对比Excel,轻松学习SQL数据分析 畅销书《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》姊妹篇,数据分析师的SQL实操工具书,低门槛高效率,送数据分析课和SQL知识图谱
《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。 学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条,为什么会这样呢?这是因为我们负责的是与数据相关的工作,而获取数据是我们工作的*步,比如,你要通过数据做决策,但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中,而是存储在数据库中,想要从数据库中获取数据就需要使用SQL,所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者入职的必要条件。
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给新手的企业数据分析实战(全彩) 适于小白上手,数据分析、数据可视化、SPSSModeler、PowerBI,职场中的实战案例
本书的读者门槛较低,就算您属于以下两类人员,也可以学习本书。 (1)无数据分析知识、经验的人。有的读者可能完全没有接触过数据分析,对于比较常用的 环比 同比 的概念还不甚清楚,更不了解数据分析的思路和方法,本书会一一解释清楚。 (2)无软件操作经验。这些读者只知道Excel,没有接触过SPSS Modeler、Power BI这样的分析工具。本书可以使读者轻松掌握这两种分析工具。
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CDA数据分析师系列丛书 如虎添翼!数据处理的SAS EG实现 人大经济论坛主编,写给专业数据分析师的丛书
CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定,对于一名初学者,应该先掌握必要的概率、统计理论基础,包括描述性分析,推断性分析,参数估计,假设检验,方差分析,回归分析等内容,这在本《从零进阶!数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次,数据分析需要按照标准流程进行,即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术,这在《如虎添翼!数据处理的SAS EG实现》中利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。经过处理的数据需要根据业务问题,利用相关方法进行建模分析,得出结果,结果检验,绘制图表并解读数据,这在《胸有成竹!数据分析的SAS EG进阶》中进行了详细的讲解和操作分析。 CDA数据分析师丛书整体风格是 理论 技术 应用 的一个学习过程,目的在于商业业务应用、职场数据分析,为欲从事于数
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大数据思维——从掷骰子到纸牌屋 立足于大数据之上的思维模式的普及,轻松理解大数据分析的基本模式与方法
适读人群 :数据分析爱好者、统计分析专业人士 读者不需要任何统计学知识,也没必要掌握复杂的公式与算法,在通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。
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我们为什么需要自己动手做大数据系统?本书从OpenStack云平台搭建、软件部署、需求开发实现到结果展示,以纵向角度讲解了生产性大数据项目上线的整个流程;以完成一个实际项目需求贯穿各章节,讲述了Hadoop生态圈中互联网爬虫技术、Sqoop、Hive、HBase组件协同工作流程,并展示了Spark计算框架、R制图软件和SparkRHive组件的使用方法。
¥36.70定价:¥49.00 (7.49折) 电子书:¥28.55
大数据的互联网思维 100多亿元买来的15年大数据产品及运营实战经验
《大数据的互联网思维》基于15年的大数据理论探索和实践经验,首次将互联网思维应用于大数据中,并取得了一定的成绩。互联网思维像当年的 文艺复兴 一样,燃起了一把希望之火,给了中国一次难得的弯道超车的历史机遇。 《大数据的互联网思维》对互联网思维中主要的几条原则,逐一进行分析,并将其应用到大数据发展中。给出了大数据产品设计的原则,并提出了改善客户体验的各种方法,在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛,能够让更多的人参与到应用中。结合大数据的发展过程,给出了大数据产品的内容和分类,然后基于 极致 的思维,给出了产品设计的原则和要求。
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实战数据库营销——大数据时代轻松赚钱之道(第2版) 纯实战经验总结,网络营销、客户关系管理、CRM实施、会员制、各行各业成功案例构筑的一套系统赚钱方法
1、凝结了作者10多年数据库营销从业经验,是纯实战经验的总结。 2、除总结了各种方法外,还提供了大量企业如何实施数据库营销的实例。 3、能够直接提高董事长、总经理、企划人员、营销人员、客服人员的效率与业绩。
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大数据:技术与应用实践指南(第2版) 中国工程院院士倪光南倾情作序,全新大数据技术与应用详解,了解全局、开阔思路
1、赵刚博士在信息化领域耕耘10余年,对大数据的认识深刻且系统。 2、阐述的视角放在了大数据的技术应用上,对于想利用大数据的读者非常具有参考价值。 3、结合应用实践,详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略,大数据应用实践的流程和方法,并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。 海报
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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。
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寻路大数据:海量数据与大规模分析 Google大数据专家力作 超豪华译者|作序者 微博|高德|UCloud三大老总联合作序推荐 真正梳理趋势与生态|方案与工具选型|应用场景与价值挖掘的内参
微博副总|高德技术副总裁|百度主任架构师|百度技术委员会主席|UCloud创始人&CEO联合作序推荐 大数据包罗万象,谷歌大数据平台技术权威独具匠心,站在全局高度析缕分条,让你不再迷失,能快速得其门而入 本书是大数据实战用书,包含大量真实案例、实际代码、详细解决方案。 ? 掌握大数据成功及避开常见陷阱的4个指导原则 ? 强调协作,避免数据孤岛带来的问题 ? 高效且经济地托管和共享数TB的数据集 ? “为未来而构建”以支持快速增长 ? 使用Redis开发NoSQL Web应用来收集众包数据 ? 使用Hadoop、Hive和Shark在大数据集上运行分布式查询 ? 使用Google BigQuery构建数据信息面板 ? 使用高级可视化技术探索大数据集 ? 实现高效流水线以转换海量数据 ? 使用Apache Pig和Cascading库将复杂处理过程自动化 ? 运用机器学习方法进行分类、推荐及预测 ? 使用R语言统计分析大数据集 ? 建立
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本书涵盖了开发及维护生产级Spark应用的各种方法、组件与有用实践。作者均为大数据社区的知名专家,带着你一步步从概念验证或Spark应用的demo版迁移到生产环境,用真实案例分析常见问题、限制、挑战和机会。 调优Spark应用 管理资源、组织存储、做好监控 了解在生产环境中使用Spark时有哪些潜在的问题 知晓Spark用在何处*能发挥作用 预估集群的规模,搞清楚硬件需求 通过内存管理、分区、shuffle等技术提升性能 用Kerberos保证数据的安全 解决Spark streaming在生产环境中的问题 将Spark与Yarn、Mesos、Tachyon等集成
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R数据分析——方法与案例详解(双色) 浓缩十年R语言统计、数据分析实战,双色插图特好懂,是入门R语言的一本好书
1.浓缩十年R统计分析、数据分析与R包开发经验。 2.统计分析理论与实践并重,知道怎么用,更懂其来龙去脉。 3.通俗易懂,注释一目了然,插图清新,双色阅读好体验。
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智能大数据SMART准则:数据分析方法、案例和行动纲领 接地气的案例、方法、行动纲领,适合大数据的实践者、管理者
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我们如何从庞杂的数据中生成一个完整的解决方案。尤为重要的是,该书深刻地揭示了大数据分析所需要的智能化思维方式,对企业的科学决策有着至关重要的作用,同时对政府和学者掌握大数据技术有着非常好的指导意义。
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大数据时代下的统计学 互联网 时代、DT时代,*后都是数据的生意,而统计学能让数据插上价值的翅膀
5大统计学专业方向/65个统计学知识点/50个经典的统计学案例 教会你如何说服别人Believe in the power of data(相信数据的力量)
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Spark SQL内核剖析 Spark高阶玩家晋级宝典 腾讯T4亲传大规模分布式系统实践 了解→用好→精通→改造
揭秘Spark SQL内部架构、算法设计与实现原理,从源码实现层面掌握数据库SQL处理与Spark分布式计算模型。 作为SQL-on-Hadoop解决方案的佼佼者,Spark SQL志在取代传统数据仓库,在数据库应用场景中其模块一直备受关注。 腾讯T4专家|Spark领军人物黄明领衔,长期从事分布式计算和查询优化方面工作,对Spark SQL有较深入研究及大量工程积累。 分享腾讯日均百万SQL总量和数百PB数据处理的一线生产实践,其中披露TDW经验对大数据平台建设和性能优化有重要借鉴意义。 适合要对原生系统进行定制化改造或新特性添加的开发人员,以及想通过理解系统背后核心知识学习分布式系统和数据库实现等技术的从业者。
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推荐购买: 数据挖掘: R 语言实战
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数据新闻实战 数据新闻采用可视化的形式呈现数据,让新闻更直观、有趣、有说服力
数据新闻只是新闻报道中的一种形式,弥补传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻 采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解和更具说服力的方法呈献给读者。数据,特别是大量的数据比采访几十个对象获取的抽样信息做出的结论更客观、更容易阐明观点。
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