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Python金融数据挖掘与分析实战 刘鹏、高中强 著 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
内容简介 这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作,它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。 读完本书,你将会有如下3个方面的收获: (1)Python编程基础和数据预处理 首先详细讲解了Python的核心语法,以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python数据处理工具的使用;然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示,帮助初学者快速上手 Python,为之后的数据分析实战夯实基础。 (2)数据挖掘与分析的经典方法 详细讲解了经典的数据挖掘方法,包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。 (3)主要金融应用场景的数据挖掘方法 针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用
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《DB2数据库性能调整和优化》侧重于介绍DB2数据库的性能调优。性能调优是一个系统工程:全面监控分析操作系统、I/O性能、内存、应用及数据库才能快速找到问题根源;深刻理解DB2的锁及并发机制、索引原理、数据库参数、优化器原理、SQL语句调优等内部机理才能有针对性地快速提出解决问题的方法;快照、db2pd、db2expln及事件监控器等则是必须熟练掌握的工具。这本书正是覆盖了性能调优所需要的全部领域,并提供了大量的性能调优的实际案例。 本书系统性地总结了DB2数据库性能调整的方法、流程、思路和保持系统良好性能的注意要点。难得的是作者分享了10年积累的DB2性能调优案例和经验总结。
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分析模式:可复用的对象模型 [英]福勒 著;樊东平 译 9787111305309 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《分析模式可复用的对象模型》的作者MartinFowler是国际著名的OO专家,敏捷开发方法的创始人之一,现为ThoughtWorks公司的首席科学家,《分析模式可复用的对象模型》是作者的代表作之一,深受业界专业人士和广大读者的好评,经久不衰。 《分析模式可复用的对象模型》讲述各种分析模式(即来自概念性业务模型的模式)和支持模式(即讲述如何使用分析模式的辅助性模式),把论述重点放在介绍面向对象分析和设计的最终结果—即模型本身。作者透过平实朴素的语言,将自己丰富的对象建模经验与读者分享,使读者可以马上采纳这些经验性模式。 《分析模式可复用的对象模型》适合的读者范围非常广:面向对象的计算机分析人员和设计人员(尤其是那些参与系统分析的人员)、数据建模人员、编程人员以及专业的软件工程师都可以从《分析模式可复
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重估:大数据与人的生存 刁生富 著 9787121347184 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
如何理性看待与合理评价大数据对人生存和发展的影响,是当今大数据和人工智能时代的一个重大问题。本书选取了大数据与人的生存和发展密切相关的一些重要方面,包括交往、学习、阅读、教育、刷屏、思维、心理、权利、隐私、素养、解放及数字遗产等,从哲学、伦理学、心理学、教育学、社会学等角度,进行了初步研究,探讨了大数据对"人的实存所已经赋予的和可能赋予的意义、新产生的问题以及解决这些问题的路径。
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数字化转型之企业架构重塑 立足于企业数字化转型中架构重塑的探讨 展望企业数字化转型的愿景与路线图
本书阐述数字科技对企业生存和发展的影响,以及如何通过数字科技重塑企业架构。书中将结合作者在金融行业、国企信息化、复杂企业数字化转型、信创等领域多年不懈坚持和耕耘的经验,为企业安全、稳健实现数字化转型提供建设性意见和参考案例。书中探讨和尝试解答这些问题:
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数据结构实验指导与习题解析 紧扣教学大纲,启发思考问题的能力; 遵循考试大纲,引领分析问题的能力; 切中考点细则,培养运用知识的能力; 是学习升学好助手、工作提升好帮手!
本书分为实验指导和习题解析两部分。实验指导部分通过合理设计实验内容,必须掌握的基本知识和基本技能通过详细的设计思路、启发学生对问题的思考和分析,完成代码的编写和调试,进一步理解数据结构的理论和方法,培养学生对课程的学习兴趣。同时,设计了拓展部分的实验,主要是为了培养学生的创新意识和综合应用知识的能力,培养学生独立思考、深入研究、分析和解决问题的能力。习题部分给出每一章节的知识点,便于学生针对知识点进行总结,习题经过精心选择,覆盖面广,并加入了一些考研真题,对于初学者,或是专升本、考研等应试,都是一个不错的选择。答案解析内容详细,算法给出了详细的分析和注释,也适合于数据结构的爱好者自学。
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数据分析之道: 用数据思维指导业务实战李渝方电子工业出版社9787121428340 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书以数据思维为主题,以数据分析全流程为主线,融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容,全书分为4 篇,囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法,包括经典的海盗(AARRR)模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H 等分析方法,还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。 本书适合工作了1~3 年的初级数据分析师;已经掌握了数据分析工具,需要培养数据思维的转行人员;数据科学行业的人力专家和猎头等。
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本书本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想,主要特色如下: ?全方位系统性介绍了边缘计算的原理。 ?深入剖析了边缘计算相关的应用研究问题,通过给出各个问题的本质分析与思考,能够帮助读者更好地构建对边缘计算的认识。 ?引入了当前研究进展,使读者更为深入、透彻地理解边缘计算。
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