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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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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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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1.内容丰富多样，对比学习考虑当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进，其应用领域丰富广泛，本书除了介绍典型开源大数据处理框架Apache Hadoop框架之外，还介绍了批处理计算Spark、流式计算及典型工具（Storm、Apex、Flink）和事件流及典型工具（Druid）等，让读者了解不同类型工具系统的特点，并配以丰富简单易上手的实例，让读者能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。2.轻量级理论，重在培养动手实践能力为了让读者能够快速掌握技能并保证理论能够适应实践要求，本书本着轻量级理论原则，给出丰富的实例、详实的实验操作步骤和使用普通读者也易于配置的实验环境，让读者能够快速上手，在做中学。3.有效结合实际应用除了各章节给出的配套实例外，本书在*后还给出电商领域的大数据分析综合实例，以实际行业应用案例说明大数据处理和计算工具
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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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GIS技术的应用一直是城乡规划、建筑及景观等相关学科近年来研究的难点之一，由于研究涉及的学科领域差距较大，研究人员的学术背景较为单一，难以在跨学科研究中寻找真正有效的结合点。本书立足于对GIS技术在城市水环境研究方面的应用研究，专注于中小尺度的景观范畴，以人与水环境的互动 亲水性为出发点，总结并实践了相关环境影响因子的采集技术，并运用GIS以及遥感图像等技术对数据进行分析，对城市滨湖景观的亲水性与空间信息数据库进行整合研究，为城市水环境的设计策略提供科学可靠的依据。
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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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新媒体全能实战规划教材 案例丰富，赠送所有案例文件及素材文件 包含书中所有案例的练习题库 包含配套教学的PPT课件 包含名师热门视频课程 包含新媒体、电商行业相关的实战视频教程
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官网 数据库及其应用 2023年版 全国高自考 高自考教材 9787111738473 机械工业出版社 官方正版
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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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大数据导论 大数据系列教材之一，大数据时代入门教程，注重系统性、全面性、可用性、实用性。引领读者走进丰富的大数据世界，开启大数据思维方式！
大数据系列丛书 由多本既独立又有丰富内在联系的大数据时代思维、技术与应用的教材组成。《大数据导论》是其中的一本，也是入门篇。 2012年以来，由于互联网和信息行业的快速发展，大数据越来越引起人们的关注，已经引发自云计算、互联网之后IT行业的又一大颠覆性技术革命。人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中人与人的交互信息、位置信息等，数据量将远远超越现有企业的IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。 本书系统、全面地介绍大数据的基本知识，包括
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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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小白轻松学数据分析（套装共3册） 数据分析入门工具书，手把手教你学Excel、Power BI数据分析
本书为读者提供了一种轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场合，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。
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精益数据分析 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。那些想要验证自己的创意、解决实际问题和渴望拥有成功事业的人，可以把本书当成一套明确的实践计划、一幅清晰的创业路线图、一本实践指南，或者一套反复实践的方法论。
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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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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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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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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
教学资源 ? 教学课件 配书教学课件（PPT）可到清华大学出版社网站本书页面下载。 ? 示例程序 配书示例程序（VI）可到清华大学出版社网站本书页面下载。
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策略产品经理：数据赋能业务 阿里巴巴资深产品经理作品，大厂实战总结。助你深入掌握策略产品技能，从0到1构建策略产品。
策略产品经理是一种高阶的产品经理形态，是互联网企业重要的且难得的人才，也是值得很多产品经理（尤其是数据产品经理）和技术人员转型和投入的方向。夏杰老师是这个领域的佼佼者，经历过多家大厂重点项目的历练，其经验总结是非常珍贵的。
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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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Hadoop指南(第4版,修订版,升级版) 大数据的存储与分析 hadoop实战手册 hadoop数据集的存储和分析 大 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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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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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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MySQL是怎样使用的 快速入门MySQL 小孩子49*9 深入浅出MySQL入门教程 数据挖掘分析 官方正版 出版社直发
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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
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异构信息网络挖掘：原理和方法 UIUC韩家炜教授和孙艺洲教授*力作，介绍异构信息网络挖掘原理及方法
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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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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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大数据侦查 数据仓库与数据挖掘 大数据时代 王燃 著 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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移动数据挖掘 由微软亚洲研究院移动互联网挖掘团队编著，介绍移动数据挖掘方向的研究进展和产业应用。
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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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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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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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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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