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本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，多方面提高读者在未来面试中的竞争力...
《数据科学实战入门使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学很流行的两大开源平台：Python和R。 当前数据科学很好热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中，你将逐步学习如何使用更优选的技术，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。
这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路―方法―具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3 篇。 篇，带领读者了解数据分析并熟悉3 个很常用的数据分析工具――SPSS Modeler、Power BI 和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSS Modeler 和Power BI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2 篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分
《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.
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...
本书是数据挖掘精髓的浓缩。第1章用通俗易懂的语言回答五个基本的问题, 包括什么是数据, 什么是大数据, 什么是数据挖掘, 以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用六章的篇幅, 介绍k-均值、k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘六种方法。第8章介绍一些实际的应用, 演示简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值...
本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练
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...
随着中台概念被广泛讨论，其中数据中台又被赋予担任企业智能化任务的重任。当前，不仅是大企业，很多企业都在开始打造或者引入中台，用来解决企业面临的系统重复建设与数据孤岛的问题，在这个过程中，中台产品经理需要做什么事，解决什么问题，又会遇到怎样的困难与挑战？ 本书～2章讲解了中台起源与数据中台产品需要什么样的能力；第3～6章主要讲解中台中的数据中台的建设与规划、数据分析的方法与策略、数据体系建设方法与应用和企业数据的价值等；第7～9章主要讲
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的新功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平
本书主要面向商业领域的读者，并基于以下几个关键前提：● 组织机构不需要大数据策略。相比之下，他们需要整合了大数据的商业策略。● 商业领袖将分析方法转化为信息技术的时代已经结束，未来的企业领导者必须将分析方法视为与会计、财务、管理科学和营销一样的商业规则。● 数据货币化和商业转型的关键在于释放机构的创造性思维，必须让企业用户能够像数据科学家一样思考。● *后，大数据的商业潜力只受到企业用户创造性思维的限制。本书的重点即，帮助未来的商业领
本书首先综合介绍了内存计算的发展趋势、内存计算的基本概念、内存计算产品和架构。然后从深度上详细介绍了Oracle内存数据库TimesTen，由浅入深，配合实际的操作脚本和源程序，促进和加深读者对TimesTen内存计算架构和特性的理解，并迅速掌握TimesTen内存计算的精髓。...
《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》从理论知识人手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。“工欲善其事，必先利其器”，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他
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...
《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，
本书共分为八章，分别为数据分析概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表与数据透视图、数据分析与可视化、Excel数据分析实例、撰写数据分析报告。本书注重平衡理论知识和实践应用，每章都包含了实际应用案例和实训活动，以帮助读者深入理解和掌握所学知识。本书既可作为中等职业院校计算机类专业课程教材，也可作为相关企业培训教材...
本书是一套简单而实用的python教程。通过对本书的学习，可以快速入门python，获得大数据获取与分析的基本能力，同时为进一步的专业学习奠定基础、提供帮助。具体来说，希望本书可以让我们快速掌握python网络爬虫方法，对数据进行结构化分析。因此，在内容编排上，本书重在介绍数据获取、分析与建模，侧重于为经管专业学生专业学习服务，而没有过多的介绍python语法，也没有大篇幅地介绍python编程技巧，对这些内容只做必要的基础性介绍。除
《用Python高效操作Excel很简单》由浅入深地介绍如何通过Python语言高效、快捷地操作Excel，从而引领读者高效编写各种能自动生成Excel文件的代码。本书精讲Python操作Excel涉及的大部分知识点，并辅以130多个典型代码示例和2个项目实战案例，从而帮助读者轻松上手并快速提高。 《用Python高效操作Excel很简单》共11章，分为3篇。第1篇基础知识，首先介绍Python开发环境的搭建和配置，然后介绍基本数据类
编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序，每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章，每天学习一章，10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Excel 中的数据分析工具的功能和特点、导入外部数据和输入不同类型的数据、修复有问题的数据、设置数据格式、排序、筛选、分类汇总、
《数据准备和特征工程――数据工程师必知必会技能》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。 《数据准备和特征工程――数据工程师必知必会技能》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
本书的主要内容有：熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码...
当今社会，大数据技术已广泛应用于各行各业，大数据相关的存储和分布式计算等基本知识也成为了时下大学生尤其是计算机相关专业学生应具备的常识。本书在内容上去繁就简，重点介绍大数据的相关基本概念和原理，包括存储原理和分布式处理的原理。本书主要围绕Hadoop大数据处理平台（第2章），介绍其中涉及的HDFS（第3章）、HBase（第4章）等存储技术和Hadoop MapReduce分布式处理技术（第6章）；介绍了大数据相关的存储技术NoSQL数
泰戈尔
林奕含
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
汪曾祺
老王子
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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