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数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据，体验真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。
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在线社交网络挖掘是目前数据挖掘领域的热门研究方向之一，相关问题的研究对于指导社会、经济以及安全等领域的决策具有重要作用。本书在对在线社交网络挖掘进行概述的基础上，对其中包含的用户分类、社区发现以及社会化推荐等三个典型问题进行了深入研究，分别提出了一种基于随机游走模型的用户分类方法、集成链接和属性信息的社区发现方法、融合社交网络信息的协同过滤推荐方法以及基于Hadoop的社会化推荐系统。本书对每一种方法的研究背景、关键理论以及实验分析等内容进行了详细介绍，并总结归纳了相关工作的研究价值。
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《主动数据库系统理论基础》是在作者三十余年来对主动数据库系统理论研究的基础上撰写的。书中系统论述和分析了主动数据库系统理论以及若干新的概念、方法和算法。 《主动数据库系统理论基础》共分二十章。主要内容包括主动数据库管理系统的体系结构、主动规则的相关模型及说明语言、事件监测，特别重点讨论了基于触发图、活化图、惰化图、事务、规则优先级、活化路径、代数等方法对主动规则集终止性、汇流性的静态和动态分析，较详细地给出了相关的定理、方法和算法及算法证明，深入地讨论了规则执行和监测、主动数据库完整性等。 《主动数据库系统理论基础》可作为计算机科学与技术学科、控制理论与控制工程学科等相关专业的高年级本科生教材或硕士生选修课教材，也可供从事上述领域研究的博士生、科研人员及工程技术人员等参考。
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