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智能数据分析：入门、实战与平台构建

陈雪莹
一本书掌握智能数据分析实现的原理、工具与方法，以及智能数据分析平台完整架构和构建方案。

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Python数据分析入门与实战

开课吧组编杨国俊张植皓潘海超等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库，循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外，还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务，每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的

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Python数据分析入门与实战

刘麟编著
掌握数据分析技巧，运用强大的Python工具，解决工作中繁琐的数据问题。

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Flutter跨平台开发入门与实战

向治洪
本书共分十四章，内容包括：Flutter概述、Flutter快速入门、Dart基础、Flutter组件基础、Flutter页面布局、高级组件、事件处理、动画、路由与导航、网络与通信、数据持久化、混合开发、插件开发与热更新、新冠肺炎疫情应用。

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实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）

杨俊
面向大数据开发工程师，大数据运维工程师围绕Hadoop、Spark、Flink三大主流平台，详解大数据平台的搭建及数据分析（离线/实时）随书配备全套数据集、安装包、配置文件、海量教学视频（近30GB），方便学用

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Elasticsearch数据搜索与分析实战

王深湛编著
深入描述了Elasticsearch的各种运行机制。

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流量的逻辑：构建平台流量机制的数据策略与案例

棠亦　编著
本书通过10个第一现场的案例故事，揭秘平台流量机制的构建角度与构建过程，针对性地解决互联网数据从业者面临的棘手问题，包含触达用户、提升产品体验、优化内容生态等重要运营命题的思维方式和应用方法。全书分为3个部分，共17章。第1部分（第1～7章）为工具篇，详细介绍互联网数据分析师所应具备的基础思维方式和方法论，互联网产品的业务概念、核心问题、业务目标的衡量手段，以及数据采集规范、常用的量化研究和数据分

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Python商务数据分析与实战

何伟，张良均　主编
|a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章，内容包括：商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。

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Python数据分析与挖掘实战

翟世臣，张良均　主编
本书共11章，分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章)，基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识：实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后

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R语言与数据分析实战

朱顺泉
本书共13章，主要包括：数据分析概述及R语言环境，R语言的数据对象及其类型，R语言数据存储与读取，R语言编程，R语言可视化，R语言描述性统计，R语言参数估计，R语言参数假设检验等内容。

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Excel数据分析基础与实战

张良均
本书以任务为导向，全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用，并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章，分为基础部分（第1～6章）和实战部分（第7～11章）。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化；实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战，内容包含项目数据处理、商品销售

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生物医药大数据与智能分析

彭绍亮
生物医药大数据与智能分析领域的最新研究成果和应用概述。

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Spark海量数据处理：技术详解与平台实战

范东来
在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架ApacheSpark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了StructuredStreaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

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PowerBI商务智能数据分析

赵悦编著
一本教你用MicrosoftPowerBI分析处理经营业务数据的教程。

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Python数据分析基础与案例实战

张良均　主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读

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Python金融数据分析与挖掘实战

黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。

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Spark SQL入门与数据分析实践

杨虹谢显中周前能张安文编著
本书共8章内容，由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。

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Flutter基础与实战：从入门到APP跨平台开发

赵龙编著
本书旨在帮助读者快速入门Flutter、掌握Flutter开发技能，从而具备一定的Flutter跨平台开发能力。

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Python医学数据分析入门

刘文婷
数据分析是当今大数据时代最关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。

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谷歌分析宝典：数据化营销与运营实战

(美)Feras
适读人群：学习数据分析和优化的产品经理、交互设计师、市场营销、运营、增长、分析师、内容创作者、用户体验专家、技术人员纷析咨询创始人、互联网营销技术与数据专家宋星及其团队历时一年，逐字逐句倾情翻译，并认真校对，确保质量。一本易读易懂、细节到位、全面详实的指南，带来深入彻底的学习体验，让你爱不释手！真正熟练掌握谷歌分析工具和报告功能，以实现可衡量的优化和改进效果。即使不用谷歌分析软件，互联网从业者也可以从书中得到对实际工作有帮助的指导，如用户调研设计、网页转化率提升分析。谷歌分析专家、畅销书《精通WebAnalytics2.0》作者阿维纳什作序谷歌分析联合创始人保罗·米雷、布雷特·克罗斯比联袂推荐分析领域28位专家的深度分享

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数据分析基础与实战（微课版）

编著
本书主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则。接着以八爪鱼采集器和Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解。最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记

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