小说 青春文学 中国散文 外国散文 悬疑推理 文学理论 文集 世界名著
外国小说| 中国当代小说| 中国古典小说| 中国近现代小说| 悬疑推理| 科幻小说 世界名著 四大名著| 作品集| 更多
外国诗歌| 中国古诗词| 中国现当代诗歌| 外国散文| 中国现当代散文| 中国古代散文 文学理论| 文集| 戏剧| 更多
玄幻/科幻| 悬疑/惊悚| 叛逆/成长| 爆笑/无厘头| 校园| 港台青春文学| 外国青春文学 更多
历史 哲学/宗教 社会科学 政治军事 传记 文化 古籍 管理 经济 成功励志 法律 语言文字
中国史| 世界史| 地方史志| 历史知识读物| 史料典籍| 史学理论| 考古文物 民族史志
政治| 军事| 中国政治| 国际政治| 外交/国际关系 哲学| 宗教| 美学 哲学知识读物| 中国古代哲学
历代帝王| 历史人物| 科学家| 体育明星| 文学家| 学者| 艺术家| 文娱明星 政治人物| 自传| 更多
世界文化| 中国文化| 中国民俗| 地域文化| 文化理论| 文化评述| 神秘现象
心理学| 人类学| 教育| 社会学| 新闻传播出版| 语言文字| 更多
古籍整理| 经部| 史类| 子部| 集部
经济理论| 中国经济| 国际经济| 经济通俗读物| 保险| 会计| 金融投资 市场营销| 管理学| 电子商务
成功激励| 口才演讲| 名人励志| 人际交往| 人生哲学| 心灵修养| 性格习惯 更多
法的理论| 法律法规| 国际法| 经济法| 更多
中国儿童文学 外国儿童文学 科普读物 绘本 动漫/卡通 幼儿启蒙
中国儿童文学| 外国儿童文学| 童话| 小说| 寓言传说|
动漫/卡通
科普| 百科| 历史读物| 生活常识| 益智游戏| 传统文化
幼儿启蒙| 少儿英语| 励志/成长| 艺术课堂
0-2岁| 3-6岁| 7岁及以上
绘画 书法篆刻 艺术理论 摄影 音乐
绘画理论| 国画| 油画| 素描速写| 水粉水彩
碑帖| 技法教程| 书法理论| 硬笔书法| 字帖| 篆刻
设计| 摄影后期| 摄影教程| 摄影理论| 摄影器材| 数码摄影| 作品集
影视理论| 影视赏析| 影视制作| 舞台/戏曲艺术
钢琴| 吉它| 理论/欣赏| 声乐| 通俗音乐| 外国音乐| 中国民族音乐| 作曲/指挥
宝石| 雕品| 古代家具| 钱币| 收藏百科| 收藏随笔| 书画| 陶瓷| 玉器
艺术理论| 雕塑| 工艺美术| 建筑艺术| 民间艺术| 人体艺术| 艺术类考试
美食 保健/心理健康 旅游 家庭教育 家居休闲
饮食文化| 保健食谱| 家常食谱| 八大菜系| 餐饮指南| 世界美食| 更多
健康百科| 健身| 心理健康| 中老年| 中医保健 常见病| 更多
旅游随笔| 旅游攻略| 旅游画册| 城市自助游| 国内自助游| 国外自助游| 地图地理 更多
孕产百科| 育儿百科| 更多
美丽妆扮| 两性关系| 家居休闲| 个人理财
中小学教辅 外语 教材 医学 计算机 自然科学
语文阅读| 拓展读物| 高考| 初中通用| 高中通用| 工具书 教师用书| 更多
英语读物| 职业英语| 英语考试| 大学英语| 少儿英语 更多
研究生/本科/专科教材 | 职业技术培训| 中小学教材|
操作系统/系统开发| 数据库| 信息安全 程序设计| 电脑杂志| 计算机教材| 计算机考试认证 计算机理论| 计算机体系结构| 家庭与办公室用书| 企业软件开发与实施| 人工智能 软件工程/开发项目管理|
考试| 家庭教育| 自然科学| 科普读物| 医学| 农林业| 工业技术| 建筑
笔记本 布艺品 书签/藏书票
笔记本| 布艺品| 书签/藏书票| 明信片| 笺纸| 胶带| 其它
本书十章内容分属上、中、下三篇。上篇为大数据关键技术篇，从数据、信息和知识内在的关联逻辑出发，技术结合实例，从技术体系的基本原理、核心技术的要素组成等方面，对大数据应用的基本原理和关键技术进行了系统的论述。并对大数据体系的技术生态环境进行了分析梳理。中篇为教育大数据应用创新篇，从支持“有效学习”的角度，利用知识图谱对教育大数据进行聚合分析，提出了支持现代教育技术创新的大数据应用方案和技术赋能路径。下篇为大数据应用拓展篇，重点从技术框架
本书系统讲授数据挖掘的原理、主要方法及其Python实现，共分三部分：部分包含～2章，介绍数据挖掘的基本概念、流程和数据预处理；第二部分包含第3～11章，介绍经典的分类算法（包括朴素贝叶斯分类器、决策树、k-近邻、支持向量机等）、经典的聚类分析、关联分析、人工神经网络和Web挖掘等方法；第三部包含2～14章，共有3个综合案例，包括泰坦尼克号生存数据分析、心脏病预测分析和旅游评论倾向性分析...
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...
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。...
数据仓库与数据挖掘是决策支持的两项重要技术，它们共同的特点是都需要利用大量的数据资源，并从数据资源中提取信息和知识。 由于数据资源丰富，因此数据仓库与数据挖掘的决策支持效果显著。 《数据仓库与数据挖掘教程（第2版）》系统介绍数据仓库原理，联机分析处理，数据仓库设计与开发，数据仓库的决策支持，数据挖掘原理，基于信息论的决策树方法，基于集合论的粗糙集方法、K-均值聚类、关联规则挖掘，仿生物技术的神经网络，遗传算法，公式发现，知识挖
《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
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...
本书从解决工作实际问题出发，提炼并总结工作中R 语言常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习和理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的R 语言编程、统计术语或模型公式。如果读者需要了解相关的知识，可查阅相关的图书或资料。本书的定位是带领R 语言数据分析初学者入门，并解决在学习、工作中使用R 语言进行数据分析的大部分问题或需求。如果读者在入门后还需要进一步学习，可自行扩展阅读相关图书或资料，因
内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。 全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。 第壹部分
《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
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
大数据正在开辟一个人类的新纪元。它已经渗透到当今社会活动的各个方面，它的应用开发已经成为国家的重要战略。大数据的理论、方法涉及到很多领域，包括数理统计、计算科学、应用数学等等，而且很多都尚处在不断完善、发展之中。本书试图较全面地介绍大数据技术的基本方法，包括以统计模型为主的各类数据模型以及他们的计算方法以及它们在各个不同领域，如人工智能，中的应用。这些不仅是大数据专业的学生和科技工作者必须具备的基本知识，也对攻读与数据有关的各类专业的
《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
现代信息社会已经迈入大数据时代，但大数据给人们带来了的挑战，如何有效地从动态变化，结构化、半结构化和非结构化等多模态数据共存的大数据中进行高效实时的数据挖掘并发现有价值知识已成为当前信息科学领域亟待解决的问题。《大数据挖掘的原理与方法——基于粒计算与粗糙集的视角》针对大数据呈现的体量巨大、多源异构、动态性和不确定性等特点，以粒计算理论为基础，以典型粗糙集模型为对象，以增量学习技术为手段，以云计算并行框架为支撑平台，构建大数据分析与挖掘
《数据库设计与开发》是在作者2006年出版的《数据库原理与应用》教材基础上编写而成，选用新的数据库管理系统SQL Server 2012和系统开发平台Visual Studio 2012，以“网上选课系统”案例贯穿《数据库设计与开发》，全面介绍了数据库系统、数据库设计、数据库管理、数据库应用系统开发以及数据库教学设计等方面的基本原理、项目开发过程和教学案例。 《数据库设计与开发》共8章，内容包括数据库系统概述、数据库设计、关系数
在大数据时代下，互联网平台产生的大规模海量搜索数据的价值不断得到学术界和工业界的重视。然而，现有的互联网海量搜索数据的研究中缺乏系统的分析和讨论，并没有建立一套针对其数据特征的分析框架。针对目前互联网海量搜索数据在预测和预警研究方面的不足，本书提出了一个基于互联网海量搜索数据的预测及预警分析框架，以互联网搜索数据为基础，通过网络文本挖掘、特征选择等确定关键词，将计量经济模型、人工智能技术等综合集成起来，提出了关键模型、方法和技术，并将
本书针对MongoDB和Redis这两个主流的NoSQL数据库编写，采用“理论+实践”的形式编写，共计45个实例。全书共分为4篇：篇，介绍了什么是NoSQL、MongoDB和Redis相对于传统关系型数据库的优势；第2篇，介绍了MongoDB与Redis的安装方法和基础操作，并使用员工信息管理系统和聊天室网站实践MongoDB和Redis。第3篇，介绍了MongoDB与Redis的不错语法和应用；第4篇，使用MongoDB与Redis
SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业进行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS 250版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。 本书内容由浅入深、循序渐进、结构安排合理，企业中的经营预测者与决策者、财会人员、市场营销人员、生产管理等部门的工作者、经济管理部门
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...
《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
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...
《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...
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
“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...
本书共分14章，内容主要有R语言简介、数据读取与写入的方法，条件判断、循环等流程控制以及自定义函数，高级绘图、低级绘图、交互式绘图的说明，决策树、支持向量机、人工神经网络的介绍，基本统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析的应用，层次聚类法、K平均聚类算法、模糊C平均聚类算法、聚类指标、基因算法及人工蜂群算法的应用。 本书适合没有程序设计经验、想要接触R语言的人以及对统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析有兴趣的人阅读
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...
（1）以太坊创始人、首席科学家Vitalik Buterin倾力推荐，工业界与学术界区块链专家联合撰写，系统性和实用性毋庸置疑 （2）深入剖析以太坊架构、核心部件、智能合约编写与开发案例等关键技术，并涵盖以太坊数据分析、性能优化、隐私与数据安全等前沿实践与进展...
内容简介这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。全书一共10章，逻辑上可以分为三个部分：部分（~2章）主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构，开发环境的搭建和配置，以及源代码的编译。第二部分（第3~9章）详细讲解了Flink的编程范式，各
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
本书主要内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、数组、树形结构、图、内部排序、查找。教材中对各类数据结构的分析按照“逻辑结构-存储结构-基本运算的实现-时空性分析-实例”的顺序进行讲述, 结构规范, 条理清晰。书中给出的程序和算法都是经过仔细筛选的经典内容, 便于读者理解和掌握, 程序采用C语言描述并容易调试通过 ; 每章有重点介绍和总结, 总结对重要的知识点进行穿线, 每章后针对本章重要知识点配有大量习题...
随着移动互联网和物联网时代的来临，人和万事万物被广泛地联系在一起。人们在联系的过程产生了大量的数据，例如用户基础信息、网页浏览记录、历史消费记录、视频监控影像，等等。据此，以Google 为首的互联网公司提出了大数据（Big Data）的概念，并声称人类已经脱离了信息时代（Information Time，IT），进入了大数据时代（Data Time，DT）。显然，海量数据包含了非常丰富的浅层次信息和深层次知识。对于同一竞争领域的企业
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...
Apache Kylin将传统的数据仓库及商务智能分析能力带入到了大数据时代，作为新兴的技术已经被广大用户所使用。作为创始作者，我非常欣喜能看到关于Apache Kylin相关书籍的出版， 这无疑对中国用户更好地使用Kylin，解决实际的大数据分析架构及业务问题有很大帮助。韩卿Kyligence 联合创始人兼CEO，Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair) 伴随着大数据发展的三条主线是大数据技
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...
数据科学是一门新兴的交叉学科.数据科学人才需要同时具备理论性、实践性和应用性等多方面的素质.数据科学的知识点涵盖了编程语言、数学基础、数据清洗、数据可视化、数据分析和分布式计算等.为了帮助数据科学从业人员快速地查阅这些知识和工具的使用，提高实践效率，本书对数据科学的相关知识进行了归纳整理，形成数十份速查表...
《数据链技术及应用》是一本全面介绍数据链系统概念、原理、组成、功能、集成及作战应用的教科书。全书共分7章，围绕数据链系统这一核心概念，主要介绍了数据链系统的基本概念、组成及工作原理，详细阐述了数据链系统的信息传输、信息安全、网络管理以及数据链与平台的集成，很后介绍了数据链在作战中的应用。《数据链技术及应用》可作为军队院校通信工程和指挥信息系统工程等相关专业的本科生教材，也可作为地方高等院校国防生相关专业教材和各类军队干部培训（轮训）教
这是一本 Power BI 的入门指南，涵盖了该工具的基础知识，同时展示了Power BI的主要功能。本书主要包含8章内容，分别为Power BI简介、分享仪表板、理解数据刷新、使用Power BI Desktop、从服务和内容包中获取数据、建立数据模型、改进 Power BI 报告、在公司中应用 Power BI。本书作者拥有多年的教学经验，通过一个打造预算系统的案例，从如何注册账户、导入数据、建立模型、图表动态呈现、报表发布、数据
本书全面总结了不确定数据环境下频繁模式挖掘领域的主要研究成果，从数据模型、问题定义、常用算法等方面系统介绍不确定频繁项集挖掘、不确定序列模式挖掘、不确定频繁子图模式挖掘、不确定高效用项集挖掘和不确定加权频繁项集挖掘技术。重点针对两类典型的不确定数据，即概率数据和容错数据，进行概率频繁模式挖掘和近似频繁模式挖掘的研究，并应用于传统中医药数据环境下，从主观不确定性和客观不确定性两个方面提出相应的解决方案，实现基于不确定数据的高效频繁模式挖
本书是一本面向Lua程序员和脚本语言爱好者的语言自制指南和实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，详细阐述Lua语言的核心语法和实现原理，深入探讨Lua虚拟机、编译器和标准库，并给出了实际可以编译执行的代码。助你从零基础开始编程实现Lua语言，有效理解脚本语言工作原理。全书分为3个部分，共21章。靠前部分主要讨论LuaAPI和虚拟机实现，包括二进制chunk格式、Lua虚拟机指令集、元编程、错误处理等。第二部分主要讨论Lua语法和编
特征约简是数据挖掘的一项基础性技术，其目的在于降低数据的维度或提取数据中的重要特征或特征组合。本书系统地阐述了特征变换、特征选择的基本原理、基本过程，介绍了针对连续型、类属型等不同类型数据的过滤型、封装型及嵌入型特征约简方法。着重讨论了近年来兴起的软特征选择技术，以及嵌入自动特征约简的子空间聚类、子空间分类技术，并以实例的方式给出了不同方法在文档挖掘、信息安全以及生物信息学等领域的应用...
本书系统地介绍了线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图等常用数据结构以及查找、排序、索引等算法设计技术，给出了较多的数据结构应用实例及其算法在计算机中的存储和实现，分析了复杂度。书中各种算法采用C++语言描述，既适合在MSVC下使用，也适合在MSVC++.NET中使用。全书注重程序设计风格，可读性和实用性强。本书内容丰富，层次清晰，讲解深入浅出，可作为计算机及相关专业本、专科数据结构课程的教材，也可供从事计算机软件开发和应
《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
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。
书中研究内容和成果对于空间数据的组织、描述和表达具有重要的意义。...
图文详解Kafka的内部原理、设计与实现 全面分析以Kafka为中心的分布式流平台 Kafka新特性详解，包括连接器、流处理...
阎连科
梁实秋
林奕含
汪曾祺
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
孙郁著
京ICP备09013606号-3京信市监发[2002]122号海淀公安分局备案编号：1101083394
营业执照出版物经营许可证 京出发京批字第直110071