
推荐购买:触手可及的大数据分析工具——Tableau案例集大数据的互联网思维智能大数据SMART准则:数据分析方法、案例和行动纲领CDA数据分析师系列丛书 CDA数据分析师系列丛书 从零进阶!数据分析的统计基础 CDA数据分析师系列丛书 胸有成竹!数据分析的SAS EG进阶 CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定,对于一名初学者,应该先掌握必要的概率、统计理论基础,包括描述性分析,推断性分析,参数估计,假设检验,方差分析,回归分析等内容,这在本《从零进阶!数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次,数据分析需要按照标准流程进行,即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术,这在《如虎添翼!数据处理的SAS EG实现》中利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。经过处理的数据需要根据业务问题,
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Access2010实用教程 孙凤龙,贾玮娜 编 北京理工大学出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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大数据: 战略 技术 实践 周宝曜,刘伟,范承工 编 电子工业出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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【正版】 开放协同的科技大数据汇聚融合与演化分析 陈浩 科学出版社 9787030713902 正版图书,下单速发,可开发票,售后无忧!
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随着信息技术的飞速发展,特别是云计算、大数据技术的应用,未来金融机构的核心竞争力很大程度上依赖于将数据转化为信息和知识的速度与能力,而这种转化速度和能力,取决于数据分析、挖掘和应用水平。随着移动支付、互联网金融等新兴金融业态的不断涌现,以“用户为中心”、强化用户体验的服务模式将成为未来金融业的重要发展方向。应用大数据技术可多方面掌握客户及业务的有效信息,全面综合分析客户的资产负债、流动性及客户行为,有助于金融机构进行产品创新、精准营销和风险管理,实现数据资产向战略资产和市场竞争力的转化。《大数据技术与应用:金融大数据》力求把握金融大数据应用的动向,结合大数据技术在外金融领域的发展和应用现状,以典型应用为支撑,从大数据视角进行分析,为金融创新与金融大数据研究和应用提供有益支持
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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 电子工业出版社【放心购买】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
从数据挖掘原理与SPSS Clementine实践,层层深入技术内幕。 本书点面兼顾,目录分类细致而科学,方便快速查阅。 配套代码和精美PowerPoint幻灯片课件。 本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSS Clementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书既有数据挖掘理论知识、又有SPSS Clementine数据挖掘实战,注重从理论到实践。 本书可作为高等院校计算机科学与技术专业、软件工程专业或信息类等相关专业的教材,也可作为有关数据挖掘技术方面的培养教材,以及所有拟从事数据挖掘领域研究的学生、学者和工程师的参考用书。
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品味大数据 张玉宏 北京大学出版社【放心购买】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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Excel营销数据分析宝典 (美) 温斯顿(Winston, W. L.) 著,蒲成 译 清华大学出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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OLAP解决方案:创建多维信息系统 朱建秋;汤姆森;蔡伟杰;张晓辉 电子工业出版社【售后无忧】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
对于各个行业,OLAP是一种非常重要的主流技术。本书是对OLAP的全面分析:从OLAP的定义、由来、基本要求,以及它是如何结合到整个企业信息架构中的,到如何在N维空间中进行思考,进而设计和使用多维信息系统;从多维技术的特点、概念到多维信息系统的设计使用实践。每一步都是从最简单的问题出发,使用具体生动的实例进行详细讲解的,使得读者可以很容易理解多维信息系统的设计原则,并提高多维信息系统的使用技巧。 本书主要是商业分析师、面向OLAP应用开发者、IT工作者,以及计算机科学、面向技术的大学生而编写的,同时本书多层次的编写风格使得IT经理和管理人员也能从中获益。
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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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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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【正版】多传感器数据融合系统--EKF及模糊决策应用分析 塔里克·达赫拉拉 9787118111002 国防工业出版社 套装图书为单本的价格,请看清楚再下单!
《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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大数据分析与应用实战 统计机器学习之数据导向编程 清华大学出版社 正规电子发票 多仓就近发货
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非结构化数据处理技术及应用 陈燕,李桃迎,张金松 科学出版社 9787030531889 【新华书店正版书籍】
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本书由电子工业出版社出版。本书从基础入手,逐步介绍了Mesos提供的所有功能。首先介绍了如何在不同的环境(从数据中心到云环境)中搭建Mesos。然后讲述了如何在Mesos上使用多种服务调度器(如Chronos、Aurora和Marathon)来实现自管理的平台即服务环境。接着深入研究了Mesos的基础,以及如何使用Mesos构建分布式应用程序。最后介绍了Mesos的运维细节,包括日志、监控、高可用和恢复。
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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Power BI商业数据分析完全自学教程 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
  《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。《Power BI商业数据分析完全自学教程》以“完全精通 Power BI”为出发点,以“用好 Power BI”为目标来安排内容,全书共 5 篇,分为 14 章,循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇(第 1 章 ~ 第 3 章),主要针对初学者,从零开始,系统且全面地讲解了 Power BI 的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。 第 2 篇为数据处理篇(第 4 章 ~ 第 6 章),介绍了 Power BI 数据的整理操作、表格中行 / 列数据的管理,以及 Power BI 数据的高级处理、M 函数的使用等。 第 3 篇为数据分析篇(第 7 章 ~ 第 9 章),介绍了 Power BI 数据的建模操作及 DAX 语言的入门和进阶
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大数据时代的R语言 数据挖掘:R语言实战黄文、王正林 著电子工业出版社9787121231223 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
数据挖掘技术是当下大数据时代关键的技术,其应用领域及前景不可估量。R是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件,《大数据时代的R语言·数据挖掘:R语言实战》侧重使用R进行数据挖掘,重点讲述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用,同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍,以便读者能深刻理解R的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R进行数据挖掘的技巧。 通过《大数据时代的R语言·数据挖掘:R语言实战》,读者不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题的方法,而且能得到从实际问题分析入手,到利用R进行求解,以及对挖掘结果进行分析的全面训练。
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大数据架构详解:从数据获取到深度学习朱洁、罗华霖 著电子工业出版社9787121300004 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分:第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势,结合生动的业界*新产品,以及学术界*新的研究方向和成果,让深奥的技术浅显易懂;第二部分从业务和技术角度介绍实际案例,让读者理解大数据的用途及技术的本质;第三部分介绍大数据技术不是孤立的,讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。
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随着大数据和人工智能技术的发展,各行各业积累的数据越来越丰富,如何从这些数据中挖掘出有价值的信息,助力科学、合理的决策变得日益重要。数据挖掘技术可以从大量异构、随机数据中提取有用的信息和知识,已经广泛应用于工作和生活的各个领域。本书基于作者长期从事数据挖掘科研、工程和教学工作的经验编写而成,通过案例牵引,帮助读者掌握常用的数据挖掘算法、模型和技术,并解决常见的数据挖掘实际问题。本书特点:以实践
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1. 数据挖掘技术在网络安全领域的应用已成为一个研究热点,但目前将二者结合,进行系统综合介绍的研究资料相关资料少之又少,更没有将二者进行系统介绍的专门图书,只有相关书籍中存在部分章节。2. 本书的主要编者是从数据挖掘与网络安全技术多年的研究人员,有多年从事相关研究的工作积累,本书着重介绍了隐私保护、日志分析、入侵检测、流量分析等网络安全领域中进行数据挖掘技术的应用状况,有助于研究人员系统全面了解目前数据挖掘技术在网络安全领域的研究状况,从而展开研究工作。
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