
统计分析:以R语言为工具 理论+案例+习题+讲解,打通从数据到价值的 “任督二脉”,轻松玩转统计分析
1.从R语言的下载与安装讲起,真正实现零基础学习统计分析。 2.详细介绍R 语言中数据管理及预处理操作方法,辅以大量有梗有趣的实例,讲解深入浅出,通俗易懂,富有趣味性。 3.从数据选择、数据清洗、数据处理到数据可视化,全流程专业讲解,挖掘主流算法与模型,解决实际问题,理论基础与实用性并重。 4.每章设有课后习题,学习巩固两不误;详细答案讲解,解决学习路上的所有疑惑。 5.超完整数据打包文件、课程讲解PPT课件、软件包、案例代码, 保姆式 服务,全方位为读者学习保驾护航。
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本书是普通高等教育“十一五”***规划教材。书中全部程序均上机验证并调试通过。在每章中都收集了难度各异的习题和例题,有习题答案。各章中的“简单应用举例”有很强的实用性和可操作性。
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本书内容构筑成关于数据链的从理论、相关技术到系统应用的完整体系,虽然所介绍的是国外的数据链系统,但作者多年来教学和研究成果融入其中。这是一部很好的学习和研究数据链的教材或参考书。
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1 作者为中科院软件所博士,其多年发表论文的经验使得这本书的行文完全会让你眼前一亮,严谨且准确。 2 作者精心绘制200余幅图,本书用四色印刷尽力真实还原出来,呈现着作者强大的技术工匠精神。 3 本书采用问题驱动的叙述方式,强调基本原理的阐述,内容非常扎实,且更多的是关乎大数据处理框架的底层原理描述,所以一旦学懂,肯定会让你在大数据领域更上一层楼。
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Scala和Spark大数据分析 函数式编程、数据流和机器学习 用SparkR和PySpark API来开发Spark应用,用Zeppelin进行交互式数据分析,用Alluxio进行内存数据处理。
近几年来,Scala得到广泛运用,在数据科学和分析领域的应用更是如火如荼。基于Scala构建的大数据处理框架Spark获得广泛认可,在产品中得到大量应用。如果你想借助Scala和Spark的卓越能力来处理大数据,本书将是你的理想选择。 本书开篇介绍Scala语言,指导你更好地理解 面向对象 和 函数式编程 等在开发Spark应用时必须掌握的概念。此后转向Spark,介绍Spark的核心抽象概念,如RDD和数据帧。利用这些知识,你可更好地使用Spark SQL、GraphX和Spark结构化流等技术来分析结构化和非结构化数据,开发出具备可伸缩性和容错能力的流式应用。*后,本书探讨一些高级主题,如Spark监控、配置、调试、测试和部署等。 通过本书,你将学会用SparkR和PySpark API来开发Spark应用,用Zeppelin进行交互式数据分析,以及用Alluxio进行内存数据处理等。 在完成本书的学习后,你将全面深入地理
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本书是中山大学重点学科建设成果,获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐,是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书获国家重点研发计划重点专项 深部矿产资源评价理论与方法 项目(2016YFC0600506)、中国地质调查局(12120113067600)、国家自然科学基金(41273040)及广东省地质过程与矿产资源探查实验室开放基金联合资助,获国际数学地球科学协会(IAMG)Felix Chayes奖7000美元奖金支持。本书是中山大学研究生试用研究型教材,对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材,也可供科研人员研究时参考。
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数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)/大数据技术丛书
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广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告优化师 资深广告优化师撰写,宋星、吴俊等近10位专家推荐,快速提升广告优化师数据分析能力
(1)作者是资深的广告优化师和数据分析师,是国内*早参与应用商店广告优化研究的专家之一,百度认证的资深营销顾问。(2)作者服务过百度、腾讯、阿里、字节跳动、美团、网易、携程、小米、领英、陌陌、58同城等多家广告主,管理广告预算累计上亿元。(3)本书不仅讲解了一位优秀广告优化师需要掌握的统计学知识和数据分析知识,而且还分享了快速学习这些知识的方法。(4)本书从业务角度总结了移动广告、SEM、信息流广告、应用商店广告等多种形态广告数据的分析方法,以及效果优化技巧。
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LabVIEW虚拟仪器设计及应用——程序设计、数据采集、硬件控制与信号处理
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数据科学实战入门 使用Python和R 一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践,针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。
内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章: 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章: 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准,如果需要,可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章: 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心,在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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数学基本问题的MATLAB解法 用MATLAB打通数学。MATLAB数值计算和工程计算。高等数学,线性代数,概率论,数值分析
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统计数据分析基础教程(第二版)习题与实验指导(大学计算机基础与应用系列立体化教材)
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流式系统(影印版) TylerAkidau,SlavaChernyak,ReuvenLax 著 新华书店正版,多仓就近发货,85%城市次日达,团购优惠咨询在线客服!
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如今,流式数据是大数据中的一个大问题。 随着越来越多的企业试图掌控遍布全球的无限海量数据集,流式系统终于到了足以被主流接纳的成熟度。通过这本实用指南,数据工程师、数据科学家和开发人员将学习到如何以概念化和无关于平台的方式处理流式数据。基于对Tyler Akidau的热门博文《Streaming 101》和《Streaming 102》的拓展,本书将带你从入门到细致入微地理解实时数据流处理的what、where、when和how。你还将与合著者Slava Chernyak和Reuven Lax一起深入了解水印和exactly-once处理。 你将学习到:如何比较流式和批量数据处理模式健全的乱序数据处理背后的核心原理和概念水印如何在无限数据集中跟踪进度和完整性exactly-once数据处理技术如何确保正确性流和表的概念如何构成批量和流式数据处理的基础用现实世界的例子演示强大的持久状态机制背后的实用动机时变关系(ti
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策略驱动型数据中心 ACI技术详解 详细介绍思科ACI架构的原理,软硬件结构和用户实例的专著。将新一代数据中心的架构设计原则、概念和方法娓娓道来,让读者深入理解掌握新一代数据中心的建设和运维。
思科在2013年末推出了ACI解决方案,以从应用出发的视角构建企业级数据中心网络,通过开源开放的方式来包容云化的基础架构资源,更重要的是具化网络与应用、与业务之间的关联,从而凸显网络对于企业的价值。当然,天下没有免费的午餐,企业网络从业人员需要用全新的视角来审视自身的工作,从枯燥的网络协议和命令行中抬起头来,更多地去理解企业应用和背后的技术架构,从思考“How:怎么实现”到更多思考“Why What:为什么实现? ?实现什么”。 ACI(Application Centric Infrastructure,以应用为中心的基础架构)的出现,引领了网络行业,尤其是SDN新的发展趋势,并得到了业内的积极响应,为此这本关于ACI的技术专著也于2014年末孕育而生,本书同时还是思科公司成立30周年纪念特别版。 作为20年来中国市场和客户值得信赖的合作伙伴,思科中国公司
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《大数据案例精析》适合高等院校与大数据相关各专业本科和研究生的案例教学。
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Spark大数据分析技术与实战 Spark技术全覆盖,有数据、有案例、有分析,CDA数据分析师系列丛书
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基于大数据的商务智能分析 机械工业出版社 新华书店正版,多仓就近发货,85%城市次日达,团购优惠咨询在线客服!
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Elasticsearch数据分析与实战应用 采用一套开源的金融数据和文本分析插件,有系统地详细说明如何采用Elasticsearch 7.5进行数据分析和应用
Elasticsearch数据分析与实战应用,由Bookauthority 机构进行评级和推荐,成为2021 年值得阅读的四本 Elasticsearch 新书作者之一,为读者带来了其又一力作,一本技术性的新书。本书有别于外语的中文翻译本,采用一套开源的金融数据和文本分析插件,有系统地详细说明如何采用Elasticsearch 7.5进行数据分析和应用。从初学开始,逐步介绍进阶主题,从而构建和掌握 Elasticsearch 这个强大的搜索引擎。
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大数据正在逐步深入人心,快速融入各行各业,正在对人类的工作、生活与思维方式上产生巨大的变革。大数据的 威力 也强烈的冲击着教育系统,正在给教育带来全新景观,成为推动教育系统创新与变革的颠覆力量,展现出未来教育的无限魅力。《教育大数据》正是在这样的背景下编写,力求把握教育大数据应用的前沿,以教育大数据的应用为特色,阐述大数据在教育各个应用领域的发展和应用现状。
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Hive数据仓库应用 基础书籍-Hive数据仓库技术零基础入门,项目案例-深度解析企业级项目案例的完整开发过程,资源丰富-提供配套资源服务,内容丰富-详细讲解Hive部署、操作和优化。
Hive提出海量数据可以继续沿用传统数据分析方法SQL语句来处理的思想,开发人员不需要学习新的计算机语言而继续使用熟悉的SQL结构化查询语句来处理大规模的数据,Hive中的SQL语句我们称之为HiveQL查询语句,HiveQL查询语句的语法结构与传统SQL语句的语法结构几乎是一模一样的。Hive运行在Hadoop分布式系统中,这使得Hive不仅可以使用HDFS进行分布式存储,而且还可以通过MapReduce分布式计算框架来查询数据,相比于传统数据仓库来说,Hive在存储性能和查询效率上都得到了很好的提升。 本书将带领大家认识Hive的相关技术。通过学习本书,使读者对Hive有一个深刻的认识,本书共分为9章。
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蔡颖、鲍立威编著的《商业智能原理与应用》全面系统地介绍了商业智能的基本概念、基本方法和基本技术,并以MicrosoftSQLServer作为数据仓库管理平台,以SQL Server Business Intelligence DevelopmentVisualStudio作为商业智能开发平台,进行了丰富的案例演示。本书共分11章,第1章介绍了数据挖掘的发展过程和商业智能的定义;第2章讲解了数据仓库的概念、体系结构和设计与实施;第3章讲解了数据预处理的主要方法及如何使用SQLServer Integration Services进行数据的清理、转换和装载;第4章主要讲解了多维数据分析的方法和如何使用SQLServer Analysis Services构建多维数据集;第5章主要讲解了如何使用SQL Server ReportServices构建智能报表;第6章至第10章主要讲解了数据挖掘技术和主要的数据挖掘算法,并使用SQLServer中的数据挖掘算法对挖掘过程作了详细的描述;第11章主要介绍基于多维数
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统计分析:从小数据到大数据 统计分析老兵多年潜心编写,业务视角的统计思维,从小数据到大数据,厘清数据分析的技术脉络,并深入解读了统计算法和机器学习,SPSS 案例实操
《统计分析:从小数据到大数据》是一名统计分析老兵多年潜心学习,深入理解统计分析的内涵和精髓,并结合自己丰富的培训经验,以及大量的一线工程实践经验编写而成,从统计调查小数据到电商实战大数据, 厘清数据分析的技术脉络、算法的进化,CDA数据分析理事赵坚毅倾情作序。
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数据仓库与数据挖掘应用教程 本书从介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念出发,由简单到复杂,循序渐进介绍数据仓库和数据挖掘系统的开发过程,适合作为高等学校大数据、电子商务专业教材
内容全面、知识点详实:在内容讲授上力求详实和全面,细致解析每个知识点和各知识点的联系。 条理清晰、讲解透彻:从介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念出发,由简单到复杂,循序渐进介绍数据仓库和数据挖掘系统的开发过程。 精选实例、实用性强:列举了大量的应用示例,读者通过上机模仿可以大大提高使用应用系统开发能力。 配套教学资源丰富:提供了教学PPT、书中所有示例代码、相关数据库文件和ETL源程序。便于读者打开和调试。
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Power BI商业数据分析完全自学教程 数十位数据分析师及大咖用技术的升华、智慧的碰撞完成了这部集Power BI功能、技法、应用、经验、实战于一体的Power BI宝典
大型:数十位数据分析师及大咖用技术的升华、智慧的碰撞完成了这部集Power BI功能、技法、应用、经验、实战于一体的Power BI宝典。 实战:书中 新功能、重点、实战、技法、妙招 一目了然,并安排了79个 重点 知识、69个 知识实战 、10个章节 过关练习 、25 个 妙招技法 ,内容几乎涵盖了Power BI所有工具、命令及相关功能,系统且全面地讲解了Power BI在商业数据智能化分析中的相关应用。 易学:配套附赠所有案例素材文件及效果文件,方便读者同步学习和练习,以及81节近400分钟与书同步的视频教程,扫码下载即可观看学习。 超值:除了本书外,还可免费获得超强的学习套餐,包括3部视频教程与4部电子书,包括Excel表格与数据处理、职场高效办公技能与时间管理等方面的内容。
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从运维菜鸟到大咖,你还有多远:数据中心设施运维指南 程小丹、李崇辉、曹洁 著 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书由实战经验丰富的数据中心运维达人、专家,以运维人手记的方式,分享这些年踩过的坑、蹚过的雷,不仅有成功经验,还有对挫折和教训的反思,甚至还有惊心动魄的数据中心火灾救援过程。内容分为两大部分,“运维人手记”和“关键设备运维指南”。第一部分是通过虚拟人物——运维人Peter和Tom,以小说体的形式介绍运维人员在实际工作中会经历的那些事儿。首次汇聚了业内运维精英的实操案例,有助于运维人员从别人的教训中吸收经验,降低自己犯错的概率。第二部分是由数据中心核心设备供应商们讲述数据中心的主要设备在运维过程中需要注意的要点,体现了厂商的多年技术积累和经验之谈,有助于运维人员提升设备维护水平。 本书适合数据中心运维工作人员、企业管理者,以及对信息系统和数据中心运维感兴趣的各界人士阅读。
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本书介绍了目前大数据处理的两套主流框架Hadoop和Spark,包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算框架、HBase数据库、Hive结构化数据处理模块、Spark计算框架和Spark SQL 结构化数据处理模块。书中按照顺序由浅入深地介绍了各模块的系统原理、部署方法、配置方法、基本操作等内容。本书侧重于实践操作,通过实践学习大数据技术,在使用大数据工具的过程中使读者逐步了解大数据处理的基本概念、方法和步骤,强化实际操作能力。可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
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