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《经济学人》年度推荐三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化top3图书 ...
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
本书对经典物理学各个领域的齐次和非齐次波动方程的解的数学结构进行了深刻的揭示，理论成果对工程技术若干领域有用。本书对若干领域用数学特别是场论的方法进行一些探索，初步形成一家之说。本书采用现象学的基本观点和方法，道说追求真理的乐趣、途径和过程；展示作者方法的直观、必然和优雅。本书可供电磁理论、应用数学、线性声学、固体力学、地球物理、应用物理、微波遥感、材料科学、光电子学等专业的科技人员、研究生、大学生阅读和参考，也可作为相应专业研究生有
本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则...
《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
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
本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案进行深入分析，并提供方案对应的实现代码
XGBoost是一种经过行业验证的开源软件库，为快速高效地处理数十亿数据点提供了梯度提升框架。首先，本书在介绍机器学习和XGBoost在scikit-learn中的应用后，逐步深入梯度提升背后的理论知识。读者将学习决策树，并分析在机器学习环境中的装袋技术，同时学习拓展到XGBoost的超参数；并将从零开始构建梯度提升模型，将梯度提升扩展到大数据领域，同时通过计时器的使用了解速度。接着，本书重点探讨XGBoost的细节，着重于速度提升和
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
《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第1版获得了很多读者的认可，甚至有不少高校将其改编成了教程，但《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》依旧有许多不足之处，比如对于运营模块内容较少而且不够深入，特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。 《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题，首先将线下的数据平台改成新平台，或是用其他平台替代；其次是对于软件方面的升级，将
《数据治理：工业企业数字化转型之道》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运
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...
本书介绍了应用智能运维系统建设涉及的技术、工具、流程、方法, 系统地总结了应用智能运维系统的演进过程, 对比了市场主流的应用运维产品, 分析了关键智能化应用运维技术、相关开源软件工具的能力和真实行业用户建设案例。另外, 本书通过提炼、总结大量不同行业用户建设应用智能运维系统的典型应用场景, 全面透彻地介绍了相关项目的规划、开发、实施过程, 对企业应对未来数字信息时代应用运维场景下智能运维系统的建设和改造有较高的参考价值...
本书共分3部分，主要介绍如何使用Python语言来处理大型数据集。部分介绍map和reduce编程风格，以及Python中基础的map和reduce函数，并介绍如何将对象持久化，通过惰性函数和并行函数来加快大型数据集的处理速度。第2部分介绍Hadoop和Spark框架，以及如何使用mrjob库来编写Hadoop作业，如何实现PageRank算法，如何使用Spark来实现决策树和随机森林的机器学习模型。第3部分重点介绍云计算和云存储的基
《面向高端制造领域的大数据管理系统》是“十三五”国家重点研发计划“云计算和大数据”专项“面向高端制造领域的大数据管理系统”项目的研究成果。全书共25章，分为导论篇、多模态异构数据源管理引擎篇、语义融合与一体化管理引擎篇、运维工具篇、测试篇和应用篇，紧密围绕我国先进制造发展的需求和国际大数据管理技术的前沿，在工业大数据一体化管理体系架构、多模态异构数据管理、语义融合与协同优化、运维工具与测试床等多个方面论述了本项目的重要成果。 《
《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。本书以“完全精通 Power BI”为出发点，以“用好 Power BI”为目标来安排内容，全书共 5 篇，分为 14 章，循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇（第 1 章 ~ 第 3 章），主要针对初学者，从零
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
《数据挖掘导论（完整版）》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需的知识。《数据挖掘导论（完整版）》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主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 《数据挖掘导论（完整版）》适合作为相关专
手机是人们推荐的电子设备，手机上的各种应用程序可以帮助人们更好地生活和工作。其中，大部分应用程序都是通过网络传输各种数据，以实现各种功能。为了了解这些应用程序的工作状态，需要抓取传输的网络数据，然后通过分析数据，了解应用程序的工作模式，防范恶意程序，保护用户信息。本书共7章，主要内容包括抓包基础知识、手机直接抓包、模拟器抓包、外部抓包、基础数据分析、HTTP/HTTPS数据抓包和分析、数据快速分析。本书适合手机应用开发人员、渗透测试人
《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
本书提供了大数据和分析技术应用于石油和天然气行业的完整视图。这本书包含多个实例研究, 强调了在石油和天然气勘探和生产阶段对优化的迫切需求, 并展示了数据分析如何提供这种优化, 涉及石油和天然气的勘探、开发、生产和油气资产的复兴, 可有效地推动石油和天然气的勘探和生产...
内容简介本书是Python数据分析与挖掘领域的认可的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的近期新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实
“大数据”近年成为IT领域的热点话题，人们每天都会通过互联网、移动设备等产生大量数据。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等，是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。本系列书以“大数据开发者”应掌握的技术为主线，共分两卷，以7个模块分别介绍如何管理大数据生态系统、如何存储和处理数据、如何利用Hadoop工具、如何利用NoSQL与Hadoop协同工作，以及如何利用Hadoop商业发行版和管理工具。本系列书涵盖了
本书一开始先通过使用Java对大数据进行基本的统计分析，然后再讨论如分类、回归、聚类、集成等其他数据分析主题。它还涵盖了如推荐引擎、大规模图形分析、实时分析、深度学习等高级主题。书中涵盖了各种案例研究，例如tweet数据集的情绪分析、针对MovieLens数据集的推荐、电子商务数据集的客户细分、真实航班数据集的图表分析。这本书是使用Java实现大数据分析的端到端指南。Java如今已经是主流大数据环境(包括Hadoop)的事实语言。本书
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
如今，流式数据是大数据中的一个大问题。 随着越来越多的企业试图掌控遍布全球的无限海量数据集，流式系统终于到了足以被主流接纳的成熟度。通过这本实用指南，数据工程师、数据科学家和开发人员将学习到如何以概念化和无关于平台的方式处理流式数据。基于对Tyler Akidau的热门博文《Streaming 101》和《Streaming 102》的拓展，本书将带你从入门到细致入微地理解实时数据流处理的what、where、when和how。你还将
本书从实战出发，介绍微服务架构所带来的测试方面的挑战，以及如何利用新的技术来应对这些挑战。通过本书，读者可以学会如何编写微服务架构下的单元测试、组件测试、集成测试以及契约测试。在此过程中还会用到Arquillian、ShrinkWrap、Pact、Selenium、Docker、Hoverfly 等多个帮助测试的工具和框架。书中涵盖大量的代码和样例，可以帮助读者快速上手，并在自己的实际工作中应用这些技术。本书适合有一定Java 基础的
社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？《挖掘社交网络（影印版 第3版 英文版）》第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界
本书是一本从入门到精通模式的Selenium WebDriver实战经验分享书籍。全书共分为四个部分：部分为基础篇，主要讲解与自动化测试相关的基础理论、WebDriver环境安装、单元测试工具的使用方法及 WebDrvier的入门使用实例；第二部分为实战应用篇，基于丰富的实战案例讲解页面元素的定位方法及WebDriver的很常用API使用方法；第三部分为自动化测试框架搭建篇，深入讲解了页面对象的设计模式，以及分布式并发执行测试框架、数
本书介绍了互联网环境下文本类型数据的分析方法，探讨了当前主流的文本挖掘技术，以及这些技术在商业环境中的具体应用。本书从算法原理和应用场景两方面分别对在线文本分析技术进行了介绍：从算法原理的角度，以数据挖掘和机器学习的相关知识为基础，介绍了以文本建模、文本分类、文本聚类、序列标注为主要任务的文本分析方法，并对当前主流的深度学习方法与文本分析的结合进行了讨论。从应用场景的角度，讨论了文本分析技术的几个重要实践领域，包括信息检索、内容摘要、
本书内容详实而富有实际指导价值, 通过本书, 软件开发者和架构师将学到如何将这些原则用于实践, 如何在最新应用架构中充分发挥数据的威力。内容包括: 数据系统基础 ; 分布式数据系统 ; 派生数据...
本书全面介绍了文本情感分析领域的主要研究问题，包括情感词典自动构建，主客观分类，篇章、句子、属性等不同层级的情感分类，跨领域情感分类，跨语言情感分类，情绪分析理论和情绪分类，以及结合情感的文本摘要与观点检索研究等。同时，还对情感分析与观点挖掘研究领域的公开资源进行了整理与归纳。本书重在对情感分析和观点挖掘研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析，适用于该领域高校科研院所的研究参考，也可以作为企业和政府对该领域的实际应用的指导...
近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。部分 大数据处理框架的基础知识（～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作，并以一个典型的Spark应用为例概述Spark应用的执行流程。第二部分 S
《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得，在之前版本的基础之上，基于MySQL 5.7版本进行了内容升级，同时也对MySQL 8.0的重要功能进行了介绍。除了对原有内容的更新之外，本书还新增了作者在高可用架构、数据库自动化运维，以及数据库中间件方面的实践和积累。 《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》分为“基础篇”“开发篇
本书是一本利用Python技术，结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书～4 章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识，包括开发工具的使用、测试技术难点等内容；第5～7 章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发，利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容；第8～9 章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险控制等内容；0～11 章主要讲解了利用机器学
1.内容全面。覆盖MATLAB几乎所有常用知识点，满足日常工作需要。2.视频讲解。为了便于读者学习，关键知识点和实例录制视频，并生成二维码，读者用手机扫码看视频。3.实例丰富，并提供源代码，方便读者对照学习。4.提供在线交流，有问题随时交流。 ...
本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发, 对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明, 介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策, 重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用, 包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用, 最后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战...
高价值、低密度是大数据的特征，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作。特异群组是一类高价值、低密度的数据形态，是指在众多行为对象中，少数对象群体具有一定数量的相同（或相似）的行为模式，表现出相异于大多数对象而形成的异常的群组。特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要的应用价值。对特异群组挖掘的研究代表了数据挖掘从浅层到深层的发展趋势和必要性。 本书系统地阐述了特异群组挖掘任务，包括介
内容简介这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。全书一共8章：-3章
Python 是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI 技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python 来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更
本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。本书从逻辑上可以分为三部分：部分是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、
针对我国设备大数据相关研究刚刚起步的现状，本书以设备健康管理为落脚点，从方法创新和探索应用两个方面对数据采集、存储以及处理分析进行了系统性介绍和阐释。本书介绍了传感器、PLC、工业网关等数据采集中比较重要的几个部分，以及多种不同类型设备大数据的存储方式。本书从模式识别、降维处理及分类与聚类三个方面介绍了设备大数据的分析方法，并利用实际工业过程中的四个案例讲解了大数据为设备状态分析带来的新方法，力图给设备健康领域的技术工程师、科研人员，
汪曾祺
吴晗 著
泰戈尔
阎连科
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
梁实秋
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