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数据挖掘：概念与技术韩家炜 著机械工业出版社9787111090489 正版图书,下单速发,可开发票
《数据挖掘概念与技术》系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和新进展。全书分10章，全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用，数据仓库和联机分析技术，数据预处理技术（数据清理、数据集成和转换、数据归约），数据挖掘技术（数据的分类、预测、关联和聚类），先进数据库系统中的数据挖掘方法，以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。《数据挖掘概念与技术》注重实效，在讨论概念与技术时辅以实例，并提供代表性算法。《数据挖掘概念与技术》可作为高年级本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员作参考读物。
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大数据时代数据仓库技术研究9787307188730王会举 可开发票，保证正版
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MySL数据库原理与应用（微课版）教材郭华清华大学出版社（锦园好书）
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工业数据分析工程--基于CRlsp-DM的方法田春华 等 著机械工业出版社（锦园好书）
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大数据背景下的数据挖掘技术及算法研究康耀龙 著 著武汉理工大学出版社（锦园好书）
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数据库程序员面试笔试宝典李华荣等编著机械工业出版社（锦园好书）
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SL Server 入门很轻松（微课版）云尚科技编著清华大学出版社（锦园好书）
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大数据可视化技术周苏、张丽娜、王文清华大学出版社（尚居苑好书）
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【正版】 大数据智慧管理与分析之技术和实践—从数据仓库 OLAP到NoSQL和NewSQL 朱焱 西南交通大学出版社 9 正版图书，下单速发，可开发票，售后无忧！
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【正版】文本数据挖掘清华大学出版社9787302590293宗成庆，夏睿，张家俊著自动化技术及设备 正版图书，下单速发，可开发票，售后无忧！
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SL Server 2019 实用教程（升级版·微课版）李岩清华大学出版社（锦园好书）
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Access数据库基础与应用项目式教程赖利君人民邮电出版社（锦园好书）
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数据跨境和隐私：企业数据合规指南[荷]兰伯特·霍根豪特（Lambert Hogenhout）[美] 阿曼达·王（Aman
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MySL数据库入门传智播客高教产品研发部 著作清华大学出版社（锦园好书）
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SPSS统计分析从入门到精通(第2版)杜琳琳、时立文、薛晓光 著清华大学出版社（尚居苑好书）
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《多传感器数据融合系统:EKF及模糊决策应用分析》由国防工业出版社出版。
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SPSS 28统计分析从入门到精通(实战案例版)(中文版)天工在线编著中国水利水电出版社（锦园好书）
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《Python与数据挖掘》是一本适合教学和零基础自学的Python与数据挖掘的教程，即便你完全没有Python编程基础和数据挖掘基础，根据《Python与数据挖掘》中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Python进行数据挖掘。《Python与数据挖掘》已经被多所高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。
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Spark大数据分析技术与实战 经管之家 电子工业出版社【新华书店正版图书书籍】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！
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《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》由机械工业出版社出版。
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《SOA原理·方法·实践》并不是关于Web服务的又一本开发手册，抑或是开发技术的宝典之类的读物。本书的作者来自于IBM软件开发中心的SOA技术中心，作为最早的一批从事SOA相关产品和客户项目开发的软件技术人员，见证了SOA从诞生到发展壮大的全过程。而本书的目的在于将作者在项目过程中的经验介绍给读者，通过分析SOA产生的根源，以及SOA对业务模式和开发模式带来的变革，帮助读者理解什么是SOA，以及如何科学的实施SOA。
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数据隐私与数据治理：概念与技术 孟小峰等编著 机械工业出版社 9787111728184
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数据结构 彭波 编 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书系统地介绍数据结构基础理论知识及算法设计方法，第1~7章从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用，主要包括线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树及图；第8章和第9章主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合比较；第10章介绍数据结构课程实验的目的、步骤及内容；附录给出全书习题的参考答案。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言，随书配备电子教案。本书在内容选取上符合人才培养目标的要求及教学规律和认知规律，在组织编排上体现“先理论、后应用、理论与应用相结合”的原则，并兼顾学科的广度和深度，力求适用面广。本书具有结构严谨、层次清楚、概念准确、深入浅出、描述清晰等特点。本书可以作为计算机类专业和信息类相关专业的本科或专科教材，也可以供从事计算机工程与应用工作
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如虎添翼！数据处理的SAS EG实现：CDA数据分析师系列丛书徐筱刚 著；人大经济论坛 编电子工业出版社97871 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
作为SASEG模块的中文教材，并非单纯的逐个讲解菜单的操作，而是将数据分析的基本思路、流程融入到软件的操作之中。每章通过设置商业背景，配以SAS理论的讲解形式更贴近读者的实际工作，使读者真正理解数据分析、数据处理的精髓。《CDA数据分析师系列丛书：如虎添翼！数据处理的SASEG实现》除讲解软件操作，还同时介绍了对应菜单操作的SAS程序语言实现过程，读者可以根据自己的需要逐步学习，进而走进用SAS程序处理数据的大门。 《CDA数据分析师系列丛书：如虎添翼！数据处理的SASEG实现》适合那些想了解数据预处理，或者被数据的预处理占去大部分时间而想提高效率，或者囿于菜单操作的局限性而希望通过程序实现的数据分析人员。
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大数据时代的编程:COBOL语言从入门到精通 正版图书,下单速发,可开发票
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目 录序言致谢作者简介概述1第一部分 概念和定义章 数据131.1 目的131.2 数据131.3 数据表示141.4 数据事实201.5 数据作为产品201.6 数据作为分析的输入211.7 数据和期望211.8 信息221.9 总结思考23第2章 数据、人员和系统252.1 目的252.2 企业或组织252.3 IT与业务262.4 数据生产者272.5 数据消费者272.6 数据代理272.7 数据管家和数据管家工作282.8 数据所有者282.9 数据所有权和数据治理 292.10 IT，业务和数据所有者，版292.11 数据质量项目组302.12 利益相关者312.13 系统和系统设计312.14 总结思考32第3章 数据管理、模型和元数据333.1 目的333.2 数据管理333.3 数据库、数据仓库、数据资产和数据集343.4 源系统、目标系统和记录系统353.5 数据模型353.6 数据模型的类型363.7 数据的物理特征373.8 元数据383.9 元数据是显性知识403.10 数据链和信息生
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数据革命：大数据价值实现方法、技术与案例范煜 著清华大学出版社9787302466932 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
在信息技术革命之后，我们将迎来数据革命。在大数据的概念、性质和价值已得到政府和社会的认可之后，大家关注的是数据如何获取，以及有了数据以后如何挖掘数据的价值。仅适合特定行业、满足特定需求的技术不足以应对一场革命，大数据不但是超出计算机软硬件处理的能力，更是超出人类的认知能力。只有实现对数据的认知，利用数据辅助决策，才是适合不同行业数据价值实现的通用手段。本书描述了数据革命的起源、实现的思路、所用的技术和要达到的目标，针对当今社会热点描述了在数据时代的应对之策。 本书宏观和微观、人文和技术、启迪思想和关注实用并举，既适合宏观层面的领导启迪思维，提出工作目标，又适合微观层次的执行人员找到实现的方法和路径。本书介绍的理论和技术均可在智慧城市、智能制造领域实际使用。 本书适
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大话存储后传：次世代数据存储思维与技术冬瓜哥 著清华大学出版社9787302464921 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
全书分为：灵活的数据布局、应用感知及可视化存储智能、存储类芯片、储海钩沉、集群和多控制器、传统存储系统、新兴存储系统、大话光存储系统、体系结构、I/O协议栈及性能分析、存储软件、固态存储等，其中每章又有多个小节。每一个小节都是一个独立的课题。本书秉承作者一贯的写作风格，完全从读者角度来创作本书，语言优美深刻，包罗万象。另外，不仅阐释了存储技术，而且同时也加入了计算机系统技术和网格技术的一些解读，使读者大开眼界，茅塞顿开，激发读者的阅读兴趣。 本书适合存储领域所有从业人员阅读研习，同时可以作为《大话存储*版》的读者的延伸高新资源。
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MongoDB数据建模和模式设计 (美)丹尼尔·库帕,(美)帕斯卡·德斯马雷斯,(美)史蒂夫·霍伯曼 著 马欢 等 译
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数据科学实战入门 使用Python和R 一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。
内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先，需要清晰地阐明项目目标；然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章： 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章： 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准，如果需要，可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章： 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心，在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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数据架构 数据科学家的第一本书(原书第2版) (美)W.H.因蒙,(美)丹尼尔·林斯泰特,(美)玛丽·莱文斯 机械工业出 正规电子发票 多仓就近发货
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数据挖掘是一个新兴的多学科交叉领域，它基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化等技术，能够从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，目前已广泛应用于科学、工程、商业、医学等领域。 本书旨在向读者介绍数据挖掘方法和算法，使读者能够应用这些方法解决现实世界中的问题。本书精心选择了在数据挖掘领域中广泛使用的大部分方法，并辅以简单的例子，因而是学习数据挖掘的理想教材。 本书特色 ?涵盖数据挖掘中数据的预处理、分类、预测、聚类、关联、支持向量机、多维数据可视化等内容，以及用于这些数据挖掘问题的典型算法。 ?许多算法都通过例子解释，并辅以大量图示，有利于初学者理解。 ?介绍如何使用开源软件包Weka和ExcelMiner、GCLUTO工具进行数据挖掘。在学习理论的同时
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