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这是一本简单明了的数据库入门用书，作者结合多年的教学和实践经验，深入浅出地介绍了设计原理和方法的核心概念，通过循序渐进的方法和丰富的实例，本书为所有开发人员提供了一种通用的开发实际数据库的方法。阅读本书，读者将学会如何创建高效的数据库结构，如何施加若干级数据完整性，以及怎样利用几乎无限多种方法将表关联在一起来获取信息。所有这一切都可以通过理解几个主要的术语，学习并使用一组常识性的技术与概念来实现。读者还将学习如何分析和权衡一个现有的数据库，确定信息需求，确定和实现业务规则。读完本书，你便拥有了创建一个良好设计的关系数据库结构所需要的知识与能力，为以后的学习和工作奠定坚实的基础。本书适合各层次的读者。
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《预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现》旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识，并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题，着重介绍了决策树、k近邻、人工神经网络、线性回归、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法，针对每一种算法都先以通俗的语言解释其原理，再使用开源数据分析工具 RapidMiner加以实现。 《预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现》适合在日常工作中大量接触数据的分析师、金融专家、市场营销人员、商务专业人士等阅读。
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本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。
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关联数据（linked data）是在万维网上表示和链接结构化数据的一系列技术，旨在构建一张计算机能够理解的语义数据网络，而不仅仅是人能读懂的文档网络，以便在此之上构建更智能的应用。 本书分为4个部分，dy部分主要介绍了关联数据的基础知识、RDF（资源描述框架）数据模型，以及表示关联数据的通用标准序列化格式，旨在引导读者识别并使用万维网上的关联数据；第e部分重点讨论了开发和发布关联数据所用的技术，以及聚合数据所用的搜索技术；第3部分则讨论了如何使用RDFa（属性中的资源描述框架）对网页进行SEO、RDF数据库与传统的关系数据库的区别、在万维网上共享用户数据集和项目的方式，以及对语义网搜索结果中包含的项目和数据集进行优化；第4部分则将之前的内容进行了汇总，使用一个开源的关联数据应用服务器开发一个复杂的应用程序，并总
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