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SQL Server入门很简单(光盘内容另行下载,地址见书封底)(仅适用PC阅读)
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作者携手数据领域的强大智囊团为读者贡献的一本处理噪音数据的指南。本书囊括众多真实世界的应用案例以及高水平的方法和策略。本书汇集国外数据社区的技术骨干和活跃分子的集体智慧,多位数据领域的专家共同揭示了如何处理棘手的数据问题的奥秘。噪音数据就是那些"给你惹麻烦的数据",从蹩脚的存储到糟糕的说明,再到令人误解的策略,有多重情况可能导致噪音数据。那么什么才是决定性因素呢?有人认为是技术方面的问题,比如缺失值或格式不对的记录,但是噪音数据包含更多的问题。本书介绍了多种有效的方式来应对噪音数据。在本书中,多位数据领域的专家共同揭示了如何处理棘手的数据问题的奥秘。通过阅读本书,你将学会:测试你的数据,判断它是否适合分析;将电子表格数据转变成可用的格式;处理潜藏在文本数据里的编码问题;行一种

Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代,催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展,越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集,使用标准格式来行数据的存储和通信也显得越来越重要,而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集行存档和共享的细节、实践以及陷阱,体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习,你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据,以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容:设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加元数

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介绍了当前*热门的基于浏览器的数据可视化库D3,它可以把数据加载到网页中并给予数据生产各种图表。要看懂这本书,之前有没有编程经验不太重要。也许你写过程序,也听说过JavaScript语言的各种传闻,那你可以从D3和数据可视化入手,,跟JavaScript**次亲密接触。

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《*、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》第1版获得了很多读者的认可,甚至有不少高校将其改编成了教程,但《*、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》依旧有许多不足之处,比如对于运营模块内容较少而且不够深,特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。 《*、天猫电商数据分析与挖掘实战(第2版)》第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题,首先将线下的数据平台改成新平台,或是用其他平台替代;其次是对于软件方面的升级,将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版,部分章节使用了 Excel 2016 版本,用 Power Pivot 实现数据建模,用PowerQuery 提升数据清洗的能力。

本书一方面对Flink的技术架构做了深的介绍,另一方面涵盖了Flink大多数API,本书每章都提供了一些实践案例和习题训练,帮助读者了解、上手和熟悉Flink技术。与其他中文Flink图书相比,本书从初学者角度出发,结合相关案例,深浅出,有助于读者学懂学会Flink。


Kafka*初是由LinkedIn公司发的消息系统,现在已成为Apache的源项目。早期版本的Kafka主要是作为一个分布式、可分区和具有副本的消息系统,随着版本的不断迭代,在0.10.x版本之后Kafka已成为一个分布式流数据处理平台,特别是Kafka Streams的出现,使得Kafka对流数据处理变得更加简单。Kafka发展至今已具备很多特性,如分布式、高吞吐量、低延迟、高水平扩展性、高容错性等,也正是由于Kafka具备这些特性,使Kafka在大数据处理、日志收集、实时监控、离线统计分析等应用场景都被广泛使用。本书内容按照从抽象到具体、从到线再到面的学习思维模式行编排,由浅深、理论与实践相结合地对Kafka行了讲解和分析。剖析Kafka实现原理时,Kafka核心组件各成一节;讲解Kafka基本操作及应用实践时,从简单操作拓展到高级应用。全书的各章之间没有很强的依赖关系,读者可以从其中