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全书理论联系实际，全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面，从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题，而且介绍了不错数据类型，例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的～11章，进阶篇对应原书的2～20章...
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。...
《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、
生物医药大数据蕴含了很好丰富的信息和知识，是关乎人类生存与健康的重要战略资源，但只有对生物医药大数据进行高效处理和智能分析，才能真正推动生物医药研究和产业化从原来的假设驱动向数据驱动转变，因而近些年来生物医药大数据与智能分析逐渐成为潜力巨大且发展迅猛的交叉领域。本书简要介绍了并行计算、机器学习和深度学习应用于生物医药大数据的相关基础知识，并总结了作者团队在生物医药大数据处理和分析领域的若干成果，主要涵盖基因表达谱分析、微生物基因组、药
本书针对MongoDB3做了精细更新，呈现MongoDB的所有新特性，涵盖2.2版引入的聚集框架、2.4版引入的哈希索引以及3.2版本的WiredTiger，还新纳入Node.js和Python。 MongoDB是非常流行的“大数据”NoSQL数据库技术，目前仍在蓬勃发展。来自10gen的DavidHows以及经验丰富的PeterMembrey和EelcoPlugge等MongoDB专家联袂撰写本书，在书中分享他们的宝贵专业知识
本书使用一套金融数据以及Elasticsearch搜索技术和聚合框架，用来进行数据分析，是一本技术全面、案例丰富、注重实操的入门书。书中不仅细致地讲解Elasticsearch基础知识和核心接口，还进一步讲述数据建模和实际应用，例如金融舆情分析及机器学习等技术应用。最后逐步详细讲解了如何以编程方式构建RESTful服务接口，实践所学技术。由于书中有很多金融数据分析例子，读者也可了解相应应用场景以及学会其解决方案。书中示例采用一套开源
《大数据安全：技术与管理》是一本面向各层次大数据安全从业人员、研究人员和相关专业大学生的学习指南。作者融合自己丰富的工程实践经验，详细阐述了大数据从创建到传输、存储、处理、交换、恢复，直至数据销毁等各个环节所涉及的安全技术与管理方法。在网络安全和大数据安全日益受到国家和企业重视之际，《大数据安全：技术与管理》将成为你必备的参考书目。 《大数据安全：技术与管理》分四部分。首部分介绍了大数据的相关概念、面临的安全威胁及发展趋势；第二
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapR
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
本书介绍了当下很流行的实时数据处理引擎Flink，讲解了流处理API、批处理API、机器学习引擎FlinkML、关系型API、复杂事件处理FLinkCEP，以及指标度量与部署模式。此外，本书展开分析了流式数据处理理论中时间、窗口、水印、触发器、迟到生存期之间的关联关系；深入分析了多项式曲线拟合、分类算法SVM、推荐算法ALS-WR的理论和FlinkML实现。希望快速上手Flink以开展实时大数据处理与在线机器学习应用的从业者，本书是不
内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识，还给出了实际操作层面的方法指引；既是数据资产入表的初学者指南，也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献，同时融合了行业的先进实践经验，开创性提出数据资产三次入表理论（数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表），得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和
本书是围绕我国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标等重大要求，由中国通信学会、中国产业发展研究院联合组织编写的“新基建核心技术与融合应用丛书”之一。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。换而言之，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”。本书立足数字经济浪潮，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经
本书以《“十四五”数字经济发展规划》中产业数字化部分的核心内容为纲领，从入选工业和信息化部的大数据产业发展示范项目中，选取了具有产业代表性的来自生产一线的数字化转型实践案例，连同数字化建设和转型的共性基础内容，组织了42个案例，从实践背景、方法手段、主要应用的技术、实践过程中遇到的典型问题、实施流程、典型应用场景等方面，分享了多个行业、多家单位的实践经验，以期帮助读者对产业数字化转型产生更为具体的了解和体会、获得间接经验，为读者提升数
本书主要以项目实战为主线，教会读者如何开发全栈项目。本书基于Spring Boot3.1以上版本和Vue.js3.0版本的前后端分离项目开发，以及面向用户端的uni-app的小程序开发。本书的基础知识会在项目的开发过程中穿插讲解，不会单独讲解，采用实战驱动学习知识的教学方法，并通过详细的代码示例清晰的图解和源码解析帮助读者快速理解和掌握全栈项目开发的技巧和最佳项目实践。 本书分为3篇共22章。Spring Boot篇（第1~14章）从
本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史
《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习，读者可以全面而深
《EViews在数据分析中的应用》结合大量实战案例，全面、系统地介绍EViews软件的基本用法及其在数据分析中的应用。本书每章的最后都提供上机练习题，帮助读者提高动手能力。另外，本书提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习，还提供教学PPT和大纲，方便相关高校的老师教学。 《EViews在数据分析中的应用》共13章，分为4篇。第1篇“EViews数据分析基础”，涵盖EViews概述、EViews基本数据分析（单序列）、EViews基
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林奕含
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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吴晗 著
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