数据之美：一本书学会可视化设计 作者继《鲜活的数据》之后又一力作,《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
《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
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数据之美-一本书学会可视化设计 邱南森 中国人民大学出版社 计算机网络数据库 制作可视化图表 挖掘大数据背后意义 新华正
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在任何国家、市场或者行业中，数据分析都可以推动价值增长，带动企业健康可持续发展。要*化数据分析的益处，就需要创建一支高效的大数据团队，这一定是未来 分析经济 的主流。本书完整指导相关从业者： 如何创造、管理、获得数据以及成功运用数据分析并从大数据分析中获利； 如何打造专注、高效、多功能、面向流程的分析团队，并使其获得其他团队的技术或财务支持； 如何设计数据分析思路、方法和框架，从而创造出可持续的业务和股东价值。 一流的大数据团队一定可以讲述准确的 数据故事 ，利用*前沿的数据科学和分析技术高质、高效地整合数据，解答关键的商业问题，支持智能决策，*终帮助企业获得*的经济价值和商业回报。
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统计学——基于Python（基于Python的数据分析丛书）
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王汉生《数据思维：从数据分析到数据实战》（第2版）实战版，狗熊会出品，一本细致得 令人发指 的R语言入门读物。
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小小世界 有序与无序之间的网络动力学 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
每个人都熟悉所谓“小世界现象” 当你遇见一个陌生人交谈不久之后，往往会惊奇地发现 “原来我们有共同的朋友!”或者说，仅通过几个熟识的人，我们就早已经相互联系在一起了，在这《小小世界》（有序与无序之间的网络动力学）中，邓肯·瓦茨（Duncanwatts）将这种有趣的现象——俗称“六度分离”（sixdegreesofseparation）——作为研究更一般现象的引子即证明了 在某种特定的条件下，小世界现象会出现在任何一种类型的网络之中。能够作为这一研究素材的网络无所不在 大脑是一个神经网络 社
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大数据挖掘与统计机器学习 （第2版） 大数据分析统计应用丛书 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《大数据挖掘与统计机器学习的（第2版）/大数据分析统计应用丛书》介绍数据挖掘与统计机器学习的领域常用的模型和算法，包括基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习的方法）。介绍无监督的学习的中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们给出了每种方法的R语言及Python语言实现。《大数据挖掘与统计机器学习的（第2版）/大数据分析统计应用丛书》的一个亮点是一章给出的三个大数据案例，数据量均在0G左右。
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大数据分布式计算与案例 （大数据分析统计应用丛书） 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
大数据分布式计算课程是大数据方向应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本课程的学习的使学生能够掌握目前大数据挖掘领域常用的并行计算方法，加深学生对统计并行计算的理解，培养学生使用在现代并行架构下利用统计方法深入挖掘大数据中的数据结构并能解决一些实际问题的能力。
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数据可视化分析——基于R语言 贾俊平 9787300269221 中国人民大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际数据和案例介绍数据的可视化方法。对于一些常用的绘图函数，书中以表格形式列出了函数参数的详细注释。所有图形均给出了详细的绘图代码。全书包括3个部分和10章内容。 第1部分包括第1章和第2章。第1章介绍R语言的初步使用技能，内容包括R的基本操作、创建R数据、生成频数分布表等。第2章介绍R绘图基础，内容包括R传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法。 第2部分包括第3章~第9章。分别介绍数据分析中常用的可视化方法。第3章介绍类别数据可视化方法；第4章~第7章介绍数值数据及按因子分类的数值数据的可视化方法，包括分布特征、变量间关系、样本相似性及时间序列等；第8章介绍线性回归模型和方差分析模型的可视化方法；第9章介绍常用概率分布的可视化方法。 第3部分即第10章，
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正版书籍 谁动了你的数据-数据巨头们如何掏空你的钱包 [美] 安娜·柏纳西克,D.T.摩根 著,大数据文摘翻组 译 中国 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）（统计数据分析与应用丛书）薛薇 著中国人民大学出版社9787300200 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷，成为公认的数据挖掘实战的软件。 基于多年的教学和科研经验，作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性，努力在本书中突出以下特点： 以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据挖掘实战中。 数据挖掘理论的讲解通俗易懂，避免数学公式的罗列。本书对Modeler中的经典数据挖掘算法娓娓道来，旨在使读者知其然更知其所以然，加深对数据挖掘分析结论的理解和应用。 将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合。本书在论述数据挖掘方法核心思想和基本原理的同时，配合案例数据展示实战过程，旨
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