（1）利用软件工程组织内容。 （2）讲述了数据仓库的基础知识和工具 （3）研究了数据挖掘的任务及其挑战 （4）给出了经典的数据挖掘算法 （5）介绍了数据挖掘的产品 （6）剖析了税务数据挖掘的案例 （7）探索了大数据的管理和应用问题
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本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶。本书是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计*机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程进行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。
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数据分析方法及应用──基于SPSS和EXCEL环境 真正的案例教学,实现数据统计分析的实际需求
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一本大数据导论教材
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大数据分析原理与实践 基于阿里云技术全面介绍大数据分析的原理与实践
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大数据技术与应用 本书是将大数据这一计算机前沿科学和基础教学有机结合的典范教材，由浅入深地剖析了大数据的分析处理方法和技术手段。
1.本书围绕大数据及其相关技术这一主题，采用深入浅出的叙述方式，简明扼要地阐述了大数据和云计算等新兴技术的基本理论、知识内容、关键技术和实际应用，为广大高校师生提供大数据方向计算机公共基础课程的基础知识和大数据的应用方法、案例剖析。2.在编写原则上，本书既维持了大数据相关信息技术本身应有的系统性和理论性，又着重体现应用性与针对性。本书可以用于启发式教学模式，同时适合混合式教学模式，且便于学生理解和掌握。IT产业在过去50多年的发展历程中，已经经历过几轮技术浪潮。如今，新的一股浪潮正在迅速朝我们涌来，并将触及IT行业的许多方面，这就是大数据浪潮。其将比之前发生过的浪潮更大、触及面更广，并将对人们的工作和生活产生新的影响。因此，在面对大数据之际，各个专业的在校大学生迫切需要充实自己原有的I
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R语言数据分析与挖掘实战 10余位资深大数据专家结合10余年数据挖掘与实施经验，通过10余个真实的案例为10余个行业的数据挖掘给出了解决方案，并提供相关的建模文件和源代码
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导语_点评_推荐词
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本书结合作者多年从事数据挖掘教学、开发数据挖掘项目的经验，从实际出发，以实用的例子，系统地介绍了数据挖掘。全书分为三个部分，共10章。 第1部分由第1～3章组成，包括商业智能的概念和发展、数据挖掘和数据仓库的基本概念以及它们之间的关系；数据仓库的基本概念和设计步骤，并介绍了联机分析技术的分类和特点，以及回归分析、关联规则、聚类分析、决策树分析等数据挖掘常用分析方法的概念和算法。 第2部分由第4～9章组成，包括Excel 2010数据分析和预测的功能、Excel 2010的数据挖掘功能；SQL Server 2012的Analysis Services功能、设置数据源、设置数据源视图、设置挖掘结构、处理挖掘模型、查看挖掘结果等；Microsoft SQL Server Analysis Services中提供的*常用的6个数据挖掘算法原理与参数；SPSSStatistics的界面和基础操作；SPSS Statistics在数据挖掘中常用
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（1）全面：数据分析与大数据处理所需的所有技术，包含基础理论、核心概念、实施流程，从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算等。 （2）深入：一本书讲透1种编程语言和14种数据分析与大处理工具，以及大数据分析技术及项目开发方法。 （3）丰富：包含45个 新手问答 、17个章节的 实训 、3个项目综合实战、50道Python面试题精选。
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基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 一站式实战型大数据核心技术学习指导——Hadoop+Spark
1、选取知识点核心实用，以互联网 实现终身学习2、以企业需求为设计导向，以任务驱动为讲解方式3、以案例为主线组织知识点，以实战项目来提升技术4、充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练
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统计描述、统计推断到探索性分析层层进阶 案例丰富，懂点统计就能做专业的分析 影响了数十万数据分析师的 谁说菜鸟不会数据分析 家族成员，小蚊子团队出品
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数据挖掘：原理与实践（进阶篇） 全面探讨数据挖掘的使用场景和使用方法
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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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大数据分析——数据仓库项目实战 大数据 数仓 数据仓库 应用场景 搭建需求 赠配套教学视频 项目脚本源码
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Hadoop构建数据仓库实践 王雪迎 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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Hadoop构建数据仓库实践 通过构建数据仓库，深入学习Hadoop, 轻松掌握大数据技术
本书共13章，主要内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用Hive进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hue将数据可视化，以及数据仓库中的渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。
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Hadoop构建数据仓库实践 清华大学出版社 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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本书是作者在多年的教学实践、科学研究以及项目实践的基础上，参阅了大量国内外相关教材后，几经修改而成，主要特点如下。 1．语言严谨、精练。对数据库中的基本概念和技术进行了清楚准确的解释并结合实例说明，让读者能较轻松地掌握每一个知识点。 2．实际项目开发与理论教学紧密结合。为了使读者能快速地掌握关系型数据库的相关技能并熟练运用，本书在各个章节的重要知识点后面都根据实际项目的数据库完成相关的实训，完整地实现的数据库的设计和程序设计过程。 3．合理、有效的组织。本书按照由浅入深的顺序，循序渐进系统地介绍了数据库应用、管理以及程序设计的相关知识和技能。各个章节的编写以实践应用为目标，理论的阐述主要围绕着实际应用技术组织和展开，练习的重要性得到体现，不再附属于相关理论知识。 4．内容充实、实用
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社交网络信息传播模型、算法及应用 朱建明 填补社交网络分析领域缺乏系统阐述数学方法的专业书籍的空白
本书系统地阐述了信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展社交网络研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考资料。
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全面解读大数据基础：详细介绍大数据基础知识和前沿应用，新手入门 详细厘清算法逻辑：详解大数据分析平台与处理流程、大数据采集与预处理、大数据存储与管理技术、机器学习与可视化等核心知识 深入解析场景应用：算法与实际应用相结合，深入浅出解析大数据在生活和工作中的具体应用 可实操、能落地：有理论有实战，介绍大数据算法与技术的实际应用，步骤清楚，条理清晰，有平台，能实操
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当当网正版图书 EViews在数据分析中的应用 GraphPad Prism统计分析 身边的统计学 Power Quer
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Flink 原理、实战与性能优化 Flink流式计算领域先驱和布道者，从功能、原理、实战、调优4个维度带你从入门到进阶，豆瓣评分8.7。
（1）作者是资深的流式计算领域专家，是流式计算和Flink领域的先行者和布道者，已经利用Flink在银行、证券和铁路领域的头部企业做了大量的项目实践。 （2）作者是经验丰富的架构师，曾经是明略数据的大数据架构师，现为第四范式的AI项目架构师。 （3）从功能、原理、实战和调优4个维度循序渐进讲解利用Flink进行分布式流式应用开发，指导读者从零基础入门到进阶。 （4）本书得到了第四范式的首席架构师胡时伟、明略科技集团技术VP杨威、国盛金控/极盛科技大数据总监罗志鹏等专家的强烈推荐。
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穿越数据的迷宫：数据管理执行指南 穿越数据的迷宫，遇见数据管理执行诀窍
《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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本书中文版分为基础篇和进阶篇，深入探讨了数据挖掘的各个方面，从基础知识到复杂的数据类型及其应用，涉及数据挖掘的各种问题领域。全书既有基本方法，也有进阶内容，彼此融为一体，这使得本书既可以作为数据挖掘领域的工具书，也可以作为数据科学、人工智能、计算机等相关专业本科及研究生教材。 大数据和人工智能时代的数据挖掘教材，将数据挖掘归纳成四个基本问题：聚类、分类、关联模式挖掘和异常分析，不仅详解数据挖掘的基础知识，而且还介绍高级数据类型，结合复杂多样的实际数据环境，探讨数据挖掘的应用场景和使用方法。 作译者均为数据挖掘领域资深学者。作者是IBM T. J. Watson研究中心杰出研究员阿加沃尔博士，他擅长将计算机科学问题提炼成数学问题，而且又能用计算机科学方法解决实际问题，本书是他的代表作之一。翻译工
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SPSS数据挖掘与案例分析应用实践 SPSS，数据挖掘和数据分析工具
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教育大数据(大数据技术与应用) 大数据时代教育领域的启发式读本
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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近距离行业洞察，35年行业积累，20例深度揭秘；本书的主编卢朝霞女士，作为东北大学的资深教授，我国大健康和信息化领域著名的专家学者，以及东软集团的高级副总裁，她既具备非常深厚的专业背景和理论功底，同时也拥有数十年所积累的非常丰富的企业实践经验。
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大数据分析与挖掘 计算机教指委-华为ICT产学结合项目：数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调几本概念+算法实践；"小数据"上会"算"，"大数据"上"算得快"。
1. 校企结合典型案例。 2. 华为提供技术支持和技术案例。 3. 计算机教指委提供专家指导意见。 4. 作者来自985高校，水平高。 5. 配套资源丰富。
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拿下Offer:数据分析师求职面试指南 作者多年面试官和面试者的经验，揭秘数据分析师求职面试技巧和技能
在大数据和人工智能的浪潮下，企业对数据分析师的需求与日俱增，要求也越来越高。本书犹如一本行动指南，将数据分析师面试与工作内容紧密结合，理论与实战兼顾。从数据到算法、从业务到创新，帮助读者打造一专多能的数据分析技能树，对想要从事数据分析工作的人员而言是一份不可多得的资料。
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数据天才:数据科学家修炼之道 (美)Vincent Granville(文森特·格兰维尔) 电子工业出版社【售后无忧】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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自己动手实现Lua：虚拟机、编译器和标准库 用Go和Java深入阐述Lua虚拟机、编译器、标准库及核心语法原理，七牛云许式伟等力荐
（1）作者是的服务器开发工程师和架构师，精通Java、GO和Lua等语言，对高级语言的虚拟机有深入研究，《自己动手写Java虚拟机》作者。 （2）本书3大内容特色：零基础自制编程语言、彻底掌握Lua语言实现原理和工作机制、提升Go和Java语言编程能力。 （3）本书得到了七牛云创始人兼CEO等大佬的高度评价和推荐。
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数据之美：一本书学会可视化设计 作者继《鲜活的数据》之后又一力作,《大数据时代》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思库克耶倾情推荐
《经济学人》年度推荐三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化TOP3图书
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数据之美:一本书学会可视化设计 中国人民大学出版社 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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以Hadoop、Spark两大生态系统为基础，以大数据背景、软件、采集、存储、处理、分析、可视化、安全以及应用为线索，结合Flume、Sqoop、HDFS、HBase、Kafka、Kylin、Hive、Redis、MongoDB等主要组件技术，详解大数据技术基础。
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第2版参考了美国国家标准与技术局对云计算的定义，结合作者近期的教学和云计算项目实战经验，对open stack溶入了更多的笔墨。书中涉及的软件和技术更新到今天。新增了更多的图片，使得内容更加通俗易懂。结合了读者的反馈意见对章节也做了更好的调整。
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基于SPSS Modeler的数据挖掘（第二版）（统计数据分析与应用丛书）
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企业级大数据平台构建：架构与实现 完整的介绍了构建一个真实可用、安全可靠的企业级大数据平台所需要运用的知识体系，及构建的具体步骤和方法
目前市面上有很多Hadoop体系相关技术的书籍，比如像Hadoop、Spark这类火爆的技术已经有大量的专业书籍进行讲解。但是这类书籍多是以纵向的视角去讲解某一个具体的技术。而本书以横向的视角出发，横向拉通Hadoop体系技术栈，以构建一个真实可用、安全可靠的企业级大数据平台为目标来撰写，本书以讲解实际操作部署为主，其中特别描述了安全部分。同时在讲解的过程中穿插介绍各种技术栈核心概念和背景, 帮助读者进行知识的应用与整合。目前市场上这类横向拉通Hadoop体系技术栈的数据并不多见。
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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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