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20世纪中国人物传记与数据库建设研究 姜义华,黄克武 编 上海书店出版社 9787545812077
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《数据流上频繁模式和高效用模式挖掘》以数据流上的频繁模式和高效用模式挖掘计算为背景，介绍该领域相关的概念、理论及近年来相关的研究成果，内容包括传统数据集中的频繁模式挖掘及其大数据集下的频繁模式挖掘算法、不确定数据流中的频繁模式挖掘算法、具有效用值的数据流中的高效用模式挖掘算法。
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适读人群 ：大数据工程师和数据库工程师 1.作者是有10余年工作经验的架构师和大数据专家，在MMP领域有丰富经验，是Apache Doris项目的贡献者。 2.Apache Doris PMC主席、3位Apache Doris PMC成员、Select DB创始人以及腾讯、小米、京东的多位专家力荐。 3.从基本操作、架构设计、进阶使用、运维管理、拓展应用、项目实战等多个维度全面讲解Doris。 4.书中包含大量图表，能帮助读者轻松阅读和理解；书中有大量和案例和2个综合案例，能让读者快速获得项目实战能力。
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科研统计思维与方法：SPSS实战 重点聚焦科研数据统计的思维与方法，创新性引入科研论文品读，大量实战案例帮助读者应用统计分析方法解决真实的科研问题，提供配套素材
1. 重点聚焦科研数据统计的思维与方法，帮助读者逐步具备准确地使用数据分析工具并解读数据分析结果的能力，优化其思维方式，促进其科研能力的提高。 2. 本书拥有丰富的实战案例，在介绍案例的操作流程之前，会先分析解决方案，帮助读者做到 知其然也知其所以然 。 3. 每章后面的综合实践题可以作为对前面知识讲解的深入和补充，检验读者对本章内容的掌握程度。 4. 本书提供配套素材文件，兼顾不同读者人群，零基础人群或相关专业本科生、研究生均可阅读。
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数据挖掘中的新方法：支持向量机邓乃扬、田英杰 著科学出版社9787030132819 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。 《数据挖掘中的新方法：支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
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数据恢复技术基础实验教程郭果 编科学出版社9787030406170 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《数据恢复技术基础实验教程》通过大量的实验项目——基础实验和磁盘存储结构及文件系统分析实验来引领读者学习数据恢复技术的基本内容，让读者在实验中学习理论知识，提高专业技能，并逐步培养安全使用计算机的良好习惯，从而有效地提高数据的安全性。 《数据恢复技术基础实验教程》是根据作者多年从事数据恢复技术的实验教学经验编写而成的，详细地介绍了学习数据恢复技术必须要掌握的技能和知识。通过《数据恢复技术基础实验教程》的学习，读者能在实际工作中解决大多数的数据安全和恢复问题。 《数据恢复技术基础实验教程》可作为中高等院校（包括各类职业学校）的计算机及应用、软件工程或网络安全等相关专业的专业教材和参考书，也可作为社会培训机构的教学用书，以及计算机爱好者的自学用书。
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面向序列数据的多视图方法 杨燕,江水全,李天瑞 著 科学出版社 9787030778895
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时间黑客：用数据分析做个明白人 饭大官人 电子工业出版社 【新华书店正版图书书籍】
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数据存储架构与技术 舒继武 人民邮电出版社 9787115639226
1. 作者为该领域的专家。主编舒继武教授为国家杰出青年基金获得者，“长江学者”特聘教授、IEEE Fellow。2. 内容全面，知识体系完整。本书既包含存储基础理论，也包含学术界的前沿创新，通过新研究实例加深读者对相关基础知识的理解，参与编写者都是一直工作在存储学术界前沿，对技术有深入的把握和思考。3. 本书包含业界的新经验。华为是数据存储的领头企业，本书包含华为在存储运维、存储解决方案等方面的先进思考。4. 针对课程进行优化，适合高校、职业院校等存储类专业课程。
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用商业案例学R语言数据挖掘常国珍、曾珂、朱江 著；经管之家 编电子工业出版社9787121319587 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式增长。无论是从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源和财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能替代。 本书包括 18 章，涉及使用 R 语言做数据分析和数据挖掘的主要分析方法。其中，第 1、 2 章为数据分析方法概述，第 3 章为 R 语言编程基础，第 4 章到第 8 章为统计学习方法，第 9 章到第 16 章为数据挖掘方法，第 17 章为特征工程，第 18 章为 R 文本挖掘。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的练习题。 本书作为 CDA 数据分析师系列丛书中《如虎添翼！数据处理的 SPSS 和 SAS EG 实现（第 2 版）》和《胸有成竹!数据分析的 SPSS 和 SAS EG 进阶（第 2 版）》的姊妹篇，将前两本书的内容进行整合
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本全书内容主要包括11章和三个附录，其中11章又分为两大部分，第一部分是一些基础的介绍性的内容，第一章和第二章完整地讲述了元数据的意义以及一些基本的概念，第三章则从总体上分明绍了当前主要的元数据标准。第二部分则根据无数据的仓储项目生命周期的各个阶段，分别在第四章到第九章介绍了元数据的工具的评估，元数据仓储项目的组织和人员的配置，如何制定元数据的项目计划，元数据体系的结构的设计，如何通过元数据来提高数据的质量以及元模型的构造，此外，第十章还详细地介绍了开发周期的各个阶段该交付的产品以及取得的阶段性的成果，后第十一章展望了元数据的未来发展的趋势。
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