《SOA原理·方法·实践》并不是关于Web服务的又一本开发手册，抑或是开发技术的宝典之类的读物。本书的作者来自于IBM软件开发中心的SOA技术中心，作为最早的一批从事SOA相关产品和客户项目开发的软件技术人员，见证了SOA从诞生到发展壮大的全过程。而本书的目的在于将作者在项目过程中的经验介绍给读者，通过分析SOA产生的根源，以及SOA对业务模式和开发模式带来的变革，帮助读者理解什么是SOA，以及如何科学的实施SOA。
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《国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）》特色： 介绍支持向量机（SVM）和Kohonen映射 讲解DBSCAN、BIRCH和分布式DBSCAN聚类算法 介绍贝叶斯网络，讨论图形中的Betweeness和Centrality参数测量算法 分析在建立决策树时使用的CART算法和基尼指数 介绍Bagging&Boosting集成学习方法，并详述AdaBoost算法 讨论Relief以及PageRank算法 讨论文本挖掘的潜在语义分析（LSA），并分析如何测定文本文档之间的语义相似性 讲解时态、空间、Web、文本、并行和分布式数据挖掘等新主题 更详细地讲解数据挖掘技术商业、隐私、安全和法律方面的内容
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适读人群 ：希望向数据挖掘方向转行的程序员；从事数据挖掘相关工作的职员；希望加深对数据挖掘的理解的职员；统计学、计算机科学与信息、科学计算、运筹学等专业的在校生；对数据挖掘有兴趣的人 这本书不要求读者的编程基础和数学知识，以尽量通俗易懂的语言来解释晦涩的数据挖掘算法原理，本书所保留的数学公式都是最基本的、不得不保留的公式，这将本书的阅读门槛降低了。学习本书，读者将掌握最实用的数据挖掘算法，并能够立刻应用它们。
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Web数据仓库构建指南 金贝尔（kimball,R.） 著；张丽萍 译 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
在这本极富创造性的指南中，数据仓库领域最畅销的作家Ralph Kimball向读者介绍了Web数据仓库——Web数据仓库和Web之间的姻缘。如果设计和部署都有很完美，Web仓库将会成为当代以客户为中心的公司的关键，向经理和战略决策者提供对他们而言至关重要的竞争信息。在本书中，Kimball博士阐述了Web仓库的关键元素，为设计、构建和管理Web仓库提供了详细的指导说明。仔细品读本书，将可以帮助您的企业更好地保持分健康且极具竞争力的发展态势。 在此书中，您将要学习如上方法：跟踪网站的用户操作；判断客户是转向竞争对手；判断特定的Web广告是否正常运行；捕获有关客户行为的数据；设计支持Web仓库的网站；构建点击流市场；管理和缩放Web数据仓库。
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海量数据挖掘技术研究 刘君强 著 浙江工商大学出版社 线上线下同步销售，请咨询客服查询库存后下单，避免纠纷。
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数据中心智能调度关键技术与应用 田文洪 电子工业出版社 【正版图书书籍】
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从运维菜鸟到大咖，你还有多远:数据中心设施运维指南 正版图书,下单速发,可开发票
关于数据中心运维管理的书籍很多，但本书不落俗套，令人耳目一新之处在于：? 的主创团队本书支持单位和主创团队绝大多数参与过《数据中心场地基础设施运维管理标准》的编写；
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并行数据挖掘及性能优化——关联规则与数据相关性分析 荀亚玲 著 电子工业出版社 9787121375828
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大数据管理决策:全景式PAGE框架与前沿研究 陈国青 中国科技出版传媒股份有限公司 【新华自营正版书籍】 正规电子发票 多仓就近发货
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企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用吕兆星、郑传峰、宋天龙、杨晓鹏 著机械工业出版社978711 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
对于很多企业而言，大数据的重要性不言而喻，但是如何构建、实施和应用大数据系统却是一个复杂工程。本书让读者认识到大数据不仅仅是数据、技术、架构、应用，更是结合了商业模式、战略定位、信息安全、单位协同、组织保障、实施选型的完整体系。 本书内容从大数据的规划定位、组织实施和价值提升三个维度展开，兼顾从整体性、全局性、安全性、价值性、技术性、体系性等方面的考虑。 第一部分：企业大数据战略规划 主要从宏观的角度介绍大数据的定位、组织保障、解决方案选择和自主实施思路，目的是从全局角度引导建立大数据工作的整体思维。 第二部分：企业大数据落地实施 主要从执行层面介绍了大数据落地相关的技术、架构、开发、大数据工作流、应用和价值评估，直接以落地视角解读大数据工作中每个环
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【正版】 设备大数据 郑泽宇 华中科技大学出版社 9787568094863 正版图书，下单速发，可开发票，售后无忧！
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大数据治理与服务 张绍华、潘蓉、宗宇伟 编 上海科学技术出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《大数据治理与服务》一书从大数据治理的基本概念和现状出发，提出了大数据治理的框架及治理的关键要素，分析了大数据环境下企业面临的挑战、战略转型、组织职能分配，创新性地提出大数据架构，介绍了大数据环境下的数据质量、数据安全特点和应对方案，以及基于数据生命周期的风险、特点和管理方案，最后给出了大数据治理实施的方法论和基于服务的大数据治理价值展现。 《大数据治理与服务》一书立足于大数据环境下的数据治理，既有治理视角的战略价值、风险合规，也有管理视角的数据资产、数据服务，模型与案例结合，条理清晰，易于使用。
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Hadoop + Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战林大贵 著清华大学出版社9787302453758 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理介绍和说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多台Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以将实践平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。《Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》
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Spark与Hadoop大数据分析吴今朝 译机械工业出版社9787111569411 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法，既涵盖ApacheSpark和Hadoop的基础知识，又深入探讨所有Spark组件——SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、普通流、结构化流、MLlib、Graphx，以及Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce和Yarn）等，并配套详细的实现示例，是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考。 全书共10章，第1章从宏观的角度讲解大数据分析的概念，并介绍在Hadoop和Spark平台上使用的工具和技术，以及一些*常见的用例；第2章介绍Hadoop和Spark平台的基础知识；第3章深入探讨并学习Spark；第4章主要介绍DataSourcesAPI、DataFrameAPI和新的DatasetAPI；第5章讲解如何用SparkStreaming进行实时分析；第6章介绍Spark和Hadoop配套的笔记本和数据流；第7章讲解Spark和Hadoop上的机器学习技术；第8章介绍如何构建系统；第9章
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