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桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》是一个信息治理专家奉献的鸿篇巨制,作者以极其实用和通俗易懂的风格,倾心向读者解读大数据治理这一复杂主题。作为一家大公司的资深IT专家,我本人在面对数据窘境时,感觉不知所措。对数据领域的从业人员来说,面临的问题多过答案。我所在的组织是南非的主导电信运营商,我们拥有海量的电话详单、位置数据和社交媒体生成的数据。要明智地使用数据,就必须管理所有数据。本书匠心独运,揭开了大数据的迷人景致,为我们应对大数据领域的挑战,提供了必要的智力成果。
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《大数据质量》为“大数据技术与应用”丛书之一,列入“十三五”国家重点图书出版规划项目。《大数据质量》共7章。章叙述数据质量的概况,列举出数据质量的影响和产生因素、数据质量的定义及面临的挑战、以及数据质量与信息质量的关系。第2章介绍了与数据质量有关的各种国际标准和行业标准。第3章讨论了数据分类和数据模型,并针对半结构化和非结构化数据,给出了一些数据模型和质量模型。第4章详细阐述数据质量的相关技术,包括:数据集成、数据剖析、数据清洁和数据溯源,并给出它们在大数据环境下的实现技术和方案。第5章详细论述了数据质量评估维度的选取,质量维度的测量和评估方法,同时,每一种常用的评估方法都给出具体的评估案例。第6章描述数据质量的管理方法和质量管理成熟度模型。第7章以位置大数据为例,详细分析了位置大数
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Python金融大数据分析 [德]伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpisch) 著;姚军 译 人民邮电出版社【正版书籍 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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