支持CRM的数据仓库设计 托德曼 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书主要介绍客户关系管理(CRM)环境中使用的数据仓库的设计和构建。书中介绍了数据仓库的概念，探讨了数据仓库的体系结构、逻辑模型、物理实现、工程管理等内容。并且描述了建造数据仓库的一些工具产品，介绍了购买这些工具时需要注意的问题。另外，书中还对数据仓库的时间性问题提出了独到的见解，给出了可行的方案。 本书适合于希望学习数据仓库原理的人员以及数据仓库建造的顾问人员使用。
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Hive数据仓库应用 黑马程序员 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书从理论知识入手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。“工欲善其事，必先利其器”，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他功能，包括Hive内置函数、Hive自定义函数、Hive的新特性事务以及Hive的相关优化，从而帮助读者掌握Hive的强大功能和特性。后，本书通过一个综合项目——教育大数据分析平台，使读者对Hive数据仓库在实际应用中涉及的相关知识内容具有更深入的理解，在此项目中不仅会涉及使用Hive实现数据仓库分层、数据转换和数据分析的相关操作，而且还涉及使用Sqoop将数据仓库中的数据进行导出和导
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从零进阶！数据分析的统计基础【正版】 【正版图书，达额减，电子发票】
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大规模存储系统数据消冗 数据存储技术读物存储系统数据消冗数据压缩计算机科学技术书籍释放数据的无限价值 官方正版 出版社直发
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国之重器出版工程大数据时代的数据挖掘 李涛 著 9787115492395 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以当前热点的数据挖掘应用贯穿全书，通过详解大数据挖掘技术在系统日志、工作票、可持续性研究、推荐系统、智能问答系统、社交媒体、生物信息学与健康医疗、隐私保护等方面的实际应用案例，阐述了如何更好地应用和学习数据挖掘技术。本书融入了数据挖掘前沿技术和典型应用，不仅适合热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界人士阅读，还适合作为各大高校的数据挖掘和机器学习课堂的实践教材和参考书籍。本书有助于读者更好地理解数据挖掘技术背后的根源和本质。
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【新书】数据仓库与数据挖掘 钱育蓉 马梦楠 张凯 清华大学出版社 数据库
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数据素养(美)戴维·赫佐格(David Herzog) 著;沈浩,李运 译中国人民大学出版社有限公司（名州好书）
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云存储安全 大数据分析与计算的基石陈兰香清华大学出版社（名州好书）
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MakeCode与计算思维陈杰、李岩，刘正云清华大学出版社（名州好书）
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【新书】数据星河：构建现代化数据仓库之路 程志远、左岩、翟文麟 清华大学出版社 数据仓库；数据研发；大数据
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大数据分布式计算与案例 李丰 中国人民大学出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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数据挖掘基础教程 [印度]西蒙（Soman K.P） 著；范明、牛常勇 译 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书全面介绍数据挖掘的原理、方法和算法。主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘算法的数据类型、输入和输出、决策树、数据挖掘的预处理和后处理、关联规则挖掘、分类和回归算法、支持向量机、聚类分析及多维数据可视化。 本书讲解深入浅出，并辅以大量实例，随书光盘提供了大量数据集以及两种广泛使用的数据挖掘软件——weka和ExcelMiner，便于读者理解数据挖掘知识。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业数据挖掘课程的教材，也可供广大技术人员参考。
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【出版社直供】数据星河 构建现代化数据仓库之路 程志远 左岩 翟文麟 编 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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1.本书的一作为比尔 恩门，被誉为 数据仓库之父 ，先提出数据仓库概念的学者，在数据库技术管理与数据库设计方面拥有超过35年的经验。 2.本书由国际专业的数据管理专业团体DAMA中国团队翻译。 3.本书涵盖数据湖仓的多个主题，包括基本概念、应用领域和案例分析等，内容丰富多样，语言易懂简洁，能够满足不同领域读者的需求。 4.本书不仅介绍数据湖仓构建的理论知识，而且包含非常有趣的案例分析，可以帮助读者更好地理解理论知识在实际问题中的应用。
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公共仓库元模型:数据仓库集成标准导论【正版图书，达额减，电子发票】 正版
公共仓库元模型（CWM）日益受到数据仓库领域和业务分析领域专业人士的青睐，并准备将其集成到下一代数据仓库产品和工具中。OMG开发的这一新的元数据集成标准力顺利解决数据仓库的集成问题提供了便利，从而解决了在组织中和组织之间共享数据的关键问题。
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大数据治理是一个崭新的研究和应用领域，目前研究成果很少 立足于大数据环境下的数据治理，既有治理视角的战略价值、风险合规，也有管理视角的数据资产、数据服务，模型与案例结合
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