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STATA数据分析与建模曹启龙、佟金萍 著清华大学出版社（尚居苑好书）
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基于Kubernetes的应用容器云实战 姜秀丽，胡斌编著 机械工业出版社 9787111689294【新华书店正版书籍 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！
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Hadoop & Spark大数据开发实战 肖睿，雷刚跃主编 中国水利水电出版社 9787517056430
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小白轻松学PowerBI数据分析宋翔 著电子工业出版社9787121369551 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
零基础入门，让读者轻松、快速地掌握使用Power BI 创建和设计报表的整体流程。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3 级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。本书适合想要学习使用Power BI 或Power BI for Excel 进行数据分析和报表制作的读者。如果读者对Power BI 不熟悉或从未使用过Power BI，那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握Power BI 的使用方法，并使用它来解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的读者来说，学习本书有助于梳
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预测性文本挖掘基础[美]绍洛姆·韦斯（Weiss S.） 著；赵仲孟、侯迪 译西安交通大学出版社978756054427 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
电脑普及带来的一个结果是文档以数字形式呈现出来，加之Internet的广泛使用，这些文档就变得唾手可得。文本挖掘，即对非结构化的自然语言文本的分析过程，主要针对的是如何从这些文档中提取信息。 《预测性文本挖掘基础》是一本入门级的教科书，是在修订施普林格已经成功出版的文本挖掘领域的参考书基础上得到的，旨在能够帮助读者了解这个快速发展的领域。同时，该书也整合了包括数据挖掘、机器学习、数据库以及计算语言学方面很多的理论，因此这本独一无二的书也提供了一些文本挖掘方面比较实用的建议。书中深层次地讨论了文档分类、信息检索、聚类和组织文档、信息提取、基于web的数据源的预测和评价问题。要学习《预测性文本挖掘基础》，如果读者有数据挖掘方面的知识自然很好，但这并不是必须的。书中有些地方涉及到一些高级
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管理会计 杨慧、邹德军 西安电子科技大学出版社 【新华书店正版图书书籍】
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交通时空大数据详解:车辆轨迹数据分析、挖掘与可视化 余庆,袁见,宋轩 清华大学出版社 正版微瑕,自有库房,消毒发货,品质保障.套装单售,优惠多多,可开发票,放心选购
本书深入地聚焦于车辆轨迹数据的应用。针对车辆轨迹数据在时间与空间上对个体连续追踪的特点，在时间维度上，我们强调轨迹数据的时间序列逻辑处理，不仅关注单一数据点，而且着眼于时间线上连续的数据记录；在空间维度上，深入探讨了适用于轨迹GPS定位的地理空间数据处理技术。
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大数据爬取、清洗与可视化教程,,电子工业出版社 【新华书店总店自营】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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数据仓库结构设计与实施：建造信息系统的金字塔池太崴 著电子工业出版社9787121081385 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
共分5章，涉及数据仓库的基本概念、定义及主要特点；根据数据仓库的基础技术和结构概念，采用从元数据、多维数据结构、联机分析处理、数据挖掘、数据仓库的基础部件到联机和成品分析报告一条龙的方法，描述了数据仓库设计与开发生命周期的各个阶段以及相应的技术结构框架；另外，还提供了大量的应用实例，如支票信用认可网络系统、某飞机制造公司单源生产数据、汽车销售管理网络系统等多个工程开发的成功案例；同时，《数据仓库结构设计与实施：建造信息系统的金字塔》还介绍了数据仓库开发过程和策略，主要有跳跃（蛙跳）式发展、数据仓库系统多层次的结构平台——内核与外壳、数据仓库应用开发的要点与特征、数据仓库设计、质量保障、任务、资源、团队、技能等基本内容；后，通过一系列程序实例，讲解了数据仓库设计与应用开发的
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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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大数据MBA 通过大数据实现与分析驱动企业决策与转型 [美] Bill Schmarzo 著 于楠 译 清华大学出版社 正版微瑕,自有库房,消毒发货,品质保障.套装单售,优惠多多,可开发票,放心选购
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MongoDB数据建模和模式设计(美)丹尼尔.库帕数据仓库与数据挖掘机械工业出版社新华书店正版
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智能数据挖掘——面向不确定数据的频繁模式 于晓梅；王红 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书全面总结了不确定数据环境下频繁模式挖掘领域的主要研究成果，从数据模型、问题定义、常用算法等方面系统介绍不确定频繁项集挖掘、不确定序列模式挖掘、不确定频繁子图模式挖掘、不确定高效用项集挖掘和不确定加权频繁项集挖掘技术。重点针对两类典型的不确定数据，即概率数据和容错数据，进行概率频繁模式挖掘和近似频繁模式挖掘的研究，并应用于传统中医药数据环境下，从主观不确定性和客观不确定性两个方面提出相应的解决方案，实现基于不确定数据的高效频繁模式挖掘，并通过实验验证了它们的有效性和实用性。 本书主要面向对数据挖掘和机器学习感兴趣的科研人员和学生，特别适合从事不确定数据挖掘、频繁模式挖掘和关联规则发现以及相关研究领域的广大科技工作者和研究人员使用，也可以作为数据挖掘和机器学习相关课程的教学
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