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本书比较系统地介绍数据仓库与数据挖掘的理论体系和应用。本书总的指导思想是在掌握基本知识和基本理论的基础上，强调实际应用能力的培养。全书力求深入浅出，通过通俗的语言及案例分析，介绍数据仓库及数据挖掘的基本概念及相关理论与方法。从数据仓库的定义、结构、设计、构建方法及联机分析处理应用等方面对数据仓库进行较为详细的介绍；从数据挖掘的定义、数据预处理、数据挖掘中的常用算法等方面对数据挖掘的基本知识和算法等理论进行介绍。本书强调数据仓库和数
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难
本书是大数据王的首部个人专著。大数据时代是充满无限生机的时代，也是一切都有可能的时代。本书为人们提供了柴郡猫智慧的小样本。...
1.以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍的娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合，并且借助可视化的画面感为读者由浅入深地剖析了大数据分析原理和技术架构，非常便于自学。2.本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Sp
本书是一部有关大数据的概述，全书共分五个部分，内容分别是：什么是大数据，大数据的应用，支撑大数据的技术，大数据的执行和应用技术——数据挖掘，大数据应用的未来趋势和挑战...
本书深入阐述了图数据管理与挖掘的关键技术和典型应用。内容包括了子图匹配查询处理算法、基于社会网络图数据的推荐方法、时空图挖掘方法、基于专利图数据的专利检索与挖掘方法。同时, 本书也将这些成果分别应用于图数据查询处理系统、社会网络平台、时空数据挖掘系统以及...
本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被误导的观点，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从开源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，然后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。...
冬瓜哥对技术的追求已经到了痴迷的境界，与10年前相比，文笔解析更为到位，技术理解更为精准。其公众号的每篇文章，都是存储业界风向标。...
揭秘网站运营本质和策略解析数据驱动运营的奥秘多行业经典案列深入剖析分享真实的网站运营技巧...
本书将阐述数据挖掘的一些主题，如数学表述、在软件中的实现，以及如何据此来解决商业问题。本书旨在让读者可以从数据管理技术、探索性数据分析、数据可视化等内容着手学习，循序渐进，直至建立高级预测模型。本书也从数据科学、分析学、统计建模以及可视化等角度对数据挖掘这一概念进行了综述...
本书系统地介绍了数据挖掘的方法和技术，主要内容包括：决策树挖掘；关联规则挖掘；逻辑回归；神经网络；聚类分析；支持向量机；降维；异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题，希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解；掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发，了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析，实现数据挖掘的功能。希望学生在创新意识、科研能力等
随着移动互联网和物联网时代的来临，人和万事万物被广泛地联系在一起。人们在联系的过程产生了大量的数据，例如用户基础信息、网页浏览记录、历史消费记录、视频监控影像，等等。据此，以Google 为首的互联网公司提出了大数据（Big Data）的概念，并声称人类已经脱离了信息时代（Information Time，IT），进入了大数据时代（Data Time，DT）。显然，海量数据包含了非常丰富的浅层次信息和深层次知识。对于同一竞争领域的企业
本书针对网络大数据具有时效性强、分布范围广的特点, 提出一个基于网络大数据的社会经济监测预警的研究框架, 对网络大数据进行深入分析和挖掘, 在此基础上就社会转型中的社会经济关键指标进行实时监测和智能预测, 为政府和相关管理部门提供有效的分析工具与决策支持...
《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
本书是一本利用Python技术，结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书～4 章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识，包括开发工具的使用、测试技术难点等内容；第5～7 章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发，利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容；第8～9 章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险控制等内容；0～11 章主要讲解了利用机器学
本书梳理了内容产业的变化，提出将内容产业与大数据及深度学习等优选技术结合的切入点——内容评估体系，并结合数学模型提出算法，从数据采集、存储、处理几个方面展示全流程的实操与验证。书中所阐释的观点与实践经验为内容产业工作者和研究者提供了示范和启发，适合相关从业人员和本科高年届和研究生阅读...
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解了整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载，读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析实战
本书内容围绕股票大数据分析技术展开，主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。 本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法； 之后在每章中结合不同的数据源，从不同角度对股票进行深度分析，介绍相关的数据挖掘算法； 针对数据的特点，提出新的分析思路和计算方法； 结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作进行实战解析。具体内容包括： 基于技术分析指标的买卖点计算方法； 股票时间序列的特征表示方法； 聚类算法
本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念，讨论RDD和DataFrame基本抽象，讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序，很后介绍监控、配置、调试、测试和开发等不错主题。通过本书的学习，你将能使用SparkR和PySpark API开发Spark应用程序，使用Zeppelin进行交互式数据分析，使用Alluxio进行内存数据处理，将透彻理解Spark，并能对海量数据执行全栈
《数据链技术及应用》是一本全面介绍数据链系统概念、原理、组成、功能、集成及作战应用的教科书。全书共分7章，围绕数据链系统这一核心概念，主要介绍了数据链系统的基本概念、组成及工作原理，详细阐述了数据链系统的信息传输、信息安全、网络管理以及数据链与平台的集成，很后介绍了数据链在作战中的应用。《数据链技术及应用》可作为军队院校通信工程和指挥信息系统工程等相关专业的本科生教材，也可作为地方高等院校国防生相关专业教材和各类军队干部培训（轮训）教
社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？《挖掘社交网络（影印版 第3版 英文版）》第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界
本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析——从玩转Excel开始、海量数据管理——拿MySQL说事儿、数据可视化——Tableau的使用、数据分析进阶——Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学
随着大数据的兴起，各种数据工具以及可视化软件层出不穷，但Power BI却凭借着令人赞叹的视觉对象以及能够在任何设备上与同事共享等优势在多个数据工具中脱颖而出。本书开门见山地介绍了数据分析之前所要了解的知识，如为什么选择Power BI、学习Powerbi可能会遇到的问题等；而后通过报表制作的全流程让读者体验到Power BI的魅力，让读者了解通过Power BI能够玩转数据的获取、整理、建模、可视化以及发布的全过程。随后对数据整理、
本书系统介绍大数据技术的原理、数据挖掘与应用, 主要内容包括基本概念、数据收集、数据存储、数据处理、大数据可视化、信息检索、数据挖掘和效能评估。本书以简单易懂的语言、生动有趣的实例和图形展示知识点, 将概念、原理与应用融会贯通, 并对大数据工具软件进行了细致的梳理...
本书全面阐述了全球最新的安全理论与安全架构体系, 并结合作者自身经验层层剖析了包括Google在内的各大互联网企业所应用的各种关键安全技术的原理以及具体实现。全书共分为3篇15章。上篇“安全理论体系”主要讲解了业界先进的安全架构体系 (IPDRR模型、集成式自适应网络防御、网络韧性架构) 与安全建设理念 (ISMS管理体系、BSIMM工程体系、Google技术体系) 。中篇“基础安全运营平台”主要内容有: 威胁情报、漏洞检测、入侵感知
《数据仓库（原书第4版）》详尽地讲述了数据仓库的基本概念、基本原理，以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库的复查要目。 《数据仓库（原书第4版）》是数据仓库的创始人撰写的关于数据仓库的著作，这个新版本收录
《大数据技术和应用/大数据人才培养丛书》是一本大数据技术入门的简明教材。全书理论和实践相结合，以应用实战为主，深入浅出地讲解每个知识点，对每个应用实验按学习习惯，分步骤讲解，每个步骤都有文字说明和效果截图，使读者能清晰地知晓动手实操的效果和错误之处。 全书分为9章，全面介绍了大数据技术的相关基础知识、HDFS和数据库、采集传输工具、挖掘分析算法、Spark计算框架、可视化、大数据安全、大数据应用等内容，着重介绍了HDFS分布式文
本书全面介绍了文本情感分析领域的主要研究问题，包括情感词典自动构建，主客观分类，篇章、句子、属性等不同层级的情感分类，跨领域情感分类，跨语言情感分类，情绪分析理论和情绪分类，以及结合情感的文本摘要与观点检索研究等。同时，还对情感分析与观点挖掘研究领域的公开资源进行了整理与归纳。本书重在对情感分析和观点挖掘研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析，适用于该领域高校科研院所的研究参考，也可以作为企业和政府对该领域的实际应用的指导...
本书名《数典》，定义为大数据标准术语体系，是迄今为止优选首部全面系统研究大数据标准术语的多语种专业工具书。该书以优选语境和未来视角，对大数据知识体系进行了全面梳理，提出了九个方面的术语架构，并以十一种语言对照编纂，形成了统一规范、符合靠前通用规则的多语种学术话语体系和术语标准体系...
《数据库设计与开发》是在作者2006年出版的《数据库原理与应用》教材基础上编写而成，选用新的数据库管理系统SQL Server 2012和系统开发平台Visual Studio 2012，以“网上选课系统”案例贯穿《数据库设计与开发》，全面介绍了数据库系统、数据库设计、数据库管理、数据库应用系统开发以及数据库教学设计等方面的基本原理、项目开发过程和教学案例。 《数据库设计与开发》共8章，内容包括数据库系统概述、数据库设计、关系数
在大数据时代下，互联网平台产生的大规模海量搜索数据的价值不断得到学术界和工业界的重视。然而，现有的互联网海量搜索数据的研究中缺乏系统的分析和讨论，并没有建立一套针对其数据特征的分析框架。针对目前互联网海量搜索数据在预测和预警研究方面的不足，本书提出了一个基于互联网海量搜索数据的预测及预警分析框架，以互联网搜索数据为基础，通过网络文本挖掘、特征选择等确定关键词，将计量经济模型、人工智能技术等综合集成起来，提出了关键模型、方法和技术，并将
本书是一本阐述数据融合相关理论及技术的书籍，全面介绍了工业4.0背景下数据融合体系结构的设计原理和工程实践，重点介绍了工业大数据的描述、采集、分析和管理。本书内容深入浅出，研究工业无线传感器网络的部署和制造网络的层次化集成，对工业过程数据进行故障预测和质量预测，构建时间序列数据的模式异常和异常值检测模型。每一章都包含相关领域内关键性的理论与应用难题、参考文献和注解，很多内容还涉及更深层次的理论...
本书从管理的角度分时代篇、概念篇、学术篇和实践篇4篇, 对大数据领导者的研究內容展开探讨。全书共10章主要内容包括: 大数据的概念和特点, 大数据时代的机遇与挑战, 首席数据官的兴起和内涵, 首席数据官的理谂基础、角色及其与组织绩效的关系, 首席数据官需求评估和岗位设计, 中国的大数据战略, 以及对首席数据官的访谈实录...
现代信息社会已经迈入大数据时代，但大数据给人们带来了的挑战，如何有效地从动态变化，结构化、半结构化和非结构化等多模态数据共存的大数据中进行高效实时的数据挖掘并发现有价值知识已成为当前信息科学领域亟待解决的问题。《大数据挖掘的原理与方法——基于粒计算与粗糙集的视角》针对大数据呈现的体量巨大、多源异构、动态性和不确定性等特点，以粒计算理论为基础，以典型粗糙集模型为对象，以增量学习技术为手段，以云计算并行框架为支撑平台，构建大数据分析与挖掘
本书讲述了在实际运营中核心的数据挖掘分析案例，为读者重点展示了SAS在精准营销、客户流失预警、客户分群、广告点击、信用卡欺诈、信用风险评分等领域中的具体应用。 本书分为16章，以数据挖掘基础知识介绍开始，循序渐进地讲述了Kaggle数据科学社区调查数据分析、考察汽车耗油量与里程数的关系分析、影响汽车销售的关键因子分析、健身运动中耗氧量回归分析、旅客量预测分析、客户群分类判别分析、销售公司的客户分群、员工离职预测、广告点击率预测、产品精
《数据科学实战入门使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学很流行的两大开源平台：Python和R。 当前数据科学很好热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中，你将逐步学习如何使用更优选的技术，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。
大数据思维变革、大数据概念、大数据与云计算和物联网及人工智能、大数据采集、大数据存储、大数据分析、大数据可视化、大数据安全、大数伦理、大数据应用。本书可作为大学生的大数据通识教材，也可作为IT人员、企业策划和管理人员、培训中心的参考书...
本书一开始先通过使用Java对大数据进行基本的统计分析，然后再讨论如分类、回归、聚类、集成等其他数据分析主题。它还涵盖了如推荐引擎、大规模图形分析、实时分析、深度学习等高级主题。书中涵盖了各种案例研究，例如tweet数据集的情绪分析、针对MovieLens数据集的推荐、电子商务数据集的客户细分、真实航班数据集的图表分析。这本书是使用Java实现大数据分析的端到端指南。Java如今已经是主流大数据环境(包括Hadoop)的事实语言。本书
本书是《网络工程师教育丛书》的第7册，介绍和讨论大数据的基础知识、技术原理和应用。全书内容分为6章，包括绪论、大数据采集和预处理、大数据存储与管理、大数据分析与计算、大数据可视化和大数据应用。本书既介绍大数据技术基础知识，又将这些知识与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表深入剖析大数据技术原理和洞见数据价值的方法。各章均配有练习、本章小结及小测验，以便理解掌握重要知识点。另外，考虑到大数据技术涉及许多新名词和专业性极强的词汇，书末以
本书内容包括：读本概览；深入研究之前；项目/程序规划；需求定义；数据架构；维度建模基础；维度建模任务和职责；事实表核心概念；维度表核心概念；更多的维度模式和注意事项；后台ETL和数据质量；技术架构注意事项；前台商业智能应用程序；维护和发展的注意事项等...
内容简介增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。全书的内容由两条主线贯穿：技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处
现在越来越多的企业开始利用数据科学来驱动业务，本书将依托TalkingData 在大数据领域的多年实践经验，从数据、人才、工具三个维度帮助企业数据团队完成端到端的数据科学项目部署。本书的内容包括数据科学项目的基础概念、准备工作、团队人才及端到端的实战案例等，适合正面临数字化转型的企业决策者、数据团队负责人，以及从事数据科学工作的数据分析师、数据科学家、数据工程师等阅读...
本书介绍了当下很流行的实时数据处理引擎Flink，讲解了流处理API、批处理API、机器学习引擎FlinkML、关系型API、复杂事件处理FLinkCEP，以及指标度量与部署模式。此外，本书展开分析了流式数据处理理论中时间、窗口、水印、触发器、迟到生存期之间的关联关系；深入分析了多项式曲线拟合、分类算法SVM、推荐算法ALS-WR的理论和FlinkML实现。希望快速上手Flink以开展实时大数据处理与在线机器学习应用的从业者，本书是不
内容简介这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。全书一共10章，逻辑上可以分为三个部分：部分（~2章）主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构，开发环境的搭建和配置，以及源代码的编译。第二部分（第3~9章）详细讲解了Flink的编程范式，各
如今，流式数据是大数据中的一个大问题。 随着越来越多的企业试图掌控遍布全球的无限海量数据集，流式系统终于到了足以被主流接纳的成熟度。通过这本实用指南，数据工程师、数据科学家和开发人员将学习到如何以概念化和无关于平台的方式处理流式数据。基于对Tyler Akidau的热门博文《Streaming 101》和《Streaming 102》的拓展，本书将带你从入门到细致入微地理解实时数据流处理的what、where、when和how。你还将
本书是MathWorks图书计划作品。本书凝聚了薛定宇教授30年的MATLAB科研与教学积淀、30年的MATLAB推广与普及经历！其授课视频在爱课程与中国慕课数拥有十万读者学习的视频课程！英文版全球同步发行！视频公开课： 爱课程或中国大学MOOC（慕课） 现代科学运算MATLAB语言与应用控制系统仿真与CAD（非严格配套本书视频，仅供读者参考）。配书源代码： 配书源代码可以到清华大学出版社网站本书页面下载。薛定宇大讲堂系列图书将陆续出
本书系统而全面地介绍了云存储安全相关的关键技术及其近期新研究成果。首先对云存储做一概述； 然后从云存储安全体系结构说起，按照云存储安全的需求层次，依次介绍云存储虚拟化安全、云存储系统身份认证与访问控制、加密云存储系统、密文云存储信息检索、云存储服务的数据完整性审计、云存储数据备份与恢复等内容； 很后介绍大数据时代的云存储安全。 云存储服务是大数据时代数据存储的基础，保障云存储安全是大数据分析与计算的基石。本书内容由浅入深，按照云存储
本书介绍了互联网环境下文本类型数据的分析方法，探讨了当前主流的文本挖掘技术，以及这些技术在商业环境中的具体应用。本书从算法原理和应用场景两方面分别对在线文本分析技术进行了介绍：从算法原理的角度，以数据挖掘和机器学习的相关知识为基础，介绍了以文本建模、文本分类、文本聚类、序列标注为主要任务的文本分析方法，并对当前主流的深度学习方法与文本分析的结合进行了讨论。从应用场景的角度，讨论了文本分析技术的几个重要实践领域，包括信息检索、内容摘要、
本书面向数学与工程计算，主要讲解了MATLAB 2017a软件基础、初等数学专题概要、高等数学基本问题、线性代数与矩阵论基本问题、概率论与数理统计基本问题、数值分析基本问题、CASIO fx—991CN X（中文版）函数科学计算器简介七方面的内容。本书适合大中专院校理工科学生学习使用，也可供广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员参考...
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
当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。 本书分为7章，第l章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实
《数据挖掘技术及其应用(精)》(作者杨杰、姚莉秀)系统地讲述了数据挖掘的基本概念和基本原理，并列举了在相应领域具有参考价值的算法及其改进和应用，是作者多年来从事教学和科研实践的成果。全书共9章，主要内容有：数据挖掘的基本概念和原理，数据预处理，各种分类、聚类和关联规则提取算法，以及在生物信息学、材料学中的实际应用案例。 《数据挖掘技术及其应用(精)》可用作计算机专业本?高年级学生或研究生的教材或参考书，也可供从事计算机信息处理、
老王子
汪曾祺
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
宋瑞祥 著
梁实秋
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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