计算广告:互联网商业变现的市场与技术(第3版) 计算广告学教程,在线广告变现实用指南讲解计算广告与互联网变现秘密的专业图书升级版,北冥乘海生刘鹏老师力作众多互联网公司管理层与创业者联袂推荐的好书
本书是计算广告领域受大家认可的作品。 本书第1版和第2版出版以后,获得的业界反响超乎了我们的想象。实际上,本书已经广泛被互联网公司采用,作为商业化相关部门的培训教程,甚至还成了某大公司商业化部门年会时的 阳光普照奖 奖品。 经过一段时间的补充与修订,我们向读者奉上这次的新版。新版新增了竞价广告的产品脉络、计算分工带来的产品方向的演进,以及智能投放的产品原理。 希望本书能帮助读者深入了解互联网流量与数据变现,洞察互联网增长与财富的秘密,搭建商业化与获客的产品技术体系。 对以下读者,我们相信本书值得一读: ● 互联网公司的商业化、大数据和用户增长部门的朋友; ● 传统广告与数字广告从业者; ● 对推荐、大数据、人工智能技术的应用有兴趣者; ● 转型中的传统企业和创业公司的战略决策者; ● 计算机
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大数据—高级大数据人才培养丛书 !!畅销教材《云计算》(第三版)姊妹篇
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大数据系统运维 金融系统资深专家主编,从基础理论到运维实践,重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。
作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发,对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心,没有配置管理,就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图,随时可能迷失方向;同时,在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具,掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理,故障管理,变更管理和升级管理是基础性的,也是日常性的运维工作;安全管理,性能管理,服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶,也是比较复杂的内容;且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。
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本书介绍了目前大数据处理的两套主流框架Hadoop和Spark,包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算框架、HBase数据库、Hive结构化数据处理模块、Spark计算框架和Spark SQL 结构化数据处理模块。书中按照顺序由浅入深地介绍了各模块的系统原理、部署方法、配置方法、基本操作等内容。本书侧重于实践操作,通过实践学习大数据技术,在使用大数据工具的过程中使读者逐步了解大数据处理的基本概念、方法和步骤,强化实际操作能力。可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
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本书讲述了数据挖掘概念,数据挖掘的常用算法,包括分类方法、聚类方法和关联规则方法。本书注重实战,给出了综合实战方法和在不同行业的应用案例。
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国之重器出版工程 云计算大数据处理 刘鹏、于全、杨震宇、 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书介绍了基于云计算的大数据处理技术,重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具—数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数据库,能够可靠地对大数据进行实时处理,具有即时响应多用户并发请求的能力。本书通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析,阐述了数据立方产生的背景,介绍了数据立方的整体架构以及安装和详细开发流程,并给出了4个完整的数据立方综合应用实例。所有实例都经过验证并附有详细的步骤说明,无论是对于云计算的初学者还是想进一步深入学习大数据处理技术的研究和开发人员都有很好的参考价值。读者也可从本书配套网站中国云计算和中国大数据获取更多资料或求解疑难问题。
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计算广告 互联网商业变现的市场与技术 第2版 全彩精装版 刘鹏,王超 著 人民邮电出版社【正版保证】
本书版出版以后,已经被互联网公司广泛采用,作为商业化相关部门的培训教程。新版更注重从人工智能方法论的视角审视整个计算广告体系。通过本书对计算广告领域抽丝剥茧的解读,读者会认识到,除解决传统的感知和认知问题以外,人工智能领域形成的方法体系在广告这样的海量数据驱动且人类自身能力不强的问题上,有着巨大的施展空间。 希望本书能帮助读者深入了解互联网流量与数据变现,洞察互联网增长与财富的秘密,搭建商业化与获客的产品技术体系。 用计算的力量改变世界是每一个程序员的梦想,而本书的主题正是用计算将数据和流量变成财富。这样的后向变现使得许多对用户有价值但直接利润微薄的信息产品,在互联网时代找到了爆发式成长的机会。从这个角度来看,我们希望本书能够成为一本启示录,帮助每一个互联网人真正理解后向变现
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1.理论基础和新技术成果的综合体;2.科研工作的理想参考书;
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数据挖掘基础【正版书籍,支持发票】 支持电子发票,请确认收货以后联系在线客服
本教材帮助应用型院校学生学习和掌握数据挖掘的基本知识以及应用技能,以通俗、简明并结合实际应用的方式编写本教材。详细讲述了数据挖掘概念及常用方法,包括分类方法、聚类方法和关联规则方法。此外,从实际应用出发,讲解了日志的挖掘与应用方法,以及多个数据挖掘应用案例。
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1.理论基础和新技术成果的综合体; 2.科研工作的理想参考书; 3.具有新科研项目的技术成果; 4.本书作者所在的团队多年来一直致力于云计算与大数据方面的相关研究,已承担过多项重点科研项目,具有从理论到工程实践的相关基础; 5.本书作者所在的研究团队与多家企业建立了紧密的联合研究关系,研究内容紧跟市场需求和技术发展,研究成果能够迅速转化成生产力; 6.本书作者是中国电子学会云计算专家委员,在云计算研究方面有相当多的研究成果。
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