
大数据技术丛书:MATLAB数据分析与挖掘实战张良均、杨坦、肖刚、徐圣兵 著机械工业出版社9787111504351 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《大数据技术丛书:MATLAB数据分析与挖掘实战》共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对《大数据技术丛书:MATLAB数据分析与挖掘实战》所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇(第6~15章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,《大数据技术丛书:MATLAB数据分析与挖掘实战》是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。后通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇(第16章),介绍了基于MA
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Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。Impala1.0版比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍,因此,Impala有可能完全取代Hive。作者基于自己在本职工作中应用Impala的实践和心得编写了《开源大数据分析引擎Impala实战》。 《开源大数据分析引擎Impala实战》共分10章,全面介绍开源大数据分析引擎Impala的技术背景、安装与配置、架构、操作方法、性能优化,以及最富技术含量的应用设计原则和应用案例。《开源大数据分析引擎Impala实战》紧扣目前计算技术发展热点,适合所有大数据分析人员、大数据开发人员和大数据管理人员参考使用。
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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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