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"数据分析经常遇到的问题就是没有数据思维,本书介绍了数据分析常见的思维,并且辅以真实的互联网大厂的案例,让读者可以从中学习如何应用数据分析思维和方法来解决实际问题,强烈建议想要学习数据分析以及想要培养数据思维的人都来学习一下。 前腾讯数据科学家,公众号“渔好学”主编,陈友洋 数据分析是一门艺术。做好数据分析不是一件容易的事情,既要了解业务,又要有数据意识,还要懂得分析方法。本书从数据思维、数据体系、数据分析方法论等多个方面进行了深入浅出的讲解,同时结合作者在行业里多年的实践经验,沉淀,并整理成一套行之有效的学习体系,这对于很大一部分数据分析师有很好好的指导意义。 游族数据中心负责人,贾彦龙 这本书从数据思维讲起,帮助读者建立完整的数据指标体系,将各种方法是如何运用到实战中的
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Kibana是一个开源的数据可视化平台,它允许用户通过令人惊叹的、强大的图形与数据进行交互。在本书中,读者将学到如何在数据架构之上使用Elastic Stack实时地进行数据可视化。无论是日志分析、指标、业务分析、图形分析,还是根据业务需要对其进行扩展,在数据可视化方面,每种数据架构都有不同的需求和期望。本书将帮读者掌握Elastic公司的可视化工具,并使之适应各种应用场景。读者会从了解如何使用Kibana的基本可视化特性开始,然后了解如何实现一个纯指标分析架构,以及如何使用Elastic Stack的Timelion(一个很好新潮的特性)对其进行可视化,接着学习如何用崭新的图可视化将数据关联起来,在文档间生成关系网络,很后再深入研究Kibana开发环境的设置,以便构建自定义的Kibana插件。读完本书,读者将会掌握将Elastic Stack数据可视化技能提高到一个新水平所
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数据可视化陷阱 [西]阿尔贝托·开罗(Alberto Cairo) 著;韦思遥 译 9787111651840 机械工业 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
这是一个充斥着数据和图表的世界。 随着社交媒体的发展,每个人都成了信息来源;我们获取和传播的信息越来越多,也越来越容易犯错误。 然而数据的可视化,即图表,并没有它看上去那么可信。 本书介绍了图表制作的原理、阅读图表常见的五个陷阱,解释了为什么其中隐藏着误导和扭曲,*终帮助读者掌握明智应对图表而不犯错误的方法。
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《大样本协方差矩阵和高维数据分析/大数据科技译丛)》内容可分为三部分:第一部分为第1、第2章,介绍了高维统计分析工具中的基本理论知识;第二部分为第3~11章,阐述了经典统计学方法在高维统计分析中的拓展与修正,包括中心极限定理和多元统计的推广及其假设检验方法;第三部分为第12章,介绍了大样本协方差矩阵理论在金融领域的应用。附录中简要阐述了一些曲线积分和特征值不等式的基本知识。 《大样本协方差矩阵及高维数据分析/大数据科技译丛》可作为统计分析、数据挖掘以及图像处理等高维数据统计分析相关领域在读研究生的教材和参考书,同时,为工作在上述领域内的专家、学者、研究人员以及工程应用技术人员提供一定价值的理论指导。
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《极速Python:高性能编码、计算与数据分析》直击Python编程要害。对于大型数据项目,过慢的代码运行速度是毁灭性的。在机器学习和大规模数据分析中,除了使用高性能的Python代码,还要使用经过优化的库、发挥计算机硬件的多核处理能力。满足计算速度后,还要优化计算资源、控制计算成本,而《极速Python:高性能编码、计算与数据分析》为读者提供了一整套高性能编程解决方案。
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该书是当前国际新兴的热门研究领域-关系数据挖掘-的有关关系数据聚类的奠基性专著。该书通过深入浅出的方法,系统地介绍了关系数据挖掘领域中的关系数据聚类的主要研究问题和广泛的重要应用方向。该书作者被国际学术界公认为最早从事关系数据聚类的学者之一,并一直在这一方向上发表有影响力的工作。该书凝聚了作者这些年来的最新研究成果,并以自成体系的方式由浅入深地完整地表述给读者,是当今了解关系数据聚类分析这一新兴热门课题的首选读物,具有很强的学术性。关系数据聚类是一个崭新的热门研究方向。它之所以能在短暂的时间内得到迅猛发展,就是因为它有广泛的应用前景。在如今社会的各个领域,从政府决策,到市场营销,到舆情分析,到社会关系网络分析,到生物信息学等,都其应用的广泛前景。由于该书也是广大从业人员必不可
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