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机工 数据挖掘导论（英文版·原书第2版） [美]陈封能（Pang-Ning Tan）迈克尔·斯坦巴赫（Michael S
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国外经典教材：数据挖掘教程 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《国外经典教材·数据挖掘教程》为数据挖掘的基础教程，是作者多年来从事数据挖掘和专家系统课程教学经验的总结。它从商业角度介绍了数据挖掘的原理以及从数据中提取隐含模式的技术。《国外经典教材·数据挖掘教程》首先帮助读者建立起数据挖掘的概念，进而通过13个数据挖掘示例帮助读者掌握数据挖掘的原理。《国外经典教材·数据挖掘教程》的最后部分还介绍了结合专家系统和智能代理解决复杂问题的方法。
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算力芯片 高性能 CPU/GPU/NPU微架构分析濮元恺 编电子工业出版社9787121483790
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大数据时代的人机关系闫奎铭北京航空航天大学出版社9787512420984
大数据为何如此聪明？它是否会chao越人类理性的控制？本书选取人机关系这一切入点作为分析视角，综合以往哲学界做出的相关论述，阐释了新的概念与理论体系下大数据如何在人机交互中构建和涌现智能。 本书以大数据时代作为总的分析背景，进行了 人机关系的内涵分析 人机关系与心物关系问题的关联 大数据的构建与其意向性的负载 大数据的可建构性研究 人机关系视域下的大数据的伦理问题 等方面的论述，在跟随时代热点的同时也对 心物关系 和 他心知 等经典的哲学问题做出了视角较为新颖的回应。本书知识性、系统性较强，可作为科技哲学领域研究的专家学者进一步从事人工智能哲学和技术哲学等领域研究的参考用书。
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数据驱动设计：A/B测试提升用户体验 [美]罗谢尔·肯(Rochelle King) 伊丽莎白 F.邱吉尔(Elizab 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书旨在帮你了解数据引导设计的基本原则，了解数据与设计流程整合的价值，避免常见的陷阱与误区。本书重点关注定量实验与A/B测试，因为我们发现，数据分析与设计实践在此鲜有交集，但相对的潜在价值与机会缺大。本书提供了一些关于在组织中开展数据实践的观点。通过阅读这本书，你将转变你的团队的工作方式，从数据中获得大收益。后希望你可以在衡量指标的选择、佳展示方式与展示时机、测试以及设计意图增强方面，自信地表达自己的思路。
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数据分析从入门到进阶 第2版 机械工业出版社 【新华书店自营】
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数据仓库为企业和组织提供了收集、存储和分析海量业务数据的必要策略。随着业务活动的日益增长，数据仓库领域变得越来越重要。本书被誉为数据仓库的“”，从1990年第1版出版起，不仅带动了数据仓库行业的发展，而且至今仍然是数据仓库方面的入门读物。《数据仓库（原书第4版）》涵盖了数据仓库新技术，保持了在这一领域的先锋地位。 纵观数据仓库系统的基本组成部分，读者会体验到数据仓库设计方法的更新；各种数据仓库的迁移策略以及应用在装载、索引和数据管理方面的技术。本书为读者提供了数据仓库领域的新进展。 《数据仓库（原书第4版）》新增的内容： 在数据仓库中处理非结构化数据的方法 在各种不同的存储介质上存储数据的方法 关系型数据库设计和多维数据库设计的对比 在规划数据仓库项目时如何度量投资回
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从1开始——数据分析师成长之路张旭东 著电子工业出版社9787121306792 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
数据分析行业就像所有新兴行业初期一样，伴随着混乱和盲目，一方面市场上培训机构巧立名目颁发证书，另一方面也有许多国外的著作被生搬硬套过来供自学者学习。本书是**本结合国内公司实际状况和作者多年数据分析经验，系统而又详尽地介绍数据分析工作的作品。相较于使用Excel进行数据统计工作更加专业化、系统化，相较于数据挖掘与编程算法更加易于理解和贴合业务。从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。
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现代计算机科学与技术教材系列：数据挖掘与教学建模 廖芹 著 9787118066715 国防工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《数据挖掘与教学建模》以国际数据挖掘标准流程（GRISP-DM）为依据，以企业管理面临的现实问题为应用案例，由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容，并引人应用广泛的数据挖掘Clementine软件辅助问题案例的解决，使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法，而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程，可以学习应用软件辅助解决问题的操作方法。 《数据挖掘与教学建模》把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述，简述理论，突出应用，详细分析，展示过程，既考虑高校学生的学习需要，分本科生与研究生学习层次，又考虑企业管理者的应用与实践需要。 《数据挖掘与教学建模》可作为数据挖掘理论与技术的教学、实践、应用和提高的教科书或参考书。适合
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