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100 条"智慧城市中的大数据分析技术"搜索结果
智慧城市中的大数据分析技术 电子书
智慧城市中的大数据分析技术
智慧城市建设——大数据分析、信息技术（ICT）与设计思维 电子书
智慧城市建设——大数据分析、信息技术（ICT）与设计思维
  • Carol L. Stimmel
  • 本书基于作者20余年在新兴技术市场和多年来关于智慧城市的思考、研究与分析的工作经验，提出了运用大数据分析、信息通信技术和设计思维的原理来重新审视未来城市发展的趋势和所必须应对的问题，精准地分析了当下生活在高效、快节奏下的城市环境中的人们真实的需求。高度归纳并探讨了相关技术如何更好地服务于和谐、高效的城市发展；研究了在一定的文化环境下，社区利益相关者潜在的需求；讨论了用于构思、设计、原型法和建设或者
区块链技术在智慧城市中的应用 电子书
区块链技术在智慧城市中的应用
  • 著
  • 本书系统详实地讲解了区块链技术在智慧城市中各种业务场景的应用。本书共11章。第1章梳理了区块链的历史与现状，详细阐述了区块链的体系架构、运行机制、分类以及目前面临的挑战和解决方案；第2-11章围绕区块链技术在智慧城市中十大典型业务场景的应用进行详细阐述，内容包括业务场景的行业现状、应用区块链技术的基本原理和实际案例。
大数据技术在财务中的应用 电子书
大数据技术在财务中的应用
  • 周昕
  • 本书是财会类专业基础课程教材，重点阐述了大数据技术工具在财务中的数据分析流程与决策应用，通过案例和理论相结合的形式，将大数据技术工具与财务数据应用紧密结合，帮助读者构建系统的大数据分析流程决策思维，掌握大数据技术工具在财务中的使用。全书共分为三部分11个项目，第一部分围绕Excel，设立Excel基本操作、Excel公式与函数、Excel大数据分析3个项目；第二部分以PowerBI为数据分析工具，
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册 电子书
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册
  • 李国庆 刘莹 庞禄申 等
  • 本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 主编
  • 本书选取某新零售行业的公司为原型，通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，帮助读者了解大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分：第一部分
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 王浩
  • 本教材以理论与实际操作相结合，以厦门科云智慧云平台为依托，以大数据分析通用流程为基础，聚焦于财务大数据分析与可视化工具方法。本书涵盖了Python 基础、数据获取(爬虫)、数据处理(Pandas) 、数据可视化以及财务大数据分析实战演练五个模块。在内容设计中穿插了基于财务实践的编程案例,通过将Python数据分析工具与具体的财务场景相融合,培养学生应用Python进行财务大数据分析的能力。本教材贴
智慧城市概论 电子书
智慧城市概论
  • 李春华
  • 探究智慧城市在我国的思想起源和发展历程。
大数据分析与挖掘 电子书
大数据分析与挖掘
  • 石胜飞
  • 数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践，让你“小数据”上会“算”，“大数据”上“算得快”。
智慧城市综合管廊技术理论与应用 电子书
智慧城市综合管廊技术理论与应用
  • 张涛 戴文涛 丁宁
  • 随着新一代信息技术的发展，智能巡检机器人、物联网等技术逐渐发展成熟并开始在城市综合管廊中得到应用，由于缺乏系统性的理论基础，尚未充分考虑机器人与人工智能技术对传统面向现场人员运维业务和管理的影响,局限在局部的智能化和体系架构研究上，无法支撑智慧城市综合管廊的可持续发展。在总结和分析了综合管廊发展现状及相关理论与技术的基础上，并根据作者多年复杂系统设计与研发的工作经验编写了本书,全书共分7章，介绍了
大数据与智慧物流 电子书
大数据与智慧物流
  • 王喜富
  • 本书依据大数据技术及其基础理论，结合我国现代物流业发展和智慧物流运营需求，从智慧物流业务管理、智慧物流供应链管理和智慧物流商物管控三个维度，从微观、中观及宏观三个层面研究了大数据在智慧物流领域的应用，分析了智慧物流大数据分类方法及智慧物流系统结构，提出了大数据背景下智慧物流服务模式；通过大数据背景下智慧物流业务模式及业务体系研究，设计了智慧物流信息平台、运营框架及其运营管理模式。
智慧城市实践总论 电子书
智慧城市实践总论
  • 吴红辉
  • 1.本书是站在第四次工业革命的角度，向读者介绍中国的智慧城市建设。通过宏观的视角，使读者了解城市对中国经济转型的重要性。2.本书结合具体的城市案例，从规划、技术、资本、集成、运营5个方面介绍智慧城市如何有效落地。3.本书紧密国家指导思想方针，让读者了解国家发改委及财政部如何通过PPP模式解决智慧城市资金难题，进而指导PPP模式与智慧城市建设有机融合。4.本书结合各级政府打造服务型政府的需求，从职能政府向流程性政府转型出发，启发政府打造特色的“智慧城市”。
大数据分析可视化 电子书
大数据分析可视化
  • 李宗伟　主编
  • 本书从大数据可视化的基本概念入手，介绍大数据的采集及预处理、大数据可视化的主要工具及使用相关工具进行可视化分析等方面的内容。《大数据分析可视化》共8章。第1章-第3章主要介绍大数据可视化的基本概念、相关工具和大数据采集及预处理，第4章-第6章主要介绍基本图形制作、极坐标系和平行坐标系下各类图形制作及基本三维图形与地图制作，第7章-第8章主要介绍机器学习可视化图形制作及进阶图形制作。
PySpark大数据分析与应用 电子书
PySpark大数据分析与应用
  • 戴刚
  • 本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例
大数据技术 电子书
大数据技术
  • 华为技术有限公司
  • 本书系统、全面地介绍大数据技术的基础知识。全书共13章，首先介绍大数据行业与技术趋势；然后介绍大数据生态圈的各项技术，包括分布式文件系统、Hive分布式数据仓库、HBase技术原理、MapReduce和YARN技术原理、Spark基于内存的分布式计算、Flink流批一体分布式实时处理引擎、数据采集与数据装载工具、Kafka分布式消息订阅系统、高可靠集群安全模式、分布式全文检索Elasticsear
智慧城市的建设实践——大数据互联网下的行业切入与发展机会 电子书
智慧城市的建设实践——大数据互联网下的行业切入与发展机会
  • 李晓峰
  • 本书分析了当前大城市快速发展中所面临的困境和通病，以及在大数据和互联网背景下，城市发展所必须要面对的机遇和挑战——建设智慧型城市；描绘出了智慧城市的发展蓝图并剖析了智慧城市在国内及国外一些城市中的建设实践，从而探讨了智慧城市建设的未来发展之路。
智慧城市：城市治理新路径 电子书
智慧城市：城市治理新路径
  • 周斌
  • 全球新一轮科技革命和产业革命加速发展，各地智慧城市建设不断加速。加快推进智慧城市建设，既是现实需要，也是实现治理体系和治理能力现代化的重要抓手。本书旨在解决城市治理能力现代化发展中的难题，以城市治理的现状与瓶颈为出发点，探索在智慧城市建设背景下，将静态单一的城市治理方式转变为动态的先进治理方式的实施路径，聚焦以智慧城市为核心的现代化城市治理新手段，开辟城市治理能力现代化发展的新路径本书适合智慧城市
互联网+智慧城市：核心技术及行业应用 电子书
互联网+智慧城市：核心技术及行业应用
  • 强磊、勾善文、林明、曲哲、王红安 等
  • 《互联网+智慧城市》讲解了“互联网+”所涵盖的先进技术的介绍，包括：移动互联网、云计算、大数据和物联网，以及这些技术在智慧城市中的运用加以分析，重点对智慧城市中所涉及的：智慧政务、智慧城市运行、智慧民生（社区）、智慧旅游等重要维度领域的应用和实践进行阐述，搭建智慧城市设计框架。
大数据分析处理（慕课版） 电子书
大数据分析处理（慕课版）
  • 郭永洪 主编
  • 统地阐述大数据分析处理工作流程中的重要步骤。
Python经济管理大数据分析 电子书
Python经济管理大数据分析
  • 吴庆源
  • 本书的目的是对经济管理大数据进行Python分析。本书的特征是直接针对经济管理数据库中提取的粗数据，一步步进行数据的清洗和Python分析，更加适合于初学者和现实应用。本书的目标读者主要是经济管理类型专业以及业界经管类工作人员。本书的主要经济管理知识涉及宏观经济、企业财务、企业管理等方面，针对现实运用中对企业经营管理经常需要涉及的分析报告需求，设置Python单比率时间序列分析、多指标比率分析以及
大数据存储技术 电子书
大数据存储技术
  • 武永卫
  • 本书由浅入深，层层深入，从基本原理着手，逐步过渡到大数据存储的新技术的发展。
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