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从表面上来看，设计实践和数据科学似乎并没有什么明显的联系。但这两门学科的目标其实是一样的，都是为了帮助设计人员和产品经理理解用户，以便于打造出良好的数字化体验。数据能够增强设计，同时设计也可以赋予数据更深层次的意义。这本实用指南展示了如何生成数据驱动的A/B测试，用于帮助执行各种设计决策，无论是细小的调校，还是大规模的UX概念。另外还配合真实案例，告诉你怎样完成产品设计流程中数据驱动设计部分的工作。
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数据库索引设计与优化[美]塔皮奥.拉赫登迈奇、[美]迈克尔.利奇 著；曹怡倩、赵建伟 译电子工业出版社9787 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《数据库索引设计与优化》提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。 《数据库索引设计与优化》适用于已经具备了SQL这一关系型语言相关知识，希望通过理解SQL性能相关的内容，或者希望通过了解如何有效地设计表和索引而从中获益的人员。另外，《数据库索引设计与优化》也同样适用于希望对新硬件的引入所可能带来的变化做出更好判断的资深人士。
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郭躬德、陈黎飞、李南编著的《近邻分类方法及其应用(上)》是福建师范大学数据挖掘与网络内容安全实验室开展近邻分类理论方法与应用方面的系统研究，所取得的成果汇编。在理论方法方面，研究团队提出了基于近邻思想的相似性度量新方法并将之推广到类属型数据，提出了增量学习、多代表点学习和子空间近邻分类等新方法；应用研究涵盖了毒性物质预测、特征选择、文本分类以及数据流分类等近邻分类的新应用领域。本书将有关研究成果集结成册，以飨读者。
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