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100 条"数据思维:人人必会的数据认知技能"搜索结果
数据思维:人人必会的数据认知技能
(美) 乔丹·莫罗
《数据思维》详解数据素养,强调营销科学导向和问题解决。
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会说话的数据:人人都需要的数据思维
[美] 本·琼斯
治愈你的“数据恐惧症”,开启你的数据达人之旅。
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赋能数字经济:大数据创新创业启示录
首席数据官联盟
首席数据官联盟启动百人大数据专访:产业热点、难点、疑点
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大数据思维赢利模式
林汶奎
互联网经济下12种数据赢利模式及大数据思维
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大数据导论 思维、技术与应用
武志学
本书以基本概念与实例相结合的方法,由浅入深、顺序渐进的对大数据思维、技术和应用做了全面系统的介绍。全书共12章,分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据处理篇、大数据挖掘篇和大数据应用篇。每个知识节点都配有与理论学习内容相结合的案例介绍和代码实例,并在每章后面都配有丰富的作业。
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人人都是数据分析师:Tableau应用实战
王淑娟
海量实例贯穿全书,深度讲解Tableau核心功能。
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乐见数据:商业数据可视化思维
马世权
以GLAD原则为主线,对症下药,各个突破。
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大数据+医疗:科学时代的思维与决策
动脉网蛋壳研究院
本书案例丰富翔实,将理论与实际紧密结合,对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士,以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。
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人人都是数据分析师:微软Power BI实践指南
宋立桓
PowerBI是微软于2016年发布的又一shen器,它是一套商业分析工具,拥有强大的数据分析和可视化能力,可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即时分析,生成美观的报表并进行发布,供企业、组织、个人在Web和移动设备等多个平台上使用。本书由微软zi深工程师编著,内容全面,讲解详细,面向企业实战应用;随书提供案例资源文件供下载,便于读者动手实践;可帮助职场人士快速从Excel进阶到PowerBI,无需任何复杂的编程,通过本书的学习,读者jiu可以轻松搞定各种酷炫报表,探察数据背后的真相。
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数据挖掘
宋万清
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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数据资产
叶雅珍
本书系统介绍了数据资产及数据资产化、数据资产估值与定价、数据要素市场等重要概念。
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数据自治
朱扬勇
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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数据清洗
黄源 涂旭东 罗少甫 编著
《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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数据素养
[美] 彼得·艾肯
全面解析数据素养,助你成为数据管理高手。
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Excel数据处理与分析:数据思维+分析方法+场景应用
姚梦珂
作者在世界500强企业从事数据分析师工作,有着丰富的实践经验,带你轻松入门数据分析。
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大数据时代的数据挖掘
李涛
(1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。(2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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数据科学的数学基础
卢力
本书共11章,主要内容包括:线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程等。
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首席数据官知识体系指南
上海市静安区国际数据管理协会 编著
数字时代的CDO生存手册,国际数据管理协会(DAMA)推荐读物。
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大数据导论
张良均
本书以大数据处理技术涉及的主要流程为主线,深入浅出地介绍大数据相关的基础知识。本书条理清晰、重点突出,内容循序渐进、难易得当。全书共7章,内容包括大数据概述,大数据采集,大数据存储与管理,大数据分析,数据可视化,数据安全、隐私保护与开放共享,以及大数据技术应用实例。本书还设置了实训和课后习题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。
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大数据金融
本书共包括大数据金融概述、金融大数据的获取与整理、大数据背景下的平台金融、大数据与商业银行、大数据与保险、大数据与证券、供应链金融、大数据与征信、大数据与金融安全九个项目。
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大数据导论
黄源
本书全面、系统地介绍了大数据的基本原理与概念,并对一些大数据的应用实例进行讲解,共9章,分别讲解大数据的基本知识、大数据与新一代信息技术、数据采集、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、数据可视化、大数据安全与治理以及大数据的应用。本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业基础课教材,也可作为大数据爱好者的参考书。
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