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《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》是一本大数据时代下统计学思维和大数据分析的科普书籍，是一本了解大数据时代统计学思维和数据分析基本原理和方法的入门图书，是大数据时代每个人都需要了解的统计学基础理论、数据分析基本原理的入门图书。 《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》结合30多个现实生活中的实例，介绍大数据时代下10多种常用的分析方法和基本原理，让你学会在众多数据中找到真相，而不被大量数据所欺骗，理论联系
人类是数据的创造者和使用者，中国已成为优选数据总量优选数据类型很丰富的的国家之一，大数据也将代表和催生一种全新的文明形式，中国，正以靠前的速度，硬来这个崭新的时...
本书结合大量实例，系统讲解了电商经营中涉及的各种数据及其分析方法，能让读者快速学会如何做电商数据分析，并能利用数据分析结果指导网店经营。 本书共8 章，内容包括电商数据分析的基础知识、行业数据分析、产品数据分析、店铺数据化运营、客户数据分析、竞争对手数据分析、库存数据分析、财务数据分析。 本书内容全面、案例丰富，具有很强的可读性和实用性，不仅适合从事电商相关工作的读者阅读，还适合作为高等学校相关专业和培训机构的教材...
当今世界，科技进步日新月异，互联网、大数据、云计算等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。大数据是工业社会的“自由”资源，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。本书通过介绍45家靠前知名公司在利用大数据方面的成功经验，为企业、政府和其他单位利用大数据进行有效决策，推动技术革新和更有效谋划企业战略定位及发展提供很好有价值的参考，以大数据信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流融合发展...
本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。本书从逻辑上可以分为三部分：部分是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、
《数据挖掘与预测分析（第2版）》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析（第2版）》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 《数据挖掘与预测分析（第2版）》的新内容： 添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本．效益分析、缺失数据填补、聚类优劣度量以及细分模型等。 针
《金融大数据》阐述了大数据技术在国内外金融领域的发展和应用现状，从大数据视角加以思考和探索，为金融创新、金融大数据研究和应用提供有益支持。 全书共15章。第1、2章介绍金融大数据的应用现状、资源和技术等。第3至14章是该书重点，分别介绍了大数据技术在证券期货、银行、保险和互联网金融中的应用。第3至5章为证券期货应用，典型应用包括自动化交易策略设计、金融期货风险监管、证券期货舆情分析等。第6至8章为银行业应用，典型应用包括银行客户
《企业数据治理与SAP MDG实现》从讲解大数据与企业数据治理之间的重要关系出发，首先阐述数据治理在企业数字化转型过程中的定位与作用。然后通过讲述数据治理框架以及企业数据管理规划等方面的基础内容来阐述数据治理相关内容在企业中推进的顶层方向、推行范围与落地方式。通过概念解析、方案实例等方式讲述了主数据管理维度在数据管理中的定位、作用、目标以及某行业中此类项目建设的部分实际内容，如对数据管控方案和相关主数据平台产品（SAP MDG）进行了
《SAS编程与数据挖掘商业案例》是作者多年来在企业实践工作中的经验总结，详细讲解了使用SAS进行商业数据挖掘的方法。其中包含了目前公开出版的诸多SAS教材没有的大量实战内容。 《SAS编程与数据挖掘商业案例》内容全面、新颖**、综合性强，适合企业人员使用，也可作为数学、统计学、金融、电子商务、医药等专业的本科生、硕士生学习SAS编程和数据挖掘的参考资料。 读者可在http：//www.cmpbook.com下载书中的SAS程序
全书理论联系实际，全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面，从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题，而且介绍了不错数据类型，例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的～11章，进阶篇对应原书的2～20章...
随着移动通信和行动装置普及、物联网和网络发展，以及云端技术的不断进步，现今数据产生、搜集和储存方式比以往更为方便。数据挖掘与大数据分析可以从海量数据中，找到值得参考的样型或规则，转换成有价值的信息、洞察或知识，创造更多新价值。 《大数据分析与数据挖掘》主要介绍数据挖掘与大数据分析的理论方法与实践应用，并加入丰富的实务案例介绍，具体说明如何应用数据挖掘与大数据分析技术以解决真实问题，深入浅出地剖析从数据中掏金的秘诀。 《大数据分
本书基于国内外数据中心建设标准，总结归纳了数据中心规划与设计的理论、方法和实践经验，注重理论与实践相结合，为中国数据中心建设提供全新的理论架构、设计逻辑和方法、评估模型与实践经验。 本书主要内容包括数据中心概述、绿色数据中心的评价指标、网络及物理模型、可靠性/可用性模型、能效和经济模型、基础设施规划、技术要求、选址指南、装饰装修、供配电系统、防雷和接地系统设计、制冷、综合布线系统的建设、消防系统的建设、监控与管理、数据中心的评估。 本
《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、
建立起SAS语法的基本框架和知识体系的逻辑框架，更将数据分析行业工作流程、技巧和行业发展融入书中，凝练出自我提升途径。...
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，
《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》从Power BI的基础知识讲起，然后逐步深入Power BI的进阶提升知识，最后配合项目实战案例，展示如何使用Power BI进行数据清洗、数据统计和数据可视化等相关操作，从而帮助零基础的数据分析人员快速上手。 《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》共10章，分为3篇。第1篇基础知识，主要介绍Power BI的下载和注册方法，以及相关组件的用法和数据导入方法，
《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》结合大量教学范例和逻辑示意图，深入介绍Microsoft Excel和Power BI中Power Query M函数语言数据清理技术的运行逻辑和进阶使用技巧。本书按照Power Query M函数语言的知识结构，在《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》的基础上，详细、深入地介绍运算符、关键字、
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...
吴晗 著
泰戈尔
刘争争
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
[日]熊田千佳慕著,张勇译
梁实秋
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