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“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...
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...
华为存储首席架构师诚意之作 揭示了存储技术变革的脉...
如果你准备深入研究MapReduce框架来处理大数据集，这本书非常实用，通过提供丰富的算法和工具，它会循序渐进地带你探索MapReduce世界，用Apache Hadoop或Apache Spark构建分布式MapReduce应用时通常都需要用到这些算法和工具。每一章分别提供一个实例来解决一个大规模计算问题，如构建推荐系统。你会了解如何用代码实现适当的MapReduce解决方案，而且可以在你的项目中具体应用这些解决方案。...
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...
大数据系列丛书由多本既独立又有丰富内在联系的大数据时代思维、技术与应用的教材组成。《大数据可视化技术》是其中的一本。 我们已经进入大数据时代，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。企业内部的经营信息，互联网世界中的商品物流信息，人与人的交互信息、位置信息等，数量将远远超越现有企业的IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。除了数据的数量，对于身处大数据时代的
本书重点介绍了基础设施运维概念以及如何进行规范操作，实用性高，可操作性强。主要内容如下。第1章总则部分，定义了规程中用到的术语、编写原则、适用范围。第2章对数据中心运维组织、人员、基本制度、运维流程进行了描述。第3～9章重点描述了高低压变配电系统、发电机组、UPS、直流系统、蓄电池组、冷水型制冷系统、直接膨胀式空调、新风自然冷系统、普通空调、制冷自控系统BA、动力环境监控系统、防雷接地系统、综合布线、安防系统和消防系统的维护技术和维护
《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状，总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法，并借助一些典型案例，介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用，以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系...
《视频大数据智慧计算方法》可作为大学和研究院所相关专业的教学用书和研究用书，同时还可以供政府部门和企事业单位参考...
本书是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作，并借鉴国内外其他学者的成果，力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与最新研究成果，特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章，分为五个部分。第一部分研究现状，包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注； 第二部分数学理论基础，包括Bayes方法、
网络数据量迅速增大的时代，亟需能高效迅捷分析处理数据的工具，Spark应运而生。本书由Spark开发者及核心成员打造，带领读者快速掌握用Spark收集、计算、简化 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...
大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。 本书是介绍写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践进行数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。 本书作者采用在实践中学的方式，提供了python的代码和案例，详细介绍如何应用数据挖掘技术，开发出实用的推荐系统。 本书英文版在网络上放出样章，得到很多业内知名人士的推荐和好评。 知名技术译者王斌老师译作，翻译质量上乘 数据挖掘一般是指通过算法搜索隐
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
实用的python开源模块的大集合； 简单易懂、示例丰富的数据分析教程； 掌握数据可视化、机器学习等高端主题； 新手变身数据分析专家的上好读本...
本选题以科普的方式系统地阐述了大数据前沿技术与研究进展，对技术的来源、结论、对比、用途以及开源软件进行了深入浅出的描述，并不过多地涉及数学符号及基础原理。以大数据可视化为切入点，通过自然语言处理、社交网络挖掘、语义网络与知识图谱三方面非结构化数据处理技术，阐述大数据经典应用，利用基于图数据库、内存计算、分布式存储系统的大数据存储与管理作为大数据平台支撑，进而探讨基于众包技术扩充数据来源与提高数据质量，并围绕大数据环境下的隐私保护问题，
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
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了olap和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研
本书共分为三部分。理论篇重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术，并引入nosql数据库；系统篇主要介绍了各种类型nosql数据库基本知识；应用篇对国内外知名公司在利用nosql数据库在处理海量数据方面的应用做了阐述。本书对大数据时代面临的挑战，以及nosql
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
本书以精练的语言介绍HBase的基础知识，让初学者能够快速上手使用HBase，对HBase的核心思想（如数据读取、数据备份等）和HBase架构（如LSM树、WAL）有深入的分析，并且让有经验的HBase开发人员也能够循序渐进地深入理解HBase源码，以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注于HBase在线实时系统的调优，使HBase集群响应延迟更低。本书结合企业推荐的“用户行为分析系统”，让读者能够快速上手的同时，也不乏
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...
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。简祯富、许嘉裕编著的《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。全
本书主要以OpenTSDB的很新版本（2.3.1版本）为基础进行介绍。章从OpenTSDB的入门开始，介绍市面上多种时序数据库和云端时序数据库，OpenTSDB的基础概念、源码环境搭建及Grafana的基本使用等。第2章主要介绍OpenTSDB的网络层，涉及Java NIO基础、Netty基本使用，分析了OpenTSDB网络层的架构和实现。第3章介绍OpenTSDB中UniqueId组件的原理，主要讲解如何实现UID与字符串之间的映射
《大数据技术及其背景下的数据挖掘研究》围绕大数据背景下的数据挖掘及应用问题，从大数据挖掘的基本概念入手，系统地阐述了大数据的基础理论、大数据处理架构Hadoop以及大数据存储与管理研究；由浅入深地论述了数据挖掘的基础理论、大数据挖掘技术研究、数据挖掘的艺术，并结合实践，阐述了数据挖掘的应用。 《大数据技术及其背景下的数据挖掘研究》对于读者掌握大数据挖掘及应用领域的基本知识和进一步研究都具有参考价值...
本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在各个业务部门的应用。本书包括7篇共21章内容，分业务场景进行讲解。篇用1章内容讲述Power BI基础操作，方便读者快速入门；第2篇用4章内容讲述如何用Power BI爬取天气、电影、销售、股票等数据；第3篇用4章内容讲述销售部门如何用Power BI分解销售目标，分析业绩达
社会网络是当前学术和产业界的研究热点。然而，现阶段大多数的研究都集中于单一的社会网络内部。社会网络融合为社会计算等各项研究提供更充分的用户行为数据和更完整的网络结构，从而更有利于人们通过社会网络理解和挖掘人类社会，具有重要的理论价值和实践意义。准确、全面、快速的关联用户挖掘是大型社会网络融合的根本问题。社会网络中的关联用户挖掘旨在通过挖掘不同社会网络中同属于同一自然人的不同账号，从而实现社会网络的深度融合，近年来已引起人们的广泛关注。
本书系统地介绍数据搜索与实时分析引擎套件Elastic Stack的相关技术，并通过实战讲解的方式介绍Elasticsearch、Logstash、Kibana、XPack、Beats等的应用。全书共11章，内容涵盖Elasticsearch架构简介、文档索引及管理、信息检索与聚合、Elasticsearch API及其应用、Elasticsearch配置与集群管理、基于Logstash的日志处理、基于Kibana的数据分析及可视化
本书系统而全面地介绍了云存储安全相关的关键技术及其近期新研究成果。首先对云存储做一概述； 然后从云存储安全体系结构说起，按照云存储安全的需求层次，依次介绍云存储虚拟化安全、云存储系统身份认证与访问控制、加密云存储系统、密文云存储信息检索、云存储服务的数据完整性审计、云存储数据备份与恢复等内容； 很后介绍大数据时代的云存储安全。 云存储服务是大数据时代数据存储的基础，保障云存储安全是大数据分析与计算的基石。本书内容由浅入深，按照云存储
本书是《网络工程师教育丛书》的第7册，介绍和讨论大数据的基础知识、技术原理和应用。全书内容分为6章，包括绪论、大数据采集和预处理、大数据存储与管理、大数据分析与计算、大数据可视化和大数据应用。本书既介绍大数据技术基础知识，又将这些知识与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表深入剖析大数据技术原理和洞见数据价值的方法。各章均配有练习、本章小结及小测验，以便理解掌握重要知识点。另外，考虑到大数据技术涉及许多新名词和专业性极强的词汇，书末以
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、
全书共分为六章：章为绪论，介绍了大数据时代隐私内涵的构成要素以及发展变迁历史，并从技术层面、社会层面、个人层面列举了大数据环境下隐私安全的表现形式，总结了当前个人隐私被侵害的类型以及呈现的特征；第二章为隐私泄露风险评估与度量方法，针对常用的隐私保护方法，详细介绍了当前隐私量化模型与度量标准的相关研究，并分析了主流的隐私度量方法的性能优劣以及评价指标；第三章为位置服务中隐私保护技术，并介绍了P2P结构与独立架构两种模式下位置隐私保护技术
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...
本书由数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，数澜科技已经帮助万科、中信云网等百余家各行业头部企业建设和落地数据中台。 7位作者都是有10年 经验的资深数据人，大部分作者来自原阿里数据中台团队和华为。 本书得到了阿里巴巴集团联合创始人谢世煌、原阿里集团副总裁卜鹰等近10位行业专家的高度评价和推荐。 本书从建设、管理、运营、安全4个维度详细讲解了数据中台概念、认知、架构、原理、组成，以及从0到1的完整过程。...
本书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。本书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员的参考读物...
本书分12章重点阐述了数据管理的重要性，数据管理面临的挑战，DAMA的数据管理原则，数据伦理，数据治理，数据生命周期管理的规划及设计，数据赋能和数据维护，使用和增强数据，数据保护、隐私、安全和风险管理，元数据管理，数据质量管理，以及现在应该怎么办，能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。 ...
本书系统介绍了数据结构相关理论和基本算法，讨论了线性表、堆栈、队列、树和图等数据结构的基本概念、逻辑结构、存储结构，以及在这些结构基础上所实施的各种操作...
《商业智能工具应用及数据可视化》一书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段，以帆软FineBI为例从商业智能工具的基本知识，商业应用场景，数据可视化很好案例等方面，介绍了商业智能工具和各种常规和不错可视化图形的使用方法，重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。本书内容层层递进，体系完善，可使读者对商业智能工具的运用有一个全面、系统、深入的了解.
随着互联网“下半场”的到来，企业经营思路发生了重大转变，由野蛮式增长逐步向精细化运营过渡，数据成为了各大企业制胜的法宝。与之对应的是，传统的以用户体验、产品功能为主要工作内容的产品经理市场饱和度越来越高，求职竞争越来越激烈，而壁垒却越来越弱，用数据赋能业务的产品经理则在招聘市场上供不应求，策略产品经理就是其中之一。本书主要从职业发展、技能体系、工作过程以及方法论沉淀等角度来生成策略产品经理的画像，旨在帮助有志成为一名策略产品经理的人士
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
《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12.0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法（包括ID3、C4.5、c5.o、CART等算法）、聚类分析方法（包括K-Means算法和TwoStep算法）、关联规则挖掘方法（包括Apriori算法、CARMA
本书使用大量的matplotlib实用案例讲解Python数据可视化在各个应用方向上的实现方法。通过学习这些实用案例，读者可以更好地掌握Python数据可视化的不错技能。本书主要由图形、元素、交互、探索和拓展5部分组成，每部分的实用案例都有利于拓展matplotlib的应用视野，而且案例中的示例代码只涉及Python的基础知识。这样，在Python数据可视化的实践中，有利于读者将时间和精力放在系统掌握matplotlib知识和技能上面
作为《谁说菜鸟不会数据分析》家族的新成员，本书依然通俗地讲解数据分析的实践。《谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇）》继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了准专业数据分析的常见问题，并且挑选出企业实践中容易碰到的案例，以轻松直白的方式来讲好数据分析的故事。从解决工作中的实际问题出发，从统计描述、统计推断到探索性分析，总结并提炼工作中经常用到并且很好实用的通过SPSS 进行数据处理、数据分析实战方法与技巧。尽可能避免使用晦涩难懂的统
工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，本书基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，本书继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（Microsoft Access）、数据分析（Power Pivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动
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
内容简介：本书共有8章，面向的对象是Excel初学者，从Excel的基本理念开始，用3章的篇幅介绍Excel的基本规则和基础表单的标准化和规范化，这是极其重要的，任何一个Excel小白都不能跨过这一步！即使已经有了所谓Excel基础的人，很后还是要从头来重新打基础。然后是Excel常用工具、函数和透视表的基本应用的介绍，以及如何利用这些工具技能来解决实际问题...
Alluxio 这一以内存为中心的分布式虚拟文件系统，很初诞生于加州大学伯克利分校的 AMPLab，其开源社区在目前大数据生态系统中发展很快。本书以广泛使用的 Alluxio 1.8.1 版本为基础进行编写，是一本全面介绍 Alluxio 相关技术原理与实践案例的书籍。本书主要内容包括 Alluxio 系统快速入门、Alluxio 系统架构及读写工作机制、Alluxio 与底层存储系统的集成、Alluxio 与上层计算框架的集成、Al
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...
本书同其他数据分析方面的专著相比特点鲜明：首先，作者专注于问卷来源的数据分析，对数据分析方法的介绍更加专注、详细和深入；其次，作者没有讲解任何数据分析背后的数学原理，着重介绍的是数据分析方法的实际应用；*后，本书内容深入浅出，适合所有对问卷数据分析有需求的读者随时翻看查阅。...
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
刘争争
梁实秋
[日]熊田千佳慕著,张勇译
阎连科
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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