数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南 维度建模技术、模式和实践，14个案例涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等
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华为数字化转型与数据治理套装（套装共2册） 华为公司官方出品
¥163.50定价：¥218.00 (7.5折)
华为数据之道 华为官方出品 华为公司数据管理部撰写，全面总结华为在数据治理和数字化转型经验，碧桂园、美的、三一重工等百余家企业全面研读。英文版全球发行。
（1）本书是华为公司在数据治理和数字化转型等方面的成功经验总结，由华为公司数据管理部撰写，华为质量与流程IT、华为云和华为大学联合出品。 （2）华为的数据底座已经能支撑华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的数字化运营。 （3）本书由华为董事、质量与流程IT总裁、CIO陶景文等华为高管写序推荐。 （4）本书公开出版前，在华为内部共发行14000余册，获得了良好的反馈和口碑。
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大数据挖掘与处理经典套装 大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理 + 数据挖掘导论(套装共2册) 大数据著作全新升级 信息管理专家 科技作家涂子沛倾情推荐 带你进入真正的大数据时代
这套书以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点，全面介绍了实践中行之有效的数据挖掘知识和数据处理算法。
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数据驱动设计：A/B测试提升用户体验 谷歌用户体验总监、Spotify设计与用户体验全球副总裁联袂撰写，设计从业人员有效提升用户体验参考
本书旨在帮助你了解数据引导设计的基本原则，了解数据与设计流程整合的价值，避免常见的陷阱与误区。通过本书，作者分享了其就职于数据机构的工作经验，还分享了许多其他从业者的标准实践、案例研究和数据设计的干货。
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Hadoop大数据解决方案 多年大数据&Hadoop经验的资深专家重磅力作，完整的实战案例助你从入门到精通掌握Hadoop开发技能,同时提供了所有示例代码
本书面向使用Hadoop来执行数据相关作业的任何人，也适合希望更好地从任意数据存储中获取有意义信息的读者。这包括大数据解决方案架构师、Linux系统和大数据工程师、大数据平台工程师、Java程序员和数据库管理员。
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随着大数据时代的来临，统计学的发展进入了一个新的阶段。既给统计学科带来发展壮大机会的同时，也给统计学科带来重大的挑战。本书将总结和提出大数据时代统计学所面临的几大重点问题，并从这几个重点问题出发分为五部分，其主要内容如下： 1. 大数据下的统计理论体系 2. 大数据下的数据集综合分析 3. 大数据下的高维变量选择方法 4. 大数据下的统计方法并行计算 5. 大数据下的统计方法应用研究——网络舆情分析
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本书首先帮助读者建立起数据挖掘的概念，进而通过13个数据挖掘示例帮助读者掌握数据挖掘的原理。本书的*后部分还介绍了结合专家系统和智能代理解决复杂问题的方法。本书适合作为信息管理系统（MIS）和计算机科学专业的大学教授。它还可以为研究生提供数据挖掘和知识发现的基础知识。它也适合对使用数据挖掘解决商业问题感兴趣的专业人士作为自学指导。
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数据仓库与数据挖掘工程实例（计算机科学与技术专业实践系列教材）
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新定价链接：空间数据挖掘理论与应用（第二版）
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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；进行一
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文本数据挖掘 基于R语言 知乎大V新作，R语言文本数据挖掘步骤方法技巧
知乎R语言方面的大V新作 深入浅出地介绍文本数据挖掘技术原理与方法 简明扼要地介绍R语言编程基础 结合大量实例循序渐进地讲解基于R语言的文本数据挖掘步骤、方法、技巧
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数据结构算法：Visual C++6.0程序集（附CD-ROM光盘一张）
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数据仓库与OLAP实践教程（配光盘）（高等学校教材·计算机科学与技术）
本书对构建数据仓库以及进行多维数据分析的技术和方法进行了详细的介绍，实践性强，在讲解理论知识的同时，也结合具体实践实现环境，用具体实例介绍了这些知识的应用，用实例驱动理论的理解。
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New Internet：大数据挖掘(来自一线大数据挖掘企业的一手实战剖析)
推荐购买： R 语言核心技术手册（第 2 版） 《New Internet：大数据挖掘》 “这可能是*通俗易懂的一本数据挖掘书籍” ——互动通邓广梼 PPTV陶闯 联合力荐 《New Internet：大数据挖掘》从互联网从业者（如电商、搜索、广告、信息服务等）角度解读大数据概念及挖掘原理，真实呈现大规模数据挖掘在当前环境下的典型应用，而非务虚的泛泛而谈。 大量互联网应用案例，来自作者所在企业及真实采集的实际项目。 读了这本《New Internet：大数据挖掘》，除了可以让企业对大数据的了解不再停留在概念上，更可以明确企业在大数据方向上的发力目标。 《New Internet：大数据挖掘》并不会研究高深算法，旨在用通俗易懂的案例展示大数据全貌，厘清基本概念，把握前沿技术，为专业人士进一步深入研究提供入口。 推荐购买：
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中兴大数据平台DAP团队诚意之作大数据实践指南结合案例总结大数据建设实践中的经验与知识
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大数据挑战与NoSQL数据库技术（大数据技术的学习指南。突破迷局，厘清思路，拥抱变化。）
本书从理论、系统、应用三个方面详细讲述了大数据的技术知识，并针对NoSQL数据库技术做了深入的分享，是学习大数据技术的地图、指南手册。帮助读者跳出迷局，厘清思路，系统地做好相关知识储备，拥抱大数据时代！
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延续大嘴巴第1季图文并茂的风格，有货，有形，有味！产品数据纷繁复杂，如何能够去粗取精、去伪存真，找到那些揭示产品发展方向的 核心 数据？大嘴巴第2季，以产品为导向，带你从产品角度出发，搜集、分析、研究数据，遍历产品发展从0到1到1000 的过程。真真正正地教你使用大数据。让大数据不在高冷。 海报
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本书阐释了制作可视化数据图表的基本方法论，以及如何结合D3高效、快速地创建可视化图表。
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本书是50个优秀案例的汇编，充分展示了部分先行先试的国内企业在大数据技术、产品、服务以及应用方面的经验和模式，以及取得的初步成效。编者希望通过这种展示方式，为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴与思考，同时促进政产学研用深度合作，指导和帮助地方、企业和用户加强沟通交流。
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国之重器出版工程 云计算大数据处理 大数据时代技术应用 数据立方教程书
1.理论基础和新技术成果的综合体； 2.科研工作的理想参考书； 3.具有新科研项目的技术成果； 4.本书作者所在的团队多年来一直致力于云计算与大数据方面的相关研究，已承担过多项重点科研项目，具有从理论到工程实践的相关基础； 5.本书作者所在的研究团队与多家企业建立了紧密的联合研究关系，研究内容紧跟市场需求和技术发展，研究成果能够迅速转化成生产力； 6.本书作者是中国电子学会云计算专家委员，在云计算研究方面有相当多的研究成果。
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本书围绕股票挖掘，所构建的知识体系非常全面完善。在技术上，不仅包含了数据挖掘中常见的方法，如匹配方法、关联分析、分类、聚类、预测、时间序列分析等，还包括自然语言处理方法、深度学习方法、舆情分析方法、行为金融学心理学等方法。在数据应用上，不仅包含了对场内每笔成交数据的分析，还包括财务数据、新闻数据、股吧论坛、机构研报、用户行为等方面的分析。
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大数据分析：数据挖掘算法示例详解 大数据专家手把手教您数据挖掘与大数据分析算法
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本书着重介绍关于Elastic Stack的基本知识，带领读者深入了解Elastic Stack的实际应用，通过对数据搜索、日志挖掘与结果可视化展示等相关功能的介绍和实战，引导读者掌握相关的大数据搜索、日志分析和可视化技术。本书还详细介绍了X-Pack和Beats组件，展示了在Elastic Stack中的一些实践。
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本书由DAMA International组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著。这是一项里程碑式的工作。数据管理是把业务和信息技术融合起来所必需的一整套技术、方法及相应的管理和治理过程。它的特殊定位决定了它涉及的知识体系面广且度深，而要把其中各知识领域和它们之间的相互关系梳理和解释清楚并不是一件容易的事情。本书是国际数据管理 协会（DAMA International）对过去20多年数据管理领域知识和实践的一个总结，由会员们花了多年时间和业界专家反复讨论撰写而成。它是市场上极少见的综合了数据管理方方面面的一部权威性著作，深入阐述了数据管理各领域的完整知识体系，而这正是本书的一个主要独特之处。
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Selenium WebDriver 3 实战宝典（Java版）
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1. 理论与实践结合。全书对数据挖掘的基本原理进行了详细而系统的介绍，并且还给出了其实现的源代码和运行结果界面。读者可以通过源程序深入了解算法的原理。2. 对常见的数据挖掘算法，本书均以例题的方式进行了应用说明，并且还对个算法的优缺点进行了总结，给出了各种算法的具体应用领域。3. 有配套的课件。
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精通实时大数据分析！ Druid项目主要创始人杨仿今、蚂蚁金服CTO鲁肃、饿了么CTO张雪峰、Testin云测总裁徐琨、 Druid中国用户组发起人陈冠诚、 TalkingData CTO肖文峰、 OneAPM创始人，董事长何晓阳、Cloudera大中华区技术总监刘隶放、神策数据公司创始人 CEO桑文锋、AdMaster（精硕科技）技术副总裁卢亿雷、微软中国研发中心，高级研发总监 Sherman Tong、AdHoc吆喝科技创始人CEO 王晔联合力荐！
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为使读者能够从各种角度对数据仓库进行全面系统的了解，并满足不同人员的需要，本书在介绍数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的原理、设计与应用全过程的同时还介绍了一个超市数据仓库规划、设计与实施的完整过程，并在其中穿插介绍了SQL Server 2000中的数据仓库开发工具的具体应用，为读者对数据仓库的了解提供了实际参考框架。本书适合于企业各个层次的管理人员、项目开发人员，也可以作为相关专业本科生和研究生的教材。
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技术挖掘与专利分析 优秀的作者加上优秀的译者,能使读者领略原版著作的精髓
本书的著者和译者均为业内著名学者。Alan L.Porter教授在国际竞争情报届具有崇高地位，并深为我国学界认可，受中国科学院、北京大学、中国竞争情报学会、北京理工大学等大学科研机构和著名跨国信息公司汤姆森集团(The Thomson Corporation)邀请多次来华讲课交流。本书翻译工作由国家知识产权局知识产权发展研究中心陈燕主持，她从事知识产权工作二十余年，在竞争情报和专利检索分析评估领域多次主持国家重大项目具有丰富经验，是国内此方面权威。
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品味大数据 大数据时代，你还没有自己的大数据认知体系，就OUT了。
《品味大数据》与市面上图书不同的是从多维度对大数据的历史、内涵、哲学与技术四个方面对大数据进行了深入的探讨，用百位大牛的观点论辩来帮助读者形成自己的大数据认知体系。 图书行文幽默、结构完整、图文并茂通俗易懂，让读者寓学于乐。 率先采用正反辩论的方法对观点形成阐述，让读者可以从辩证的角度去品味大数据。
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原理与技术的完美结合，教学与科研的**成果，语言精炼，实例丰富，可操作性强，实用性突出。 数据挖掘是一门面向应用的新兴学科分支，在过去的几年中，在许多领域的应用取得了成功。特别是在计算机应用起步较早、积累了大量数据的行业，如电信、银行、零售、科学研究等。当然，数据挖掘的应用范围远不止于此。数据挖掘的应用范围极其广泛，限制数据挖掘应用范围的只是可用的数据和人们的想像力。 虽然现在很多人都认识到了数据挖掘的作用，然而在实际的数据挖掘实践中，人们往往会陷入过分强调理论或轻视业务的误区。事实上，正确的数据挖掘过程和数据挖掘理论的运用对实践的数据挖掘项目的成功同等重要。本书编写的目的，是既完整地介绍数据挖掘常用的算法，又对数据挖掘的应用过程进行详细的介绍，使读者能够掌握整个数据挖掘过
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大数据架构师指南 中兴大数据平台DAP团队诚意之作，大数据实践指南，结合案例， 总结大数据建设实践中的经验与知识
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数据挖掘技术（第3版）——应用于市场营销、销售与客户关系管理
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大规模在线应用、企业级基础服务、以及各种新型应用促使诞生了十万级甚至百万级服务器的大型数据中心。云计算、物联网、大数据等新型计算和应用推动了现代数据中心的快速发展，并使其成为国家和IT企业的核心信息基础设施。数据中心网络不仅是连接大规模服务器的桥梁，而且是承载网络化存储和网络化计算的基础，其网络互连结构的设计是影响网络性能的首要因素。现代数据中心的内部流量已从传统的 南北流量 为主演变为 东西流量 为主，导致数据中心的网络性能成为瓶颈，传统的树型互连结构已经不能满足新的需求。 近年来，研究人员从不同角度提出了很多新型数据中心网络互连结构，力求满足高带宽、高容错、高可扩展性和低成本的需求。虽然新型互联结构的研究不断提高数据中心的网络传输能力，但是对数据中心现有传输能力的高效利用同样重要
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总编荐书，经典与你同行 1. 大数据领域技术专家、畅销书《这就是搜索引擎：核心技术详解》作者张俊林全新力作，历时 3 年，质量上乘 2. 《大数据》《信息检索导论》译者王斌、机器学习专家张栋、新浪微博平台及大数据总经理刘子正、盛大文学首席数据官陈运文、 CSDN/ 《程序员》创始人蒋涛联袂力荐 3. 全面梳理大数据相关技术，从数据、算法、策略、应用和系统架构等多个维度进行剖析，包罗万象又深入浅出 4. 内容全部是干货，紧跟技术前沿，是作者理论与实践经验的总结，非常值得一读 5. 每章后列有精选高质量论文，可以节约读者筛选读物的时间 推荐购买： 《 Spark 大数据处理技术》 《 Hadoop 硬实战》 《这就是搜索引擎：核心技术详解（搜索引擎相关技术 核心算法 云计算 云存储 搜索引擎优化）》
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数据仓库与商业智能宝典(第2版) 成功设计、部署和维护DW/BI系统
在《数据仓库与商业智能宝典(第2 版)成功设计、部署和维护DW/BI 系统》中，我们以连贯的方式组织了所有这些文章。不过本书并不仅仅是过去的杂志文章和Design Tip 一字不变的集合。我们已经精简了多余的内容，确保所有文章都以一致词汇来编写，并且更新了许多图片。本书中的文章都进行了重新编辑和改进。一些术语自其被引入以来已经发生了变化,我们已经以追溯的方式使用被广泛采用的当前术语替换了老的术语。● 人造键现在被称为代理键。● 数据集市已经被替换成业务过程维度模型、业务过程主题领域或者主题领域，这取决于上下文。● 数据暂存现在被称为提取、转换和加载。● 终端用户应用程序已经被商业智能应用程序所替代。● 帮助表现在被称为桥接表。由于大多数人都不会从头到尾一页不漏地阅读本书，因此我们需要事先介绍一些常用的缩写词：
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本书的编写以理论联系实际为原则，内容系统全面，对于从事数据仓库研究、设计、开发等工作的人员具有宝贵的参考价值，对于需要了解数据仓库技术的系统集成人员、系统分析师、系统设计师也具有一定的参考价值。
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从1开始——数据分析师成长之路 结合国内公司实际状况和作者多年数据分析经验，系统而又详尽地介绍数据分析工作
《从1开始 数据分析师成长之路》从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。
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随着计算机网络和移动通信技术的快速发展和普及，面向网络或移动终端用户的文本大数据挖掘技术越来越多地受到各个领域的高度关注，具有极其广阔的应用，同时这项研究涉及机器学习、自然语言处理和人工智能等多个领域和学科，开展这项研究对于推动相关学科的发展具有重要的理论意义。 本书阐述文本数据挖掘的理论模型、实现算法和相关应用，通过实例从原理上对相关技术的理论方法和实现算法进行阐述，言简意赅，深入浅出，使读者能够在充分理解基本原理的基础上掌握应用系统的实现方法。 本书列入 中国科学院大学研究生教学辅导书系列 ，可作为大学高年级本科生或研究生从事相关研究的入门文献，也可作为从事相关技术研发的开发人员的参考资料。
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