现代计算机科学与技术教材系列 数据挖掘与教学建模 廖芹 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《数据挖掘与教学建模》以国际数据挖掘标准流程(GRISP-DM)为依据,以企业管理面临的现实问题为应用案例,由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容,并引人应用广泛的数据挖掘Clementine软件辅助问题案例的解决,使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法,而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程,可以学习应用软件辅助解决问题的劋作方法。《数据挖掘与教学建模》把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述,简述理论,突出应用,详细分析,展示过程,既考虑高校学生的学习需要,分本科生与研究生学习层次,又考虑企业管理者的应用与实践需要。《数据挖掘与教学建模》可作为数据挖掘理论与技术的教学、实践、应用和提高的教科书或参考书。适合高等学校本科高
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感度试验的优设计及数据处理的S-EM方法 闫章更,濮晓龙,闫雪梅,项冬冬,王磊等 著 国防工业出版社【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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大数据与物联网面向智慧环境路线图 [英] 尼克·贝瑟斯(Nik Bessis) 著,郭建胜,【正版保证】
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数据挖掘与数学建模【正版图书,满额减】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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数据质量管理基础【售后无忧】 [正版书籍,达额减,现货速发,可开电子发票]
《数据质量管理基础》内容同时覆盖重点理论和实践性算法,但并不给出正式论证。参考文献注解中可找到《数据质量管理基础》中理论与算法的相关论文出处和论证,以及拓展阅读材料。《数据质量管理基础》适合作为研究生教材,也可供数据质量管理领域的研究者与实践者的参考。为更好地消化《数据质量管理基础》内容,建议读者熟悉数据质量的相关基础知识,包括数理逻辑、计算复杂度理论、数据库理论等。《数据质量管理基础》回答数据质量管理的诸多问题,同时也启发细心的读者发现更多的问题。
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大数据与物联网面向智慧环境路线图 [英] 尼克·贝瑟斯(Nik Bessis) 著,郭建胜,周竞赛 国防工业出版社【正版 店内满减,达额立减,可开发票,欢迎选购!【部分套装书为单本价,请咨询线上客服】
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数据挖掘与数学建模 廖芹,赫志峰,陈志宏 编著 国防工业出版社【正版保证】
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数据质量管理基础 (英)樊文飞,(英)吉尔茨 著,刘瑞虹,贾西贝 译 国防工业出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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数据库安全 陈越,寇红召,费晓飞,卢贤玲 著 国防工业出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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数据挖掘与数学建模 廖芹,赫志峰,陈志宏 编著 国防工业出版社【正版】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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保修数据收集与分析 康锐,江逸楠 国防工业出版社【正版】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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多传感器数据融合系统--EKF及模糊决策应用分析 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《多传感器数据融合系统:EKF及模糊决策应用分析》由国防工业出版社出版。
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数据质量管理基础 [英]樊文飞、[英] 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
数据质量是数据管理中极其重要的一个方面。现有数据库系统通常可支持大规模数据的创建、维护、使用。侧重于数据的“量”的管理。但真实世界中的数据通常是“脏”的。常见问题包括数据不一致、重复、不完整或时效性不强。数据库中的问题数据则带来诸多后果,例如 产生误导性或偏向性的分析结果与决策制定,以及效益、信誉以及客户的损失等。因而,数据质量管理可谓当务之急。与传统的数据管理任务不同。数据质量管理在语法和语义方面对数据错误进行检测并修正,以增强数据质量,进而为商业过程增值。《数据质量管理基础》概述了数据质量的5个核心问题,即数据一致性、数据去重、数据时效性及信息完整性,提出了一个统一的基于数据质量规则的逻辑框架来解决上述问题。《数据质量管理基础》适合作为研究生教材,也可供数据质量管理领域的
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非线性数据挖掘 基于表示的谱聚类分析方法与应用 张小乾 等 著 数据库专业科技 正版图书籍 国防工业出版社
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数据结构 夏克俭,王绍斌 编著 国防工业出版社,【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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多传感器数据融合系统--EKF及模糊决策应用分析 塔里克·达赫拉拉 国防工业出版社 9787118111002 部分图片套装书籍可能不全 下单前请咨询线上客服
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数据结构与算法设计 周海英,马巧梅,靳雁霞 编著 国防工业出版社,【正版可开发票】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
本书特色:选配了大量的典型例题和经典习题;精选的部分习题为近年来考研“高频题”;突出算法设计与概念方法相互配合讲解的技巧。 本书配套的编程练习库CodeLab,在线即时反馈。本编程练习库与北美136所大学同步。有兴趣的读者可以与jtwang@ndip.联系。
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《数据质量改进实践指南》由国防工业出版社出版。
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