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从统计学科与计算机科学的性质认知,大数据是指那些超过传统数据系统处理能力、超出经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合,对于这一数据集合,在一定的条件下和合理的时间内,我们可以通过现代计算机技术和创新的统计方法,有目的地进行设计、获取、管理、分析,揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。《大数据:统计理论、方法与应用》共分五章,其内容包括大数据下的统计理论体系、大数据下的数据集整合分析、大数据下
《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化,到大型数据的分布式存储与分布式计算,贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践,目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等,掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信,让读者对分布式程序有个基本
本教材基于Microsoft SQL Server和Neo4j环境,介绍了如何利用SQL(Structure Query Language)和CQL(Cyber Query Language)语言开展对同源库、表和数据对象进行增、删、改、查等数据库管理和应用工作,并综合应用Python下的相关功能库,对SQL数据进行处理,进而利用Neo4j接口将SQL数据高效转换为NoSQL,实现了SQL与NoSQL融合管理,为学习者更深层次了解和掌
本书通过对多个实例的演示与讲解,详细介绍了Excel的新功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章,主要包括Power Query编辑器的基本功能,常见数据类型的查询与导入,对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作,Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣,专注于具体的应用场景,而不拘泥于功能本身,图示清晰、可操作性强且便于查阅,能有效帮助读者提高Excel的使用水平
《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。本书以“完全精通 Power BI”为出发点,以“用好 Power BI”为目标来安排内容,全书共 5 篇,分为 14 章,循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇(第 1 章 ~ 第 3 章),主要针对初学者,从零
本书立足于大数据背景,面向“新文科”“新商科”相关专业,探析各行业专业人士在数据处理、管理、分析应用等方面的不同要求,整合统计学、数据分析与挖掘基本原理,利用主流数据处理工具讲解数据的管理和应用,既有文科、商科教学过程中常用的Excel工具,也有与其相关联的Power Query、Power Pivot等加载项,也包括利用Python进行数据获取等基础工作,等等。本书对内容的难易程度进行了分层,在实践中对原理进一步糅合,如结构化数据和
本书从很基础的概率统计知识讲起,逐步深入到机器学习以及深度学习的分类算法,并在很后配合深度学习的实战案例,介绍了softmax回归函数在手写体图像识别中的具体应用。通过手动编辑代码,让读者更深入地了解概率在人工智能领域的重大作用。全书分为16章,涵盖的内容主要有概率统计在人工智能发展过程中的重要影响;随机试验及概率的概念;随机变量的分布及多维随机变量的分布情况;贝叶斯算法;正态分布现象;随机变量的数字特征;机器学习中的损失函数;大数定
网络科学是一门正在兴起的交叉性学科,与社会学、贸易物流、管理学等都密切相关。《网络科学与网络大数据结构挖掘》致力于系统地介绍网络科学的基本概念、思想和方法,使得具有高等数学基础的读者都能够看懂,并具备把网络科学方法用于实际网络分析的能力。 本书作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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