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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SAS数据统计分析与编程实践 逐步建立SAS语法框架和知识体系逻辑框架,更将行业工作流程、技巧和发展趋势融入书中.
建立起SAS语法的基本框架和知识体系的逻辑框架，更将数据分析行业工作流程、技巧和行业发展融入书中，凝练出自我提升途径。
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导语_点评_推荐词
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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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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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智能数据挖掘——面向不确定数据的频繁模式 了解智能数据挖掘的窗口
本书全面总结了不确定数据环境下频繁模式挖掘领域的主要研究成果，从数据模型、问题定义、常用算法等方面系统介绍了不确定频繁项集挖掘、不确定序列模式挖掘、不确定频繁子图模式挖掘、不确定高效用项集挖掘以及不确定加权频繁项集挖掘技术。
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（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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数据挖掘 概念与技术 原书第3版(原书第3版) 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！
·数据挖掘领域拥有里程碑意义的经典著作 ·完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新
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数据挖掘(概念与技术原书第3版)/计算机科学丛书 限时促销中，点击入店发现*多惊喜优惠
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现今市面上已经有书籍全面地介绍数据挖掘的技术理论基础，详细解析各种挖掘算法的原理和细节。同时，还有书籍专门介绍各种数据挖掘算法的实现和相关工作的使用。但这些书侧重于介绍单个数据挖掘功能及相关算法原理，并没有涉及如何将数据挖掘应用到具体实践，本书填补了这个空白。对每个案例都有详细的解析，全面介绍了如何将一个实际问题抽象和转化为数据挖掘的问题，然后利用数据挖掘的理论和方法加以解决，让读者明白来龙去脉。目的是切实指导数据挖掘的应用实践，建立起研究和应用的桥梁。
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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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书中研究内容和成果对于空间数据的组织、描述和表达具有重要的意义。
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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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Python数据分析 (印尼)伊德里斯(Ivan Idris) 著;韩波 译 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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生态学数据分析：方法、程序与软件 9787030439284郭水良科学出版社
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如今，大数据浪潮正在迅速地朝人们涌来，并触及到各个行业和生活的许多方面，给人们的工作和生活带来了更深刻的影响。大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起教育、社交、交通等领域的深刻变革。《大数据关键技术与应用创新》由南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师窦万春撰写，介绍了从大数据的关键技术与行业领域的应用创新，完整地建构了大数据的技术体系，使大数据更好地服务于社会发展，帮助各个专业的高校大学生充实和完善自己原有的计算机知识结构。 本书系统总结提炼了物联网、云计算、人工智能、移动互联网等前沿技术在大数据应用体系中的协同机制，并以教育大数据、社交媒体行为大数据、智能交通大数据等应用创新作为典型案例，高屋建瓴地讨论了大数据应用创新方法和技术路线，能够引领读者
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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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金融数据挖掘 知识产权出版社当当自营同款 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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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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网店的运营有其自身的规律和特点，仅有好商品和低价格还远远不够，如果不懂得分析市场、不懂得选择款式、不懂得引流推广、不懂得数据分析、不懂得页面设计，纵然是经营经验丰富的实体店卖家，也会在 触网 后遭遇 水土不服 。本书正是为了系统解决网店运营方方面面的问题而编写的。书中几乎每一个小节都可以看成是网店运营的一个问题解决方案，几十个方案汇集在一起就成了一本网店运营宝典，为卖家的电商之路保驾护航。 此外，还赠送超值学习大礼包： 1. 网店管理与运营教学PPT4套 2. 网店美工实用模板100个 3. 数据化精准运营PPT1套 4. Excel数据分析视频教程1套
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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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文本情感分析 本书在学术研究成果的基础上提炼而成，系统介绍了情感分析和观点挖掘的的基本原理，重点讨论了情感分析和观点挖掘的难点问题，包括情感词典抽取、情感分类、情绪分析、观点摘要和情感检索等。
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云计算与大数据时代，网络技术人员学习和参考的工具书。本书是高等职业院校十二五规划教材；内容系统讲解，深入浅出；采用项目任务式；用实战教学，注重入门并提高，边做边学。
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Hadoop权威指南(第4版,修订版,升级版) 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！
本书结合理论和实践，由浅入深，全面介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。
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写给程序员的数据挖掘实践指南 人民邮电出版社 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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大数据技术与应用 提供课程教学进度表，每章都有课后的实验与练习环节
配套资源：电子课件、教学进度表、课程实验总结 提供课程教学进度表，供教师参考。理论联系实际，结合一系列了解和熟悉大数据技术与应用的学习和实践活动。为每章教学内容都有针对性地设计了课后的实验与练习环节。提供课程实验总结。
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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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百度统计：网站数据分析实战 做出搜索优化的正确决策，提高网站流量的质量。
本书帮你从看流量到看懂流量，从看数据到看懂数据，从了解访客的浏览行为到理解用户的搜索请求。
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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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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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MATLAB数据分析与挖掘实战 张良均 等 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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大数据系统运维 金融系统资深专家主编，从基础理论到运维实践，重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。
作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发，对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心，没有配置管理，就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图，随时可能迷失方向；同时，在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具，掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理，故障管理，变更管理和升级管理是基础性的，也是日常性的运维工作；安全管理，性能管理，服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶，也是比较复杂的内容；且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。
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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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¥52.00定价：¥52.00
包含250分钟微课视频、丰富的实例代码以及真实、完整的项目案例。 内容囊括Linux和MySQL使用基础、Hadoop和Spark集群搭建、Hadoop两大核心的原理与使用、Hadoop生态圈工具（Hive、HBase、Spoop、Flume等）、Scala基础、RDD、Spark SQL、Spark streaming和Spark-ML等知识点，并有配套实例代码。 详细讲解真实的大数据项目 电力能源大数据分析 。
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大数据技术概论 和你一起揭开大数据神秘的面纱 去伪存真抽丝剥茧，由表及里，循序渐进，让你告别门外汉，成为真专家！
1.以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍的娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合，并且借助可视化的画面感为读者由浅入深地剖析了大数据分析原理和技术架构，非常便于自学。2.本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。
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揭秘网站运营本质和策略解析数据驱动运营的奥秘多行业经典案列深入剖析分享真实的网站运营技巧
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