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城市大数据智能 机械工业出版社 【新华书店自营】 正规电子发票 多仓就近发货
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数据之美(全4册) 电子工业出版社 【新华书店自营】 正规电子发票 多仓就近发货
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正版书籍 新编数据库技术及应用 王颖 王颖 主编 清华大学出版社 确保正版支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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《高等学校医药类专业计算机基础课程系列规划教材:数据库技术及其医学应用(第2版)》内容简明具体,将抽象概念与具体医学实例结合,使读者容易理解和记忆。《高等学校医药类专业计算机基础课程系列规划教材:数据库技术及其医学应用(第2版)》既可作为普通高等医学院校相关专业“数据库原理及其应用”课程的教材,也可柞为成人教育和自学考试的教材和参考书。
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Python数据分析从小白到高手 全彩视频版 王国平 编 化学工业出版社 【新华书店正版图书书籍】
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中文版Access 2010数据库应用实用教程 孟强,陈林琳 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】
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正版书籍 大数据基础与管理 清华大学出版社 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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正版书籍 Hadoop + Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 清华大学出版社 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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分析模式可复用的对象模型【正版书籍,可开发票,满额减】 【正版】
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数据挖掘算法及其应用研究蔡丽艳 著电子科技大学出版社(正版旧书)9787564714819 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
数据挖掘是一个融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法等新技术的多学科交叉的研究领域。今天,越来越多的人们投入数据挖掘技术的研究领域,各种算法的不断改进和推陈出新,再加上高性能的关系数据库技术以及数据仓库技术的成熟,使得数据挖掘技术有了飞速的发展,并使数据挖掘技术进入了实用的阶段。 《数据挖掘算法及其应用研究》结合大量国内外近几年数据挖掘的新资料和作者的研究成果,系统地介绍了数据挖掘算法以及相关的技术及其在一些领域中的应用。《数据挖掘算法及其应用研究》共分2个部分,第1部分介绍数据挖掘算法,包括决策树算法、贝叶斯网络算法、人工神经网络、支持向量机、关联规则、聚类分析以及一些数据挖掘的相关技术等。第2部分主要讨论数据挖掘的应用研究,包括在信用评估
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《大数据质量》为“大数据技术与应用”丛书之一,列入“十三五”图书出版规划项目。《大数据质量》共7章。第1章叙述数据质量的概况,列举出数据质量的影响和产生因素、数据质量的定义及面临的挑战、以及数据质量与信息质量的关系。第2章介绍了与数据质量有关的各种国际标准和行业标准。第3章讨论了数据分类和数据模型,并针对半结构化和非结构化数据,给出了一些数据模型和质量模型。第4章详细阐述数据质量的相关技术,包括:数据集成、数据剖析、数据清洁和数据溯源,并给出它们在大数据环境下的实现技术和方案。第5章详细论述了数据质量评估维度的选取,质量维度的测量和评估方法,同时,每一种常用的评估方法都给出具体的评估案例。第6章描述数据质量的管理方法和质量管理成熟度模型。第7章以位置大数据为例,详细分析了位置大数据的
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![数据整理实践指南 [美]麦卡伦(Q. Ethan McCallum) 著;魏秀丽、李妹芳 译 9787115411020](images/model/guan/url_none.png)
数据整理实践指南 [美]麦卡伦(Q. Ethan McCallum) 著;魏秀丽、李妹芳 译 9787115411020 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
随着数据科学的热门,数据的优化、整理以及如何处理不良数据成为人们关注的重点。本书通过处理不良数据,进行数据清理的案例,向读者展示了处理数据的方法。 本书共有19章,从6部分向读者展示了使用和清理不良数据背后的理论和实践。第1部分是Grubby的动手实践指南,它向读者介绍了驾驭、提取数据的方法,如何处理文本数据中的数据以及Web开发中碰到的数据问题。第2部分是让人充满意外的数据,它向读者介绍了数据也会“撒谎”。第3部分是方法,它向读者介绍了处理不良数据的一些方法。第4部分是数据存储和基础设施,它向读者介绍了如何存储数据。第5部分是数据的商业化,它向读者介绍了如何避免数据处理的一些误差。第6部分是数据策略,它向读者介绍了如何追踪数据、评估数据质量以及构建数据质量相关平台等。 本书适合数据科
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数据模型资源手册——数据模型通用模式 Len、Silverston、Paul、Agnew 著 知识产权出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书采用了类设计模式的方式对数据模型进行高度抽象总结,同时作者对数据模型的抽象程度做了等级划分,对卷一提到的各种数据模型在不同的抽象程度下设计出来的数据模型做详细的分析。作者分享了一个非常宝贵的工具,任何人参与数据建模,从新手到专家。 作者向你展示如何:常见的数据模型构建模型等模型的作用、层次、分类、地位、沟通方式,和业务规则。使用一个强大的数据模型模式的数据建模。评估特定与广义模型的优缺点。有助于你改进逻辑和物理模型的质量和完整性。应用模式在许多类型的数据建模工作,如原型,应用程序,企业数据模型,数据仓库,和主数据管理工作。本书的重点是基本的模式,影响超过百分之50的数据建模工作。这些模式可以用来大大减少建模时间和成本,启动数据建模工作。本书作为经典的指导思想,大幅度提高了
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零距离接触云计算 王正伟 编 化学工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《零距离接触云计算》通过生动有趣的漫画和深入浅出的文字,形象、生动地向读者介绍了云计算的兴起、云计算的关键技术、云计算巨头之争、云计算带给我们的影响和改变、云计算的安全、云计算离不开大数据等内容。 本书图文并茂,用趣味漫画诠释科普知识,传达全新的科学学习理念,激发读者的好奇心和想象力,养成科学的思维方法,适合所有对新科技感兴趣的读者阅读。
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中国数据中心技术指针 第Ⅰ辑 钟景华 著 机械工业出版社 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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PYTHON量化交易实战 清华大学出版社 正规电子发票 多仓就近发货
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书籍正版 数据仓库与数据挖掘实践 李春葆 计算机与网络 9787121244926【可开发票】 可开发票,团购联系在线客服有优惠
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大数据分析 理论、方法及应用 史蒂文 机械工业出版社 【新华书店正版书籍】 正规电子发票 多仓就近发货
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大数据挖掘(系统方法与实例分析)/大数据技术丛书 正版图书,下单速发,可开发票
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人人都会数据分析:从生活实例学统计 【正版图书,满额减,电子发票】
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云计算和大数据服务 技术架构、运营管理与智能实践 清华大学出版社 陈赤榕 等 【新华书店】
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支持CRM的数据仓库设计托德曼机械工业出版社9787111145165 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书主要介绍客户关系管理(CRM)环境中使用的数据仓库的设计和构建。书中介绍了数据仓库的概念,探讨了数据仓库的体系结构、逻辑模型、物理实现、工程管理等内容。并且描述了建造数据仓库的一些工具产品,介绍了购买这些工具时需要注意的问题。另外,书中还对数据仓库的时间性问题提出了独到的见解,给出了可行的方案。 本书适合于希望学习数据仓库原理的人员以及数据仓库建造的顾问人员使用。
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剑指大数据 企业级数据仓库项目实战 金融租赁版 数据可视化模块讲解书籍 业务数据采集模块介绍书 尚硅谷教育 著 正版全新 现货速发 可开发票
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Redis开发与运维 机械工业出版社 【出版社旗舰店】 正规电子发票 多仓就近发货
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数据中心数字孪生应用实践岩清华大学出版社有限公司(锦园好书)
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数据分析高级应用:EXCEL VBA+SQL 数据管理与数据分析系统开发实战 韩小良 著 著 中国水利水电出版社 【新华
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数据挖掘:概念与技术(原书第4版) 韩家炜 裴健 童行行 知识发现 裴健 人工智能 数据科学 数据分析 数据库
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Spark开发者出品! 《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark的用法,它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark,你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。 本书由Spark开发者编写,可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业,还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。
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数据挖掘与预测分析/大数据应用与技术丛书 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
通过做数据分析学习数据分析 《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析(第2版)》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法,而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 第2版的新内容: ● 添加了500多页的新内容,包括20个新章节,例如,数据建模准备、成本-效益分析、缺失数据填充、聚类优劣度量以及细分模型等。 ● 针对前沿主题的新章节,例如,多元分类模型、BIRCH聚类、集成学习(bagging及boosting)、模型投票与趋向平均等。 ● 每章节后均附有R语言开发园地,读者可以获得完成书中分析所需的R语言源代码,以及通过R代码生成的图、表和结果。 ● 书中的附录为那些对统计基础生疏的读者
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Web数据仓库构建指南 金贝尔(kimball,R.) 著;张丽萍 译 清华大学出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
在这本极富创造性的指南中,数据仓库领域最畅销的作家Ralph Kimball向读者介绍了Web数据仓库——Web数据仓库和Web之间的姻缘。如果设计和部署都有很完美,Web仓库将会成为当代以客户为中心的公司的关键,向经理和战略决策者提供对他们而言至关重要的竞争信息。在本书中,Kimball博士阐述了Web仓库的关键元素,为设计、构建和管理Web仓库提供了详细的指导说明。仔细品读本书,将可以帮助您的企业更好地保持分健康且极具竞争力的发展态势。 在此书中,您将要学习如上方法:跟踪网站的用户操作;判断客户是转向竞争对手;判断特定的Web广告是否正常运行;捕获有关客户行为的数据;设计支持Web仓库的网站;构建点击流市场;管理和缩放Web数据仓库。
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数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
谁将是忠实的客?谁将不是呢?哪些消息对哪些客户细分最有效?如何较大化客户的价值?如何将客户的价值最火化?《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》提供了强大的工具,可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自本书第1版问世以来,数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个较新版本中,作者对每个章节都进行了大量的更新和修订,并且添加了几个新的章节。《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》保留了早期版本的重点,指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术米解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下,为了简单起见,即使是复杂的主题,作者也进行了简洁明了的介绍,并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。
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遥感大数据与云计算支持下的自然资源监测与应用 肖武 科学出版社【新华书店正版图书书籍】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!
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不确定性多目标优化的数据挖掘理论及应用 正版图书,下单速发,可开发票
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数据库应用基础:VisualFoxpro 肖荣,刘克荣主编 武汉大学出版社 【新华书店正版书籍】
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Origin数据分析、科技绘图与可视化从入门到精通 王远强,梁浩然 编著 北京大学 【新华书店正版书籍】
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Tableau数据可视化从入门到精通(视频教学版) 清华大学出版社 正规电子发票 多仓就近发货
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Excel VBA+SQL 数据管理与应用模板开发 韩小良 水利水电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》结合大量实际案例,介绍了如何利用Excel VBA和数据库查询技术ADO SQL快速进行数据查询、汇总,并开发个性化模板。本书共分8章,提供了大量的VBA实际案例和实用代码。在实际工作中,可以直接照搬套用这些代码,或者结合自己的实际情况稍微修改加工即可使用。 另外,《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》重点介绍了一个比较完整的合同系统模板,包括供货商信息管理、合同信息管理、发票管理、付款管理、统计分析等。《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》可供企事业单位数据管理和数据分析人员参考,也可供大专院校相关专业的学生参考。
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Hadoop大数据分析与挖掘实战 张良均、樊哲、赵云龙、李成华 著 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
10多位技术专家结合自己10多年的经验,以电信、航空、医疗等多个行业的实战案例为主线,深入浅出地讲解了如何基于Hadoop架构技术进行大数据挖掘建模、数据分析和二次开发。 本书共16章,分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。 基础篇(第1~6章),第1章的主要内容是数据挖掘概述、大数据餐饮行业应用;第2章针对大数据理论知识进行基础讲解,简明扼要地对Hadoop安装、原理等做了介绍;第3章介绍了大数据仓库Hive的安装、原理等内容;第4章介绍了大数据数据库HBase的安装、原理等内容;第5章介绍了几种大数据挖掘建模平台,同时重点介绍了本书使用的开源TipDM-HB大数据挖掘平台;第6章对数据挖掘的建模过程,各种挖掘建模的常用算法与原理及其在大数据挖掘算法库Mahout的实现原理进行了介绍。 实战篇(第7~14章),重点对大数据挖掘技术在
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数据库原理及应用(MySQL8.0) 编者:苏毅娟| 北京理工大学 【新华自营正版书籍】 正规电子发票 多仓就近发货
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R数据分析秘笈 维西瓦·维斯瓦纳坦(Viswa Viswanathan)、珊蒂·维斯瓦纳坦(Shanthi Viswan 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书旨在为已有一定基础的R用户提供现成的方法来实现重要的数据分析任务。全书共分为11章。第1章涵盖了进行真正的数据分析任务之前的准备工作。第2章讨论了数据分析师在实施特定的分析手段之前常用的理解数据的做法。第3章涵盖了运用分类技术肚饿方法。第4章是关于回归技术的方法。第5章介绍数据简化。第6章介绍时间序列分析。第7章讨论了社交网络分析。第8章介绍制作文档和呈现分析的方法。第9章解决了面对大型数据如何书写高效且简洁的R代码的问题。第10章讨论了R在处理空间数据上的强大功能。第11章介绍了R与其他系统的连接。
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