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![物联网 数据、安全与决策 [英]约翰·戴维斯(John Davies) [美]卡罗莱纳·福图纳(Carol 978730](images/model/guan/url_none.png)
物联网 数据、安全与决策 [英]约翰·戴维斯(John Davies) [美]卡罗莱纳·福图纳(Carol 978730
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剑破冰山:Oracle开发艺术【正版】 【正版图书,电子发票】
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![数据可视化之美[美]Julie Steele Noah Iliinsky 编;祝洪凯、李妹芳 译机械工业出版社97871](images/model/guan/url_none.png)
数据可视化之美[美]Julie Steele Noah Iliinsky 编;祝洪凯、李妹芳 译机械工业出版社97871 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
可视化是数据描述的图形表示,旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计,也在于其通过对细节的优雅展示,能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。 在本书中,20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等,展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中,你将: 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。 揭秘研究人员如何调查未知
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![大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与佳实践 [美]南森·马茨(Nathan Marz)、詹姆斯·沃伦(Jame](images/model/guan/url_none.png)
大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与佳实践 [美]南森·马茨(Nathan Marz)、詹姆斯·沃伦(Jame 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起,传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式,大数据系统应运而生,它使用多台机器并行工作,能够对海量数据进行存储、处理、分析,进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息,做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。 本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。它将描述一个可扩展的、易于理解大数据系统的方法——可以由小团队构建并运行。本书共18章,除了介绍基本概念,其他章节采用“理论+示例”的方式来阐释相关概念,并使用现实世界中的工具加以论证。其中,第1章介绍了数据系统的原理,给
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![中文版Access 2019宝典(第9版) [美]迈克尔·亚力山大(Michael Alexander),迪克·库斯莱卡](images/model/guan/url_none.png)
中文版Access 2019宝典(第9版) [美]迈克尔·亚力山大(Michael Alexander),迪克·库斯莱卡
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你好,Python 郑飞 重庆出版社【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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应用LOGISTIC回归分析(第二版) 【美】 斯科特?梅纳德 著;李俊秀 译 格致出版社【新华书店正版全新书籍】 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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空间数据挖掘理论与应用 李德仁 著 9787030151230 科学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书主要提出云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术,构建空间数据挖掘金字塔,研究空间数据挖掘的数据源,导出空间观测数据清理的“李德仁法”,研究基于空间统计学的图像数据挖掘,提出“数据场一云”聚类、基于数据场的模糊综合聚类和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法,研究基于归纳学习的空间数据挖掘、基于概念格的遥感图像数据挖掘和地理信息系统(GIS)数据挖掘,结合滑坡监测、银行经营收益分析及选址评价、遥感图像土地利用分类、土地资源评价、火车运行安全检测等实例系统研究空间数据挖掘可操作性,并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。 本书可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、GIS、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、
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Hive数据仓库应用黑马程序员清华大学出版社9787302589594 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书从理论知识入手,结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive,在掌握Hive相关理论知识的基础上,逐步深入地学习Hive。“工欲善其事,必先利其器”,首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署,然后在部署完成的Hive环境基础上,学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作,在学习了上述三种语言之后,接下来深入学习Hive的其他功能,包括Hive内置函数、Hive自定义函数、Hive的新特性事务以及Hive的相关优化,从而帮助读者掌握Hive的强大功能和特性。后,本书通过一个综合项目——教育大数据分析平台,使读者对Hive数据仓库在实际应用中涉及的相关知识内容具有更深入的理解,在此项目中不仅会涉及使用Hive实现数据仓库分层、数据转换和数据分析的相关操作,而且还涉及使用Sqoop将数据仓库中的数据进行导出和导
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