《量化投资：交易模型开发与数据挖掘》是一本适应当前投资市场的量化投资入门书。本书不仅仅是详细说明了什么是量化投资，更是从原理、技术和实操角度教会读者如何来使用、操控这门技术，让读者知道量化，更能用好量化来为自己的投资增加机会。
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《谁说菜鸟不会数据分析》系列自面世以来赢得众多有分量的行业奖项，影响几十万读者 R语言篇系 小蚊子数据分析 团队精心打磨的又一力作 沈浩教授、张文彤博士等专家盛赞 适合人群 ★ 需要提升自身竞争力的职场新人。 ★ 从事咨询、研究、分析等专业人士。 ★ 在市场营销、产品运营、项目管理、开发运维等工作中需要进行数据分析的人士。
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数据中心是我国实现经济转型升级的重要基础设施，提供的巨大数据处理能力是国家战略资源，是实现智能制造、互联网 、物联网、云计算、大数据等技术和应用的基础保障，同时因其巨大的能源消耗和对环境的影响，使绿色数据中心成为《中国制造2025》中绿色制造中的重点领域。数据中心在我国未来一段时期内将持续快速发展，同时需进行有效管理实现其低碳绿色可持续发展。绿色数据中心采用智能监控技术，不仅可提高质量与效益，而且实现节能降耗，更重要的是它使生产更加安全，使环境更加舒适。因此，迫切需要专门的工作来寻求绿色数据中心机房监控的基础理论创新与应用。
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从理论、应用和实践三个维度讲解 Wireshark 数据分析的相关知识 通过 201 个操作实例手把手带领读者从实践中学习 Wireshark 数据分析技术 涵盖环境搭建、数据捕获、数据处理、数据呈现、数据分析、协议分析 基于Wireshark 3版本写作 涵盖Wireshark数据分析的三大环节：数据捕获、数据分析、协议分析 着重讲解Wireshark的8种常用数据分析方法 详细分析常用的13种网络协议 每个技术要点都结合操作实例讲解，带领读者动手练习 提供后续的内容更新服务和完善的工具获取方式 提供QQ群和E-mail互动交流方式，答疑解惑
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本书为北京大学光华管理学院教材。全书共分十章，主要内容包括数据理解和数据准备，多元统计中的降维方法，预测性建模的一些基本方法，神经网络，决策树，模型评估等。本书实例丰富，并附有相应SAS程序，以便于学生尽快理解相关内容并用以解决实际问题。
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国之重器出版工程 特异群组挖掘 特异群组挖掘体系和特异群组挖掘的重点应用
1.原创性：特异*组挖掘是作者原创的概念，是原创的新型数据挖掘任务和解决方法。 2.受众广泛性：特异*组挖掘是一种有多种应用场景的数据挖掘技术，涉及读者面广泛。 3.权威性：本书作者朱扬勇教授在数据挖掘领域已经研究了30多年，是国际数据科学研究的主要倡导者之一。经上海市科学技术委员会批准，代领团队建设了上海市数据科学重点实验室，该实验室是全国*早研究数据科学和大数据的科研机构之一，也是**政府支持的数据科学科研机构，积累了大量的数据和数据挖掘的经验。此外，朱扬勇教授与多地政府合作，并担任2018年在福州举办的 *届数字中国建设峰会 顾问专家，2019年重庆智博会顾问专家等职务。基于作者团队雄厚的知识储备，本书兼具新颖性和权威性。
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本书着重介绍关于Elastic Stack的基本知识，带领读者深入了解Elastic Stack的实际应用，通过对数据搜索、日志挖掘与结果可视化展示等相关功能的介绍和实战，引导读者掌握相关的大数据搜索、日志分析和可视化技术。本书还详细介绍了X-Pack和Beats组件，展示了在Elastic Stack中的一些实践。
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大数据开发者权威教程 大数据技术与编程基础 大数据技术原理与应用指南 全面介绍大数据开发者所需的技术与技能 详尽的大数据开发者培训教程
学习方法和特色◆ 涵盖了大数据开发者所需的大数据和Hadoop 基础组件及相关组件的基本知识，使参与者有可能在一个系列书中获得对所有相关知识、新兴技术和平台的了解。◆ 在与大数据架构、大数据应用程序开发以及与大数据实施相关的产业相关技术有着极密切关联的编程和技术领域中，锻炼自己全面的和结构化的本领。◆ 基于场景的学习方法，通过多种有代表性的现实场景的使用和案例研究，将IT 基础知识融入现实环境，鼓励参与者积极、全面地学习和研究，实现体验式教学。◆ 强调目标明确、基于成果的学习。每一讲都以 本讲目标 开始，该目标会进一步关联整个教程的更广泛的目标。◆ 简明、循序渐进的编程和编码指导，清晰地解释每行代码的基本原理。◆ 强调高效、实用的过程和技术，帮助参与者深入理解巧妙且符合道德伦理的专业实践及其对业务
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对于数据驱动型公司，设计和构建流式数据架构能够实现实时或近实时应用，提升整个组织的效率。《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》简明的指南讲述了流设计中的关键因素（聚焦于消息层的关键特性）、新的消息技术 ApacheKafka 和 MapRStreams、流架构是如何支持微服务的，以及当下可供选择的流技术：Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Storm和 Apache Apex，适合架构师、大数据科学家及 IT 工程师阅读。
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本系列丛书有： World Wind Java 三维地理信息系统 精通ASP.NET4.0 操作系统实现之路 SAS开发经典案例解析 wxWidgets跨平台程序开发 LDAP详解－－IBMTivoli Directory Server从入门到精通 商业智能深入浅出 QTP自动化测试与框架模型设计 GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL
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数据挖掘与预测分析(第2版) 由数据挖掘专家执笔，提供了从数据准备到探索新数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容
本书提出的方法和技术全面、深入，几乎涵盖了当前应用中常见的各类挖掘与分析方法。对方法的介绍从概念、算法、评价等部分着手，深入浅出地加以介绍。在介绍方法的章节中增加了R语言开发园地，帮助读者利用R语言开展实际设计和开发工作，获得章节中涉及内容的结果，便于读者掌握所学内容。
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本书**版本已出版，点击书名查看： 《 Microsoft数据仓库工具箱(第2版) 使用SQL Server 2008 R2和Microsoft BI工具集 》
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大规模在线应用、企业级基础服务、以及各种新型应用促使诞生了十万级甚至百万级服务器的大型数据中心。云计算、物联网、大数据等新型计算和应用推动了现代数据中心的快速发展，并使其成为国家和IT企业的核心信息基础设施。数据中心网络不仅是连接大规模服务器的桥梁，而且是承载网络化存储和网络化计算的基础，其网络互连结构的设计是影响网络性能的首要因素。现代数据中心的内部流量已从传统的 南北流量 为主演变为 东西流量 为主，导致数据中心的网络性能成为瓶颈，传统的树型互连结构已经不能满足新的需求。 近年来，研究人员从不同角度提出了很多新型数据中心网络互连结构，力求满足高带宽、高容错、高可扩展性和低成本的需求。虽然新型互联结构的研究不断提高数据中心的网络传输能力，但是对数据中心现有传输能力的高效利用同样重要
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数据库及其应用系统开发（Access 2003）——21世纪高等学校计算机教育实用规划教材
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作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效地弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好地融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力。《数据可视化应用与实践》一书介绍了Tableau软件的基本功能，基于Tableau软件探讨了在供应链中的数据可视化应用，力求可视化展示供应链大数据运维；选取以大数据运用为普遍的能源行业与金融行业，分析了大数据的具体实践与应用；在新的互联网 环境下可视化分析了大数据对于传统行业的冲击。
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“这是一本全新的数据挖掘教材，值得大力推荐。” ——Jiawei Han,伊利诺伊大学教授 本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色： ·与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 ·只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。 ·书中包含大量的
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大数据集成 本书系统地梳理和讨论了大数据集成领域中的关键问题、实现方法和面临的挑战，对大数据集成的研究者和实践者都很有帮助。
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1. 理论与实践结合。全书对数据挖掘的基本原理进行了详细而系统的介绍，并且还给出了其实现的源代码和运行结果界面。读者可以通过源程序深入了解算法的原理。2. 对常见的数据挖掘算法，本书均以例题的方式进行了应用说明，并且还对个算法的优缺点进行了总结，给出了各种算法的具体应用领域。3. 有配套的课件。
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这本书适合任何将要参与数据仓库工程项目（包含基于Web的数据）的人员，尤其适用结构设计师、数据库管理员、数据建模人员和工程管理人员，因为它介绍了丰富的基于Web数据主题的详细知识，这些知识在其他地方是找不到的。同时这本书的内容也给工程设计人员提供一个通用的框架，该框架是任何点击流数据仓库工程的基础。那些准备参与实现点击流数据仓库工程的技术顾问同样要读这本书，因为他们是这个工程的关键性人物。
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网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营(网站分析领域开创性著作，首度将六西格玛管理工具和思想引入网站分析全流程，使
点击查看： 特别推荐： 《数据分析：企业的贤内助》 网站分析领域的开创性著作，首度将六西格玛管理工具和思想引入网站分析全流程，使分析思维和方法更科学化和系统化 全面讲解网站分析的各项知识和技术，充分讲解Excel在网站分析中的各种功能和用法，包含大量案例和**实践
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数据科学入门 介绍数据科学基本知识的重量级读本 Google数据科学家作品
介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为 21世纪头号性感职业 。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识 数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。通过阅读本书，你可以：学到一堂Python速成课；学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；深入理解机器学习的基础；运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；探索推荐系统、自然语
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CDA数据分析师系列丛书 如虎添翼！数据处理的SAS EG实现 人大经济论坛主编，写给专业数据分析师的丛书
CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定，对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，这在本《从零进阶！数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这在《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》中利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。经过处理的数据需要根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据，这在《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》中进行了详细的讲解和操作分析。 CDA数据分析师丛书整体风格是 理论 技术 应用 的一个学习过程，目的在于商业业务应用、职场数据分析，为欲从事于数
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Spark快速大数据分析 机器学习大数据算法参考书 Spark作者及核心成员执笔 精通大数据处理技术
Spark开发者出品！ 《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark的用法，它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。 本书由Spark开发者编写，可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业，还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。
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谁说菜鸟不会数据分析（Python篇） 小蚊子数据分析团队手把手教你搞定Python数据分析，赠视频学习券；《数据化管理》作者黄成明、《统计之美》作者李舰等豪华点评团队
《谁说菜鸟不会数据分析》系列自面世以来赢得众多有分量的行业奖项，影响几十万读者 Python篇系 小蚊子数据分析 团队精心打磨的又一力作 沈浩教授、《数据化管理》作者黄成明、《统计之美》作者李舰博士、张文彤博士、 路人甲TM 等专家力荐
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围绕寻找数据的思想展开讨论，包括讲故事、色彩使用、数据中的粒度级别和用户探索 《代码之美》 点击进入 《测试之美》点击进入 《安全之美》点击进入 《数据之美》点击进入 《架构之美》点击进入 《项目管理之美》点击进入 《团队之美》点击进入
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数据挖掘导论(完整版) 数据挖掘导论(完整版) 新版 点击查看
推荐购买套装： 大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 数据挖掘导论(完整版)(套装共2册)(超值附赠《码农》光盘1张) 本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 《数据挖掘导论(完整版)》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论(完整版)》特色与许多其他同类图书不同，《数据挖掘导论(完整版)》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 只要求具备很少的
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本书是由两个*畅销的数据挖掘书的作者所写的，展示了如何识别*有利可图的客户，如何吸引他们，*重要的是如何让他们再次光顾。LINOFF和BERRY回顾了用于监视客户行为的数据挖掘和分析技术，解释了如何操作市场试验来更好地理解客户。
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数据可视化（全彩） 首印问世半年即告售磬，经典永恒。大数据丛书，首次全面细致地梳理了可视化理论，方法与应用。马匡六教授、石教英教授鼎力推荐！
面对庞杂的大数据，可视化提供了良好的解读角度与方法，是大数据分析与应用的利器。 本书全面、细致地梳理了可视化的历史，理论，工具与应用案例，旁征博引，图文并茂，内容翔实丰富，专业严谨，是了解可视化知识的不二之选，也特别值得相关从业人员作为案头参考书备存。 本书入选十二五国家重点图书出版规划项目“大数据丛书”，并获得该领域著名学术带头人之一马匡六教授，石教英教授的专序推荐。 本书同时配备了在线资料提供与更新服务，读者可以随时与作者互动，深入探讨。
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CDA数据分析——零基础入门 本书的远程视频请登录http://study.chinacpda.com
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HBase入门与实践 大数据时代快速上手HBase行动指南 全面讲解HBase核心组件的实现原理和基本操作 兼顾HBase应用与实战 基于稳定的HBase1.2.6版本讲解
大数据作为人工智能的基石，当前正站在计算机技术发展的风口， 而作为Apache*项目的HBase的优势是高性能读写、弹性伸缩、面向列族存储，能够轻松应对数据存储的爆发，提供对千万级QPS低延时需求支持，毫无疑问是企业搭建大数据在线实时应用的*。Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力，但是对在线实时的数据存取则爱莫能助，而HBase弥补了Hadoop的这一缺陷，满足了在线实时系统低延时的需求。本书以精炼的语言介绍HBase基础知识，让初学者能够快速上手使用HBase，对HBase 的核心架构思想（如数据读取、数据备份等）有深入的了解，并且剖析HBase源码，介绍HBase 1.X 以及2.0带来的新特性，让有经验的HBase开发人员也能够循序渐进地深入理解HBase源码，以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注于HBase在线实时系统的调优
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这是一本场景时代的内容玩法书，也是提供新武器的运营魔法书；是一本写给内容产品经理看的书，也是一本全新的品牌传播秘籍。本书内容涉及内容产品化、数据新运用、用户新互动、运营新思路、传播新策略等多个领域，但读完本书你会觉得它们完全能够融合为一体，应该协同生产。想了解其中的奥秘吗？翻开本书看一看吧！
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Spark大数据处理： 原理、算法与实例 北京邮电大学数据科学中心倾力打造，清华大数据研究院鼎力推荐
Spark被称为大数据处理王者技术Hadoop的真正挑战者。本书以丰富示例介绍Spark程序和数据挖掘算法设计，更好地帮助Spark开发者提高学习效率。
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数据仓库与商业智能宝典(第2版) 成功设计、部署和维护DW/BI系统
在《数据仓库与商业智能宝典(第2 版)成功设计、部署和维护DW/BI 系统》中，我们以连贯的方式组织了所有这些文章。不过本书并不仅仅是过去的杂志文章和Design Tip 一字不变的集合。我们已经精简了多余的内容，确保所有文章都以一致词汇来编写，并且更新了许多图片。本书中的文章都进行了重新编辑和改进。一些术语自其被引入以来已经发生了变化,我们已经以追溯的方式使用被广泛采用的当前术语替换了老的术语。● 人造键现在被称为代理键。● 数据集市已经被替换成业务过程维度模型、业务过程主题领域或者主题领域，这取决于上下文。● 数据暂存现在被称为提取、转换和加载。● 终端用户应用程序已经被商业智能应用程序所替代。● 帮助表现在被称为桥接表。由于大多数人都不会从头到尾一页不漏地阅读本书，因此我们需要事先介绍一些常用的缩写词：
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大数据隐私保护技术与治理机制研究 在大数据时代，个人信息隐私保护技术面临着很大的挑战，你想了解一下如何保护自己的隐私吗？
信息和网络技术的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点，数据爆炸式的增长给人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。一方面，基于大数据的处理、分析和共享等技术可以提高企业经济和社会效益。另一方面，隐私已经成为大数据应用领域亟待解决的重要问题。在大数据时代，如何做到获取和利用数据与个人隐私安全的平衡，已然成为当下亟需解决的一个时代命题。
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本书是作者近年来从事高维数据挖掘研究成果的总结。全书从高维数据的特性出发，指出了高维数据给数据挖掘带来的影响以及高维数据挖掘的研究方向。对高维数据挖掘中的相似性搜索、高维数据聚类、高维数据异常检测、高维数据频繁模式发现及电子商务中的协同过滤技术进行了研究，提出了相关的解决方案和相应算法。
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在本书中，Peter、Eelco Plugge、Tim Hawkins和我都希望能够完全地展示出我们在学习MongoDB时的经验：在保持设计简单和清晰的同时，教会你如何使用MongoDB。每章内容都将展示一个单独的样例数据库，因此你可以按照模块或线性的方式阅读本书；这完全取决于你自己。这意味着如果愿意，你可以略过某些特定的章节，而不会影响你对其他内容的学习。
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