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《大数据质量》为“大数据技术与应用”丛书之一,列入“十三五”国家重点图书出版规划项目。《大数据质量》共7章。章叙述数据质量的概况,列举出数据质量的影响和产生因素、数据质量的定义及面临的挑战、以及数据质量与信息质量的关系。第2章介绍了与数据质量有关的各种国际标准和行业标准。第3章讨论了数据分类和数据模型,并针对半结构化和非结构化数据,给出了一些数据模型和质量模型。第4章详细阐述数据质量的相关技术,包括:数据集成、数据剖析、数据清洁和数据溯源,并给出它们在大数据环境下的实现技术和方案。第5章详细论述了数据质量评估维度的选取,质量维度的测量和评估方法,同时,每一种常用的评估方法都给出具体的评估案例。第6章描述数据质量的管理方法和质量管理成熟度模型。第7章以位置大数据为例,详细分析了位置大数
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大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。 洞察隐匿于大数据中的结构模式,有效指导数据挖掘实践和商业应用。 weka系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。 广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术,着眼于解决实际问题 避免过分要求理论基础和数学知识,重点在于告诉读者“如何去做”,同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。 将所有的概念都建立在具体实例的基础之上,促使读者首先考虑使用简单的技术。如果简单的技术不足以解决问题,再考虑提升到更为复杂的高级技术。 新版增加了大量近年来涌现的数据挖掘算法和诸如Web数据挖掘等新领域的介绍,所介绍的weka系统增加了50%的算法及大量新内容。
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作,旨在帮助企业将数据转化为生产力,顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的企业数澜科技官方出品,几位联合创始人亲自执笔,7位作者都是资深的数据人,大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验,系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和。 全书一共11章,从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知,以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等; 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论,以及企业建设数据
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技术是把双刃剑,当我们在积极拥抱新技术的同时,也不能忽视其所带来的风险,比如当今大数据时代个人隐私的泄露。大数据时代的到来,给人类带来便捷生活的同时,有关个人隐私的负面影响已经引起了人们的思考。本书在肯定技术带来诸多益处的同时,介绍了个人信息是如何被挖掘和利用的,怎样才能更好地保护个人隐私,这在当前很有现实意义。
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