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本书从基础、设计和实现三个层面介绍数据库处理技术,内容全面翔实,既包括数据库设计、数据库实现、多用户数据处理、数据访问标准等经典理论,也包括商务智能、XML和 .NET等最新技术。 本书的内容编排和写作风格新颖,强调学习过程中的乐趣,围绕两个贯穿全书的项目练习,让读者从一开始就能把所学的知识用于解决具体的应用实例。 本书每章都有丰富的习题,可作为高等学校本科生或研究生的数据库课程教材,同时也是很好的专业参考书籍...
本书全面地介绍了如何使用数据挖掘技术从各种结构的(数据库)或非结构(web)的海量数据中提取和产生业务知识。作者梳理了各种数据挖掘常用算法和信息采集技术,系统地描述了实际应用时如何在互联网日志分析、电子邮件营销、互联网广告和电子商务上进行数据挖掘,着重介绍了数据挖掘的原理
本书全面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必需的知识。本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章: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论高级概念和算法。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高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时
facebook、twitter和linkedin产生了大量宝贵的社交数据,但是怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?本书简洁而且具有可操作性,它将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术,如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容,以及你闻所未闻的有用信息。 本书每章都介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术,这些领域包括博客和电子邮件。你所
《推荐系统》全面阐述了开发最先进推荐系统的方法,其中呈现了许多经典算法,并讨论了如何衡量推荐系统的有效性。书中内容分为基本概念和最新进展两部分:前者涉及协同推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法,推荐系统的解释、评估推荐系统和实例分析;后者包括针对推荐系统的攻
数据挖掘是一门面向应用的新兴学科分支。本书以各类数据挖掘算法为核心,对数据挖掘研究领域的主要理论和典型算法进行了研究,并注重国内外研究进展的融入,力求内容系统、全面、先进。本书主要内容包括数据挖掘中的数据预处理、数据的存储与数据仓库、关联规则挖掘算法、数据分类和预测挖掘算法、时间序列与序列模式挖掘算法的实现、数据聚类分析算法的实现、复杂类型的数据挖掘算法等。本书结构合理,条例清晰,内容丰富新颖,是一本值得学习研究的著作...
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
《网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践》 在线数据分析领域巨擘webtrekk官方资深数据分析专家撰写,目前最具系统性、深度和商业指导价值的web数据挖掘与分析专著; 技术层面,系统讲解网站数据分析的各种指标、工具、技术和方法;应用层面,通过10余个商业案例还原真实的数据分析场景;管理层面,深入探讨如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理...
大数据是智能革命的核心。大数据背后的基本思想是,人类一切行为都会留下数字痕迹(或数据),我们(或他人)可以对其加以利用,变得更加智慧。掌握数量日益增加的数据并利用技术能力将其转化成具有商业价值的想法,是推动新世界的主要力量。无疑大数据正在改变世界,我们的居住、择偶、治疗癌症、科研、提升绩效、管理城市、治理国家和管理企业的方式都因此而发生完全改变。 本书从如何使用大数据的角度入手,给出了一套详细且可行的分析框架,以简明扼要的方式教会
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
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。...
思科在2013年末推出了aci解决方案,以从应用出发的视角构建企业级数据中心网络,通过开源开放的方式来包容云化的基础架构资源,更重要的是具化网络与应用、与业务之间的关联,从而凸显网络对于企业的价值。当然,天下没有免费的午餐,企业网络从业人员需要用全新的视角来审视自身的工作,从枯燥的网络协议和命令行中抬起头来,更多地去理解企业应用和背后的技术架构,从思考“how:怎么实现”到更多思考“why what:为什么实现??实现什么”。
spark开发者出品! 《spark快速大数据分析》是一本为spark初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于spark的用法,它对spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了开源集群计算系统apache spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用spark,你可以用python、java以及scala的简易api来快速操控大规
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。...
本书适合: 大数据技术初学者阅读; 作为高等院校计算机相关专业的研究生学习参考资料; 所有愿意对大数据技术有所了解并想要将大数据技术应用于本职工作的读者阅读。...
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
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
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
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
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
《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...
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
零基础入门,让读者轻松、快速地掌握使用Power BI 创建和设计报表的整体流程。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验,全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例,读者可以边学边练,书中的大多数3 级标题以案例名称命名,既便于读者从目录中快速找到相应的案例,又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景,从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习,本书附赠所有案例的源文件和重点案例的
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。...
本书内容围绕股票大数据分析技术展开,主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。 本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法; 之后在每章中结合不同的数据源,从不同角度对股票进行深度分析,介绍相关的数据挖掘算法; 针对数据的特点,提出新的分析思路和计算方法; 结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作进行实战解析。具体内容包括: 基于技术分析指标的买卖点计算方法; 股票时间序列的特征表示方法; 聚类算法
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
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
阎连科
老王子
汪曾祺
[日]熊田千佳慕著,张勇译
吴晗 著
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