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本书是数据挖掘和机器学习领域的经典畅销教材,被国内外众多名校选用。第4版全面反映了该领域的新技术变革,包括关于概率方法和深度学习的重要新章节。此外,备受欢迎的机器学习软件Weka再度升级,读者可以在友好的交互界面中执行数据挖掘任务。书中的基础知识清晰详细,实践工具和技术指导具体实用,不仅适合作为高等院校相关专业的本科生或研究生教材,也可供广大技术人员参考...
本书是50个优秀案例的汇编,充分展示了部分先行先试的国内企业在大数据技术、产品、服务以及应用方面的经验和模式,以及取得的初步成效。编者希望通过这种展示方式,为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴与思考,同时促进政产学研用深度合作,指导和帮助地方、企业和用户加强沟通交流。...
“十三五”以来,中石油、中石化、万华化学、华谊化工、国家电网、宝武钢铁等靠前流程行业领头者开展了数字化、智能化建设,加快数字化油田、智能炼厂、智慧电网、智慧炼钢等建设。信息化与自动化互相交织融合,积累了大量的工业数据,给以油田开发、石油石化、化工、钢铁、电力为代表的流程工业带来了新的挑战与机遇,也为其创新带来了新的技术能力。本书以大数据治理、大数据分析为主线,以油气开发、石油石化、化工、钢铁、电力为代表的流程工业大数据创新为分支,详细
谁将是忠实的客户?谁将不是呢?哪些消息对哪些客户细分有效?如何大化客户的价值?如何将客户的价值大化?《数据挖掘技术(第3版):应用于市场营销、销售与客户关系管理》提供了强大的工具,可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自该书第1版问世以来,数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个新版本中,作者对每个章节都进行了大量的更新和修订,并且添加了几个新的章节。该书保留了早期版本的重点,指导市场分析师、业务
本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念,讨论RDD和DataFrame基本抽象,讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序,很后介绍监控、配置、调试、测试和开发等不错主题。通过本书的学习,你将能使用SparkR和PySpark API开发Spark应用程序,使用Zeppelin进行交互式数据分析,使用Alluxio进行内存数据处理,将透彻理解Spark,并能对海量数据执行全栈
本书一共分为3篇:基础篇、案例篇和工具篇。“基础篇”从理论基础和基本原理层面介绍了MySQL的安装与配置、升级和体系结构,information_schema、sys_schema、performance_schema和mysql_schema,MySQL复制,MySQL事务,SQL语句优化及架构设计基础知识。“案例篇”从硬件和系统、MySQL架构等方面给出了性能优化的十几个案例,包括:性能测试的基本优化思路和很需要关注的性能指标解释
本书首先介绍数据挖掘所用的SQL基础知识,如何使用Excel展示结果,以及用于理解数据的简单的统计学概念。熟悉执行SQL和操作Excel后,又介绍了核心分析技术。内容逐步从基础查询扩展到复杂的应用,使读者能够学习到某种数据分析的使用原因和时机,如何设计和实现,以及展示数据分析结果的强大方法。每一步都详细解释了业务环境、技术方法以及在所熟悉工具中的具体实现...
人类是数据的创造者和使用者,中国已成为优选数据总量优选数据类型很丰富的的国家之一,大数据也将代表和催生一种全新的文明形式,中国,正以靠前的速度,硬来这个崭新的时...
林奕含
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吴晗 著
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[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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