本书主要内容包括：当设计师该具备什么呢、寻找客户、听取客户的想法、制定“印象深刻的目标”、构思作品概念、探索方案、绘制草图、准备相关素材、对素材进行排版、修改与调整等。
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《数据清洗》主要介绍数据清洗技术的基本概念与应用。全书共有8章，分别讲述了数据清洗基础、数据清洗方法、文件类型、数据采集与抽取、Excel数据清洗与转换、ETL数据清洗与转换、Python数据清洗、R语言数据清洗。《数据清洗》将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据清洗的相关技术。针对书中重要的、核心的知识点，提供了较多的练习，帮助读者达到熟练应用的目的。《数据清洗》可作
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本书系统地阐述了特异群组挖掘任务，包括介绍了特异群组挖掘的概念，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的相关算法，并且列举了特异群组挖掘的几个重点应用。
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本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法，主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂，注重基础知识、基本原理和基本方法，注重启发和引申，以培养学生独立思考和独立发现的能力。 本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材，也
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本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法，主要内容包括：数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书，并辅以上机实验和习题，帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
