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数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，使用这些模型和关系可以进行预测，它帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素，因而被认为是解决当今时代所面临的数据爆炸而信息贫乏问题的一种有效方法。 数据挖掘将数据转化为知识，是数据管理、信息处理领域研究、开发和应用的*活跃的分支之一。本书全面地论述了数据挖掘领域的基本概念、基本原理和基本方法，内容包括数据挖掘领域的经典理论和前沿发展。全书共分14章，并含有1个附录。全面系统地介绍了数据挖掘的概念和过程、数据预处理技术；深入地叙述了各种数据挖掘技术，包括关联规则、决策树、聚类、基于样例的学习、贝叶斯学习、粗糙集、神经网络
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个人数据管理 系统介绍个人数据管理相关理论、技术与系统实现的著作。
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大数据与人工智能导论 第二版 大数据与人工智能领域知识点全覆盖，紧跟*研究成果，新版增加强化学习的内容，同时注重问题建模、数据分析、算法实现、模型应用等实战技能
对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷入过多的数学细节推导的问题，以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题，本书作者做出了不懈探索。 1.选材上，不仅分别单独讲授人工智能和大数据，还突出两者相结合的内容。 2.内容上，突出浅显易懂，繁杂的数学推导适当做减法，宏观的介绍和实战技能适当做加法。 3.结构上，由浅入深，由宏观到比微观，由基础知识到新技术，由理论到实践。 本书主要突出优点如下： 1.知识点覆盖全。本书共七章，对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍，保障读者知识体系的完整性。 2.知识点覆盖新。本书紧跟本领域*研究成果。尤其重点介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工智能领域的潮流和趋势。另外，本书新版所增加的强化学习是机器学习新兴起的一个类别，在许
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《谁说菜鸟不会数据分析》系列自面世以来赢得众多有分量的行业奖项，影响几十万读者 R语言篇系 小蚊子数据分析 团队精心打磨的又一力作 沈浩教授、张文彤博士等专家盛赞 适合人群 ★ 需要提升自身竞争力的职场新人。 ★ 从事咨询、研究、分析等专业人士。 ★ 在市场营销、产品运营、项目管理、开发运维等工作中需要进行数据分析的人士。
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数据中心是我国实现经济转型升级的重要基础设施，提供的巨大数据处理能力是国家战略资源，是实现智能制造、互联网 、物联网、云计算、大数据等技术和应用的基础保障，同时因其巨大的能源消耗和对环境的影响，使绿色数据中心成为《中国制造2025》中绿色制造中的重点领域。数据中心在我国未来一段时期内将持续快速发展，同时需进行有效管理实现其低碳绿色可持续发展。绿色数据中心采用智能监控技术，不仅可提高质量与效益，而且实现节能降耗，更重要的是它使生产更加安全，使环境更加舒适。因此，迫切需要专门的工作来寻求绿色数据中心机房监控的基础理论创新与应用。
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CDA数据分析师系列丛书 从零进阶！数据分析的统计基础 人大经济论坛主编，写给专业数据分析师的丛书
推荐购买： 触手可及的大数据分析工具 Tableau 案例集 大数据的互联网思维 CDA 数据分析师系列丛书 胸有成竹！数据分析的 SAS EG 进阶 CDA 数据分析师系列丛书 如虎添翼！数据处理的 SAS EG 实现 智能大数据 SMART 准则：数据分析方法、案例和行动纲领 CDA 数据分析师系列丛书 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《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
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数据结构（普通高等教育“十二五”应用型本科规划教材·计算机系列）
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数据仓库与数据挖掘工程实例（计算机科学与技术专业实践系列教材）
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你知道什么是“大数据”吗？ “大数据”和你有什么关系？ “大数据”给生活和工作带来了哪些改变？ …… 翻看本书，你将会找到这些答案！ 本书采用图解形式，解读“大数据”知识 真正做到了用简单的图形解释复杂的问题 一口气读完，不让思维“断片” 利用碎片化时间，掌握关键信息 双色内文，让阅读不再枯燥 提供*接地气的案例，抓住大数据时代的商机
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Python金融大数据挖掘与分析全流程详解 利用python高效解决量化金融问题、揭秘人工智能在金融行业中的实战应用、全流程详解量化金融与数据化决策技术、网络爬虫从入门到精通、附赠超值讲解视频
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数据库技术与应用——中国高等院校计算机基础教育课程体系规划教材
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《量化投资：交易模型开发与数据挖掘》是一本适应当前投资市场的量化投资入门书。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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Tableau数据可视化实战（国内首本Tableau数据可视化著作， 透过70多个数据可视化分析实例，全面展示Table
（1）国内首本Tableau数据可视化著作，内容全面，帮你分分钟搞定大数据的可视化分析 (2) 透过70多个数据可视化分析实例，全方位展示Tableau进行大数据可视化分析的各种技术细节和实用技巧，为快速掌握Tableau提供系统实用指南
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本书先介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，*后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。
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本书共分8章，第1~3章介绍SAS软件系统和SAS程序编写的基础知识及各种SAS图形；第4章介绍概率论和数理统计的基础知识，为后续章节介绍的统计分析方法理论做准备；第5~8章介绍数据分析中使用的几种统计分析方法：回归分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析和时间序列分析。章节的内容结构安排为：理论、SAS过程、实例、操作步骤、结果输出、结果分析和专业结论。
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作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效地弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好地融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力。《数据可视化应用与实践》一书介绍了Tableau软件的基本功能，基于Tableau软件探讨了在供应链中的数据可视化应用，力求可视化展示供应链大数据运维；选取以大数据运用为普遍的能源行业与金融行业，分析了大数据的具体实践与应用；在新的互联网 环境下可视化分析了大数据对于传统行业的冲击。
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本书系统地论述了基于粗糙集的属性约简理论和方法，信息系统之间的信息通讯以及关于粗糙群的一些本质问题。本书的特色之处在于建立系统的属性约简理论体系和信息系统通讯模型，然后在此基础上研究和分析属性约简的结构性质和实现不同信息系统的等价快速属性约简的方法，这些理论和方法的形成和发展无疑极大丰富了粗糙集理论的内容。
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胡晓军主编的《数据采集与分析技术(第二版)》从系统设计的角度出发，力求对计算机数据采集技术进行详细的介绍。全书共分12章，涵盖了计算机数据采集与分析系统设计与开发的各个方面，既介绍了传统的知识基础, 也引入了大量的新理论和新器件，为读者了解计算机数据采集与分析技术的**发展提供了一个窗口。同时，本书在*后以数字式血压仪的设计开发为例，详细介绍了数据采集设备的软、硬件开发，有助于提高读者的动手实践能力。
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深入理解Flink：实时大数据处理实践 批处理|流处理|编程基础|FlinkML|FlinkCEP|实时大数据理论+Flink实践方法论
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企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践 系统讲解全栈的大数据处理技术及其应用实践
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这本书适合任何将要参与数据仓库工程项目（包含基于Web的数据）的人员，尤其适用结构设计师、数据库管理员、数据建模人员和工程管理人员，因为它介绍了丰富的基于Web数据主题的详细知识，这些知识在其他地方是找不到的。同时这本书的内容也给工程设计人员提供一个通用的框架，该框架是任何点击流数据仓库工程的基础。那些准备参与实现点击流数据仓库工程的技术顾问同样要读这本书，因为他们是这个工程的关键性人物。
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技术挖掘与专利分析 优秀的作者加上优秀的译者,能使读者领略原版著作的精髓
本书的著者和译者均为业内著名学者。Alan L.Porter教授在国际竞争情报届具有崇高地位，并深为我国学界认可，受中国科学院、北京大学、中国竞争情报学会、北京理工大学等大学科研机构和著名跨国信息公司汤姆森集团(The Thomson Corporation)邀请多次来华讲课交流。本书翻译工作由国家知识产权局知识产权发展研究中心陈燕主持，她从事知识产权工作二十余年，在竞争情报和专利检索分析评估领域多次主持国家重大项目具有丰富经验，是国内此方面权威。
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推荐购买： 《深入浅出数据分析》 空谈无益，实干兴邦！ 只有从纷繁的数据中找到线索，发现价值，大数据才能真正为我所用，成为真正意义上的数据资产！ 《发现数据之美》提供了全面的数据分析思路、方法和技巧，一步一步地教会您如何寻找数据、鉴别数据、分析数据，并从数据分析中看到未来，做出富于远见的决策与管理。 作者是资深数据分析师，在该领域有近十年的丰富实践，对数据分析及数据价值有着扎实、透彻的理解，认为只有做好*基本的数据分析，才能真正把数据变成资产，产生价值——这在“大数据神话”甚嚣尘上的今日，无疑是一剂清凉贴，让我们冷静下来，重新审视自己的基本功。 不必犹豫，无须等待，数据分析之旅，始于《发现数据之美》。
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本书可作为人工智能、模糊识别、空间数据库、统计学、空间信息系统和网络等学科相关专业学生的教材和参考资料
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阿里巴巴资深数据分析师多年实操经验的总结 全面、系统地展现Power BI的知识框架与核心技术 详解数据清洗、数据统计和数据可视化等知识 重点突出：对PowerBI的重点和难点做了专门讲解与演示。 步骤详细：对书中的每个实例和案例都给出了详细的操作步骤。 视频教学：提供150分钟配套教学视频，提高读者的学习效率。 案例实战：详细讲解3个典型实战案例，提高读者的实际动手能力。 避坑提示：穿插90个避坑提示段落，让读者在学习过程中少走弯路。
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离线和实时大数据开发实战 阿里大数据专家撰写，从工程化、实践化角度剖析大数据离线和实时数据查询、分析等核心技术与技巧
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数据库及其应用系统开发（Access 2003）——21世纪高等学校计算机教育实用规划教材
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粒度计算是信息处理的一种新的概念和计算范式，覆盖了所有和粒度相关的理论、方法、技术和工具的信息，主要用于描述和处理不确定的、模糊的、不完整的和海量的信息以及提供一种基于粒和粒间关系的问题求解方法。作为一个新兴领域的研究，国内外相关研究人员提供了一些粒度计算的理论基础，并且为检验知识发现过程的有效性、解决实际问题提供了一条可行途径。张霞的这本《粒度计算在数据挖掘中的应用研究》对模糊粒度计算在文本软聚类中的应用进行了深入研究，提出了一种基于模糊粒度计算的聚类方法，并且利用该聚类方法对K-means算法进行了优化。
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从卜筮到大数据：预测与决策的智慧 现代社会，生活充盈决策，正确决策，生活品质保障，高效决策，成功管理基础
决策与我们的生活和工作息息相关。改变人们命运的并不只是努力。比努力更重要的是决策。正是过去的一系列决策，决定了我们的现状；目前正在做和即将做的决策，注定将影响我们的未来。
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Spark大数据分析实战 微软资深Spark工程师从核心技术、算法、系统架构、应用场景等角度深入讲解Spark大数据分析的各种技术和方法
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Spark大数据处理： 原理、算法与实例 北京邮电大学数据科学中心倾力打造，清华大数据研究院鼎力推荐
Spark被称为大数据处理王者技术Hadoop的真正挑战者。本书以丰富示例介绍Spark程序和数据挖掘算法设计，更好地帮助Spark开发者提高学习效率。
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数据仓库与商业智能宝典(第2版) 成功设计、部署和维护DW/BI系统
在《数据仓库与商业智能宝典(第2 版)成功设计、部署和维护DW/BI 系统》中，我们以连贯的方式组织了所有这些文章。不过本书并不仅仅是过去的杂志文章和Design Tip 一字不变的集合。我们已经精简了多余的内容，确保所有文章都以一致词汇来编写，并且更新了许多图片。本书中的文章都进行了重新编辑和改进。一些术语自其被引入以来已经发生了变化,我们已经以追溯的方式使用被广泛采用的当前术语替换了老的术语。● 人造键现在被称为代理键。● 数据集市已经被替换成业务过程维度模型、业务过程主题领域或者主题领域，这取决于上下文。● 数据暂存现在被称为提取、转换和加载。● 终端用户应用程序已经被商业智能应用程序所替代。● 帮助表现在被称为桥接表。由于大多数人都不会从头到尾一页不漏地阅读本书，因此我们需要事先介绍一些常用的缩写词：
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公有云容器化指南：腾讯云TKE实战与应用 腾讯云官方资深专家撰写，详细总结云上容器化方法和技巧，系统讲解腾讯云TKE的架构、功能、应用和运维
（1）腾讯云资深云计算技术专家撰写 （2）官方一手资料全面讲解腾讯云容器产品TKE的架构、功能、应用和运维 （3）所有内容都是作者云上容器化经验的总结，详细呈现公有云容器化的方法和技巧
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大数据存储 MongoDB实战指南 大数据存储 MongoDB实战指南 新版 点击查看
开源、高性能，针对当前*热门的NoSQL数据库 注重理论实践，深入剖析MongoDB存储原理与应用 提炼经典案例，深刻把握大数据应用开发技巧 注重实践，中兴、华为等公司多年一线数据库存储、部署开发经验的总结。 注重效率，用*精简的篇幅直接阐明问题的本质，节省宝贵的阅读时间。 注重基础，用计算机领域相关的基础理论知识来解释某些难于理解的概念。 案例丰富，使用完整的例子与代码注释，使读者可以直接上手操作。 把握未来，大数据的趋势势不可挡，介绍的MongoDB特性与此息息相关。 本书从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了MongoDB的诸多概念和要点。全书共分4个部分，分别从基础知识、深入理解MongoDB、监控与管理MongoDB和应用实践几个维度详细地介绍了MongoDB的特点
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数据模型资源手册（卷3）——数据模型通用模式 应用本书给您的通用模式，您可以获得事半功倍的效果。
畅销书《数据模型资源手册（卷3） 数据模型通用模式》通过解答如下问题，颠覆了数据模型领域： 你是如何节省大量时间又提高各种数据建模工作的质量的？ 对比前两卷，这一卷专注于在50%以上工作中都会涉及到的基础模式。这些模式的应用能够减少建模中相当一部分时间和成本，来快速启动建模工作的进行。这些模式可以作为标准或准则来提高数据模型的一致性和质量，也可以作为一种企业赖以评价数据模型的客观来源
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《大数据时代小数据分析》可帮助你学会通过数据分析解决以下问题： 为什么出口产品被退运？ 如何运用已有的销售数据来确定未来进货，进设备，扩充门面？ 鸡兔同笼问题原来还可以这样解决？ 假设某家工厂生产某系列3种型号的产品。这3种产品的使用原材料相同，但材料消耗量和产品市场销售价格有所不同，那么如何安排生产能使利润更大化？ 某产品如何选择5种原有原料进行配比可以使得产品满足质量要求的情况下成本更小？ 如何测算投资更大收益化？ 如何做一个精明的老板，如何决定各种产品生产的数量以获取更大的利润？ 如何根据今年的销售确定明年进货才能使利润更大化？ 公司如何搬家又省力又省钱，还能照顾所有人情绪？ 吃海参能让人变聪明吗？ 用户调查当中如何知道支出与收入有什么关系？
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新定价链接：空间数据挖掘理论与应用（第二版）
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大数据架构师指南 中兴大数据平台DAP团队诚意之作，大数据实践指南，结合案例， 总结大数据建设实践中的经验与知识
中兴大数据平台DAP团队诚意之作大数据实践指南结合案例 总结大数据建设实践中的经验与知识
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这是一本专门为信息技术领域专业人员而写的权威书籍。本书的组织和内容的陈述都是专门为信息技术领域专业人员而设计的，只对该领域感兴趣的业外人士不是本书的目标读者，编写此书旨在满足IT专业人士的具体需要。在内容上，没有特别强调某些特定的方面而忽略其他重要方面。这本书将把你带入一个完整的数据仓库的世界。 这本书是如何做到适应信息技术领域专业人员需要的呢？作为具有丰富IT行业实际经验的IT专业人员，作为一个成功的数据库和数据仓库的资深顾问，以及在大学课堂和公开研讨班里教授数据仓库基础课程的老师，我非常准确地了解IT专业人员的需要，在本书的每一章中，我都将谈到IT中的这些需求。
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