无论是梦想颠覆某个行业的创业者，还是试图从企业内部激发变革的创新者，你面临的**挑战就是创造人们真正需要的产品。本书将引导你走上正确的道路。 精益丛书由精益思想创始人埃里克·莱斯为您呈现。该丛书旨在透过实际案例，为创业团队发人员、经理和其他成员介绍精益创业方法的精髓。在领悟这个方法的过程中，你会掌握各种工具，让你步步为营，迅速做出明智的决策。
本书以MySQL数据库的基础及维护为切入点，重点介绍了MySQL数据库应用系统的性能调优，以及高可用可扩展的架构设计。
1.本书以一个虚构的餐厅评应用程序为例，完整地展示了图应用程序的构建过程。 2.本书示例采用企业级应用程序的常用语言Gremlin，在不同图数据库产品之间具有较强的可迁移性。 3.完整清晰的学习结构，通过11章内容帮助读者从门到实践，再到阶学习图数据库： 门：掌握基本概念、图数据建模、图遍历。 实践：使用图数据库构建 友聚 应用程序。 阶：分析性能，避免陷阱和反模式。 戴夫和乔希是成绩斐然的图架构师和发人员，我想不出还有谁能更好地引导你踏上理解图数据库的旅程并帮助你规划路线。 Ted Wilmes，JanusGraph技术指导委员会委员 这本书深浅出地介绍了图应用程序的构建过程。无论是对数据建模还是对数据库技术感兴趣的朋友，均可以通过此书领略图数据库的魅力。 付晓岩，IBM副合伙人
《*、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。
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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。
重可平衡：数据中台为主讲解中台建设中的产经经理工作技巧，兼顾业务中台。 落地易操作：图解化理论，没有高高在上的说教，手把手教你如何操作。 以 案 促教：以阿里巴巴、58等中台应用较为成熟的公司为依托讲解。
大数据时代书系(一本书读懂大数据+一本书读懂互联网思维+一本书读懂互联网+一本书读懂互联网金融)套装共四册
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
《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》详细介绍了数据战略规划，企业数字化运营，客户智能运营，业务主题优化，行业应用案例
图形数据库经典产品Neo4j的核心人员力作。 世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求，并且拥抱它们。 《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，*后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。 《图数据库》的三位作者均为图数据库经典产品Neo4j的
1. 强调实战2. 覆盖大数据行业主流技术岗位，紧跟市场与企业步伐3. 来自企业的骨灰级大咖授课4. 内容结构完整，根据循序渐的认识规律设计章节顺序
本书由多位数据库技术专家合著而成，融合了各行业DBA的工作经验与思考，包含了精心挑选的数据库性能优化与内部原理解析案例。
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