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数据挖掘方法与模型,高等教育出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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套装 DAMA数据管理知识体系指南+穿越数据的迷宫 套装全2册 数据治理 数据安全 数据仓库 大数据 数据架构 数据质量
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MySQL从入门到精通 9787302457992 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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IBMSPSSModeler数据与文本挖掘实战 王国平 清华大学出版社 9787302372127
本书是完全来自于实践的Modeler数据分析与挖掘的实战型著作； 全书通过15个行业应用案例，介绍Modeler在数据分析与挖掘领域中的应用； 本书是作者在行业工作中的经验分享，因此所涉及到的案例具体很强的实用性，可以用来解决你在商业应用中的实际问题。
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向量数据库：大模型驱动的智能检索与应用＜优选包邮好书＞ 全新正版 假一罚十 请放心下单，本店所有商品均可开票
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数据挖掘概念与技术 (加)韩家炜,堪博 著,范明,孟小峰 译 机械工业出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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学员心声本书是零基础学习透视表的红宝书，这是真实体验，因为我就是那枚小菜鸟，这不是吹嘘，每节课5～15分钟的学习时间，很适合学习，一星期左右的时间就可以学完，懒散的话就像我一样，每天看一篇，看完基本可以算是透视表高手了，可以在职场“耀武扬威”了，小秀一把，表格做得漂漂亮亮的，升职加薪赢取白富美（高富帅）！嘻嘻！渠道分析曾宝宝 本人从事数据分析工作，每天需要对大量的数据进行整理和归纳，由于对Excel透视表不熟悉，导致工作效率非常低，无法按时完成领导布置的任务。学完“30天玩爆数据透视表”课程，不仅大大提升了我的工作效率，还改变了我对数据分析的认知，特别是Dashboard模版的建立分析，让我在公司大显身手，备受同事钦慕，学完了才知道数据透视表还可以这样玩。经营分析 蔡盛嘉以前觉得Office有什么要学的，这么
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零基础学Oracje 明日科技 吉林大学出版社 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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数据分析 [葡]乔·门德斯·莫雷拉,[巴西]安德烈·卡 清华大学出版社 9787302568476
《数据分析——统计、描述、预测与应用》是一本系统论述数据分析的原则和方法的学习指南。本书宏观而且系统地给出了数据分析的一般理论与方法，这对于理解和进行数据分析实践极具参考价值。本书涉及的基本概念、基本理论与分析方法的相关术语通俗易懂，易于理解。学习本书无需统计或编程技术的知识基础。 本书三位作者均是数据分析领域的科学家，他们在书中深入浅出剖析了数据分析背后的方法论，并给出了练习与实例，便于读者动手实践。此外，作者们制作了实用的教学课件，可供相关高校计算机、大数据、金融学等专业授课使用。
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大数据标注: 微课视频版 9787302618256 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
随着人工智能技术的迅猛发展，作为占人工智能半壁江山的数据标注人员需求量陡增，目前专职数据标工程师的缺口将高达数百万人。同时随着行业巨头的进入，小作坊式的数据标团队将无法满足行业的需求。因此如何提高数据标注人员素质；如何组建和管理大规模的数据标注队伍；如何提高数据标注成果的质量和效率，将成为数据标注领域需要重点关注的问题。 本人一直以来都在从事着大数据的处理和分析相关技术的研究工作，近年来负责高校和企业的共同组建的AI大数据标注基地工作，该基地拥有数百名数据标注人员，并承接着百万级的数据标注项目，已经形成了成熟运行的数据标注工厂模式。 本书就是想把这种数据标注工厂模式日常运行中所使用的理论基础、管理方法和技术手段进行提炼总结，呈现在各位读者面前，以便于更多的行业从业者可以从中
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大数据探索性分析 吴翌琳 房祥忠 中国人民大学出版社 9787300230627
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简数据挖掘 9787121359637 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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Hadoop大数据技术原理与应用（第2版） 9787302633969 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
本书附有配套视频、教学PPT、教学设计、测试题等资源，同时，为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。
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数据结构简明教程 吴仁群 机械工业出版社 9787111301783
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一本书讲透数据跨境流动林梓瀚 著机械工业出版社9787111777588
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正版书籍 Service Mesh实战：用Istio软负载实现服务网格 电子工业出版社 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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发现数据之美:数据分析原理与实践 彭鸿涛, 聂磊著 电子工业出版社 9787121235580
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，认为只有做好最基本的数据分析，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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关于数据中心运维管理的书籍很多，但本书不落俗套，令人耳目一新之处在于：? 资深的主创团队本书支持单位和主创团队绝大多数参与过《数据中心场地基础设施运维管理标准》的编写；
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Microsoft SQl Server 2005技术内幕：存储引擎 Kalen Delaney 等 著 电子工业出版社
《Microsoft SQl Server 2005技术内幕：存储引擎》适合于专业数据库开发者、BI开发者、DBA和以SQL Server作为后台数据库的一般应用程序开发者。《Microsoft SQl Server 2005技术内幕：存储引擎》不仅适合SQL Server 2005的初级读者，也适合SQL Server 2005的中高级读者。读者可以从中获得的方法、务实的建议和实例代码来帮助他们掌握创建和维护企业级关系数据库所需的复杂技术。《Microsoft SQl Server 2005技术内幕：存储引擎》是所有SQL Server 2005用户的案头之书。
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分布式系统性能优化：方法与实践 9787111794622 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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统计分析：从小数据到大数据丁亚军 著电子工业出版社9787121377532 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
面对小数据和大数据，数据分析师应该如何收集数据信息？传统的业务框架如何与统计学相关联？测量学扮演着什么角色？建模过程有哪些预分析技术和修正技术？建模工作完成后，如何解析？如何归因？如何预测？等等，这些数据分析能力构成了本书的分析框架。 本书分为8章，小数据与大数据分析模式的动态切换贯穿全书，展示了数据分析案例的模块化分析思路。第1～3章为数据预分析部分，强调业务问题与统计问题的衔接；第4～6章为统计建模阶段，其中附有对行业案例和业务敏感度的训练、对统计和业务整合的审美建议，进而构造出一套具有灵活调校的数据分析模式。第7～8章解决的问题是，如何将晦涩难懂的统计解释转换成业务解释。 由衷地希望本书能够成为数据运营人员与初中级数据分析师分析数据的行动指南。
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知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据资源中发现知识宝藏，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。 《知识发现》全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果和进展。全书共分15章。第1章是绪论，概述知识发现的重要概念和发展过程。下面三章重点讨论分类问题，包括决策树、支持向量机和迁移学习。第5章阐述聚类分析。第6章是关联规则。第7章讨论粗糙集和粒度计算。第8章介绍神经网络，书中着重介绍几种实用的算法。第9章探讨贝叶斯网络。第10章讨论隐马尔可夫模型。第11章探讨图挖掘。第12章讨论进化计算和遗传算法。第13章探讨分布式知识发现，它使海量数据挖掘成为可能。最后两章以web知识发现、认知神经科学为例
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数据挖掘导论-（英文版）【正版书籍，满额减，可开发票】 正版
《数据挖掘导论（英文版）》全面介绍了数据挖掘的理论和方法，着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题，涉及学科领域众多，适用面广。书中涵盖5个主题 数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章 前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的主题。包含大量的图表、综合示例和丰富的习题。·不需要数据库背景。只需要很少的统计学或数学背景知识。·网上配套教辅资源丰富，包括PPT、习题解答、数据集等。
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《穿越数据的迷宫：数据管理执行指南》一书是DAMA（国际数据管理协会）强烈推荐的关于数据管理和数据治理的重要书籍，也是《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》（ DAMA ? DMBOK2 ）认证培训配套教材。该书重点从管理层的角度阐述为什么数据管理很重要，数据管理包括了哪些内容，以及如何进行数据管理，从而帮助管理层在了解数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。
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