业界主流的云计算技术，正适合当前的课程需要...
何欢、何倩主编的《数据备份与恢复(全国高等职业教育规划教材)》是国家级精品课程“数据备份与恢复”的配套教材，以数据恢复工程师的岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，从硬盘结构与文件系统，数据备份，Windows操作系统备份与恢复，Windows文档修复，硬盘数据软件恢复，数据库备份与恢复，硬盘故障修复，U盘数据恢复，磁盘阵列数据修复等方面深入浅出地介绍了数据备份与恢复的基本知识和操作技能，着重强调数据恢复的技能训练。本书既可作为高职高
本书以图书馆信息化为基点，从理论与实际应用角度，介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括：以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础，详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。 本书注重实践性，可操作性强，可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书...
只要学会数据思维，数据分析任你摆布 只要有想法肯动脑，有无基础皆可学会 只要懂得指标设计，项目落地信手捏来...
本书详细介绍了大数据技术的基础理论和最新主流前沿技术，全书共分为10章，分别介绍我们目前面临的数字化信息社会的大数据时代、大数据技术基本概念、云计算网络、大数据采集与预处理、大数据存储、计算模式与处理系统、查询显示与交互、大数据分析与数据挖掘、隐私与安全、大数据技术发展前景，同时包括行业案例研究(银行、保险、证券、金融行业)，典型系统与相关大数据分析实例。 本书主要作为高等院校计算机专业、信息管理专业、经济类专业、管理类专业相关本科
本书内容包括：绪论、准备知识、多阶段延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多阶段含延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多批次试验数据下装备命中概率评估方法、多来源试验数据下装备命中概率评估方法、航空子母炸弹制导精度鉴定的贝叶斯方法、预警雷达最大探测距离鉴定与评估的贝叶斯方法...
这是一个数据信息时代，每分每秒都在产生数不尽的数据。这些数据如何获取，有什么用途，如何与前沿的深度学习、机器学习等相结合，如何为我们所用，尽在本书中。...
1.以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍的娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合，并且借助可视化的画面感为读者由浅入深地剖析了大数据分析原理和技术架构，非常便于自学。2.本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Sp
本书内容分为三个部分，第一部分为互联网大数据的概述；第二部分为互联网大数据的获取与存储，包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等；第二部分为处理与分析技术，包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容；第三部分为综合应用...
揭秘网站运营本质和策略解析数据驱动运营的奥秘多行业经典案列深入剖析分享真实的网站运营技巧...
本书是数据挖掘和机器学习领域的经典畅销教材，被国内外众多名校选用。第4版全面反映了该领域的新技术变革，包括关于概率方法和深度学习的重要新章节。此外，备受欢迎的机器学习软件Weka再度升级，读者可以在友好的交互界面中执行数据挖掘任务。书中的基础知识清晰详细，实践工具和技术指导具体实用，不仅适合作为高等院校相关专业的本科生或研究生教材，也可供广大技术人员参考...
第2版参考了美国国家标准与技术局对云计算的权威定义，结合作者近期的教学和云计算项目实战经验，对open stack溶入了更多的笔墨。书中涉及的软件和技术全部更新到今天。新增了更多的图片，使得内容更加通俗易懂。结合了读者的反馈意见对章节也做了更好的调整。...
大数据贵在落实！ 本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、发展及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Sqoop、Kafk、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、
本书是作者在多年的教学实践、科学研究以及项目实践的基础上，参阅了大量国内外相关教材后，几经修改而成，主要特点如下。 1．语言严谨、精练。对数据库中的基本概念和技术进行了清楚准确的解释并结合实例说明，让读者能较轻松地掌握每一个知识点。 2．实际项目开发与理论教学紧密结合。为了使读者能快速地掌握关系型数据库的相关技能并熟练运用，本书在各个章节的重要知识点后面都根据实际项目的数据库完成相关的实训，完整地实现的数据库的设计和程序设计过程。
本书介绍了大数据分析的多种模型、所涉及的算法和技术、实现大数据分析系统所需的工具以及大数据分析的具体应用。本书共16章。第1章为绪论，就大数据、大数据分析等概念进行了阐释，并对本书内容进行了概述；第2~7章介绍了关联分析模型、分类分析模型、聚类分析模型、结构分析模型和文本分析模型；第8章介绍大数据分析的数据预处理问题；第9章介绍降维方法；第10章介绍了数据仓库的概念、内涵、组成、体系结构和建立方法，还介绍了分布式数据仓库系统和内存数据
刘争争
吴晗 著
梁实秋
老王子
汪曾祺
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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