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这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流，多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，成为IT信息产业中具潜力的蓝海。 大数据可视化这种新的视觉表达形式是应信息社会蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是要通过呈现来处理更庞大的数据，理解各种各样的数据集合，表现多维数据之间的关联。换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化既涉及科学也涉及设计，它的艺术
本书采用案例和理论相结合的形式，以Anaconda和PyCharm为开发工具，系统地重点阐述了利用Python进行数据预处理、分析与可视化等相关知识，讲解了Python各种数据处理展示的函数方法的使用方法。全书共有6章，分别是数据分析概述、Python基础、利用Pandas进行数据预处理、利用Pandas进行数据分析、利用Matplotlib进行数据可视化、Python数据分析与综合应用。在教学设计中安排了知识图谱、学习目标、知识指南
本书以R语言简介、数据挖掘基础为开篇，旨在让读者对所用工具及数据挖掘方法有所了解。随后的章节借助实际案例（数据挖掘网站用户行为分析及网页智能推荐、生活服务点评网站客户分群、水冷中央空调系统的优化控制策略、电商评价文本的主题特征词分析、均线投资策略等），从数据预处理、模型选择、算法介绍、R语言实现、结论分析及评价等方面进行详尽的论述，希望读者既可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法，又能对常用的算法及模型有所了解。每个案例分析都是一篇完
《数据挖掘导论（完整版）》介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的知识。《数据挖掘导论（完整版）》涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 《数据挖掘导论（完整版）》适合作为相关专
《Text data mining》 offers thorough and detailed introduction to the fundamental theories and methods of text data mining, ranging from pre-processing (for both Chinese and English texts), text representation, feature se
数据分析的核心方法是统计。统计实践的有效工具是SPSS。快速掌握SPSS的正确途径是选择一本从SPSS数据分析“零起点”到“大玩家”的好书。它使读者不再感到数据分析高不可攀、实践过程无章可循、统计理论晦涩难懂、结果解读似是而非，而是让读者成为对SPSS应用高屋建瓴、对方法运用游刃有余、对软件操作融会贯通、对结果解读令人豁然开朗的数据分析高手。《基于SPSS的数据分析（第四版）》一直不懈地坚持着这个目标并努力成为先行者...
本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则...
本书由Spark开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用Spark收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。本书适合大数据时代所有需要进行数据分析的人员阅读...
《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。本书以“完全精通 Power BI”为出发点，以“用好 Power BI”为目标来安排内容，全书共 5 篇，分为 14 章，循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇（第 1 章 ~ 第 3 章），主要针对初学者，从零
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，
在数字时代，我们就可以接近相信数据吗对数字的过度依赖，是否会让经济学和人文学视角长期冲突是人类利用量化造福，还是量化用数字局限人类的思维本书是多篇文章的汇编。本书主要讲述了定量分析的弊端，通过对定量分析在实际运用中的分析，指出定量分析在很多时候并不能成为我们做判断的依据。本书肯定了定量分析有价值的部分，同时指出了定量分析的局限性和不正确使用带来的问题，提倡我们在运用中应综合定量分析与定性分析两种方式，根据实际情况进行选择...
《数据治理：工业企业数字化转型之道》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运
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、
本书集结了作者近年来在大数据及其应用领域的研究成果, 针对大数据高效处理问题, 从点排序识别聚类、多标签排序、不平衡数据采样、主动学习、增量学习等方面研究并设计了相关算法。在此基础上, 对大数据环境下电信客户价值评价、客户换机预测和客户流失预测等问题, 设计了相关算法、流程和仿真实验, 并提出了一些合理化的建议, 为大数据分析与在相关行业的应用提供了参考...
本书介绍了应用智能运维系统建设涉及的技术、工具、流程、方法, 系统地总结了应用智能运维系统的演进过程, 对比了市场主流的应用运维产品, 分析了关键智能化应用运维技术、相关开源软件工具的能力和真实行业用户建设案例。另外, 本书通过提炼、总结大量不同行业用户建设应用智能运维系统的典型应用场景, 全面透彻地介绍了相关项目的规划、开发、实施过程, 对企业应对未来数字信息时代应用运维场景下智能运维系统的建设和改造有较高的参考价值...
《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、
刘争争
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
梁实秋
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
汪曾祺
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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