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本书围绕股票挖掘,所构建的知识体系非常全面完善。在技术上,不仅包含了数据挖掘中常见的方法,如匹配方法、关联分析、分类、聚类、预测、时间序列分析等,还包括自然语言处理方法、深度学习方法、舆情分析方法、行为金融学心理学等方法。在数据应用上,不仅包含了对场内每笔成交数据的分析,还包括财务数据、新闻数据、股吧论坛、机构研报、用户行为等方面的分析。

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Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解,让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现,而不是直学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色,让读者可以像学Excel数据分析一样,轻松学习Python数据分析。


全面介绍数据库对数据行管理和应用的知识。由高校专业教师联合编写,具备专业品质。内容具有全面性、递性和实用性实例众多、图例丰富、实用性强。

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5大统计学专业方向/65个统计学知识/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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《数据分析实践:专业知识和职场技巧》适合初级、中级数据分析师阅读,也适合在工作中需要应用数据分析解决问题的职场人参考。

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Oracle数据库管理从入门到精通(光盘内容另行下载,地址见书封底)
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数据库应用基础学习指导:基于Visual FoxPro 9.0(第2版)

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本书采用双色印刷,部分重图片可扫码观看彩图。本书采用次加大本印刷,使代码的阅读更加方便。 本书与常规介绍SAS、R语言、Stata和Python等统计软件的书籍的区别在于避免只讲统计分析而忽略如何高效、准确地提取主要结果,如何生成可直用于汇报、交流或达到SCI发表要求的表格。 本书立足于目前大数据研究的现状分三步行讲解。首先强调必须掌握的数学和统计学基础知识;其次,根据真实世界的电子病历及健康注册系统的数据特征,模拟出与其复杂程度和处理难度相当的模拟数据库;再次,针对同一研究问题,在SAS、R语言、Stata和Python中行同步处理,详细讲解如何在这4个统计软件中实现从数据导、数据清洗、统计分析、整理输出结果(表格或图)到结果解释的全部过程,从而可完成软件的对比学习,达到事半功倍的效果。以上3也是本书的特色所在。 笔者

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Flink的基础知识,包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等,通过单词计数示例带领读者快速体验Flink应用程序的编写。 Flink的多种运行时架构、任务调度原理、数据分区、Flink集群的安装部署,以及Flink命令行操作、应用程序提交、常用Shell命令等。 Flink流式计算DataStream API、关系型计算Table SQL API、图计算框架Gelly等的基础知识和架构原理,以及API操作、内核源码剖析。 通过丰富的实际案例讲解了各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、Kafka的整合操作。

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面向高等职业院校学生,注重素质教育和就业技能提升。内容简明、结构严谨、创新。 结合理论与实践,培养专业技能和实践能力。使用任务驱动、案例教学等方法,激发学生兴趣,促主动学习。 编写团队由经验丰富的一线教师和网络工程师组成。

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Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手
本书由浅深、详细地介绍了基于Microsoft Power BI的数据可视化与建模技术,并结合实际案例详细阐述其在数据可视化与建模方面的具体应用。全书以案例为主线,既包括软件应用与操作的方法和技巧,又融了案例实战,使读者通过对本书的学习,能够轻松快速地掌握数据可视化与建模方法。本书配套资源中包含案例采用的数据源文件,供读者在阅读本书时行操作练习。 本书可以作为管理、经济、社会人文等人员学习大数据建模与可视化技术的参考图书,也可作为高校计算机相关专业本科生、研究生的教材或教学参考书。


本书内容一共包括八章,分布在目标、原理、技术、业务4个主要层级板块。依据这4个层级的递关系,完成了从数据科学到数字经济的总体价值实现路转换。本书内容适用于广大对数据科学感兴趣的技术从业人员,帮助技术人员更好地突破 懂技术,但不落地 的痛,让读者在掌握核心大数据技术的同时,找准数字产业的应用方向,通过数字化创新的业务场景实现技术价值发挥。

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透过纷繁的数据,找到*有用的信息,读这一本书就够。 没有学科门槛,不擅长数学、不懂统计学的人也能读得懂。

《数据分析与量化投资 基于SAS的应用》基于SAS EG平台,采用项目管理的过程流方式,介绍数据分析及量化投资策略,让不熟悉编程的读者可以利用类似于SPSS的功能去完成统计分析,还可以调用本书中提供的宏语法快速行分析。

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1.R语言多元统计分析在医学领域的应用指南,结合精选的医学实例,帮助读者熟练使用R语言及相关包实现多元统计计算,并且更深地理解多元数据分析方法。 2.作者赵军副教授在流行病学、医学统计学和数据科学领域拥有超过15年的教学和科研工作经验是国内多家医院的统计分析咨询与服务专家。 3.强调实战和应用,使用R语言介绍常用的多元统计分析方法,不仅介绍理论知识,还提供了大量的应用案例和代码,帮助读者更好地理解和应用所学知识。 4.本书可作为医学院校高年级本科生或研究生的多元统计分析课程教材,也可作为其他专业读者和科研工作者从事科研活动的参考资料。 5.资源丰富:全书附有代码和数据集,习题参考答案等资源,可供读者随时查阅和参考。

(1)内容全面丰富,理论与实践并重,分享数据要素化时代下数据治理的发展趋势、技术方法、企业实践。 (2)深解读 数据二十条 ,梳理数字化转型的难和痛,分享数据管理的成功经验,帮助数据管理从业者更好地构建数据体系、释放数据要素价值、激活数据要素潜能,从容应对数字化浪潮下的挑战与机遇。 (3)汇集行业菁英智慧,本书内容来自DAMA中国数据管理峰会上20余位数据治理专业人士的精彩演讲,获得产学研各界的认可和推荐。

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认识和学习知识图谱技术的敲门砖 这里有知识图谱技术的相关概念和发展趋势及挑战解析 这里有知识图谱技术在多个行业的实际应用和案例分析 中国信通院专家倾情撰写和推荐

《量化投资:交易模型发与数据挖掘》是一本适应当前投资市场的量化投资门书。本书不仅仅是详细说明了什么是量化投资,更是从原理、技术和实操角度教会读者如何来使用、操控这门技术,让读者知道量化,更能用好量化来为自己的投资增加机会。

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总结提炼全球数字经济发展新态势和新动向; 梳理世界主要国家的数字经济政策发展沿革; 提出中国数字经济体系框架并行梳理; 整理中国数字经济排名前十省份的数字经济政策出台特征,对中国数字经济政策的制定提出展望。