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数据科学概论（数据科学与大数据技术丛书）

数据科学概论（数据科学与大数据技术丛书）

李扬

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大数据可视化技术

吕云翔
本书分基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用3部分，内容包括：数据可视化概述，数据可视化基础，时间数据可视化，比例数据可视化，关系数据可视化，文本数据可视化，复杂数据可视化等。

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数据浪潮：大数据技术演进之路

吴垚编著
本书结合大数据和数据库系统，从技术历史的角度介绍了数据管理系统的发展。

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数据中心热点技术剖析

等
本书将讨论全球和我国数据中心的现状，重点探讨数据中心基础设施、服务器和网络方面的热点技术，解析新时代对数据中心的新要求。在阅读完本书之后，读者可以对数据中心行业的热点技术有比较全面的认知。本书将讨论全球和我国数据中心的现状，重点探讨数据中心基础设施、服务器和网络方面的热点技术，解析新时代对数据中心的新要求。在阅读完本书之后，读者可以对数据中心行业的热点技术有比较全面的认知。

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云计算与大数据

孙宇熙
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，最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。

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大数据采集与爬虫

主编李俊翰付雯副主编王正霞胡心雷
《大数据采集与爬虫》主要讲解了如何使用Python编写网络爬虫程序，内容包括Python环境搭建、Python的基础语法、爬虫基础知识、网络基础知识、常用爬虫库和解析库、数据持久化存储、WebAPI和异步数据抓取技术、Selenium和ChromeDriver的用法，以及Scrapy爬虫框架的基本原理和操作。*后介绍了一个网络爬虫的综合案例，以巩固前面所学的知识。《大数据采集与爬虫》适合作为高等职

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数据采集与预处理

米洪张鸰
本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，主要内容包括数据采集与预处理准备、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践，全面地讲述了Scrapy、Flume、Pig、Kettle、Pandas、OpenRefine等技术，以及urllib、Selenium基本库和BeautifulSoup解析库的相关知识与应用案例。本书内容实用，可操作性强，语言精练、通俗易懂，可作为高等院校计算机

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Excel数据获取与处理

杨怡滨张良均
本书以项目为导向，由浅入深地介绍Excel2016在数据获取与处理中的应用。全书共14个项目，项目1简单介绍Excel2016的界面，以及工作簿、工作表、单元格的概念；项目2介绍各种类型数据的输入；项目3介绍如何美化工作表；项目4介绍如何使用Excel获取文本数据；项目5介绍如何使用Excel获取网站数据；项目6介绍如何使用Excel获取MySQL数据库中的数据；项目7介绍如何对数据进行排序；项目

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数据采集与预处理

林子雨编著
本书共8章，内容包括概述、大数据实验环境搭建、网络数据采集、分布式消息系统Kafka、日志采集系统Flume、数据仓库中的数据集成、ETL工具Kettle、使用pandas进行数据清洗。

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数据架构与商业智能

王飞
本书试图利用公式般的架构推导过程，以企业总体规划为主线，利用数据架构的方法论讲解关于商业智能的数据模型设计、数据的分布、流转等内容。

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机器学习与数据挖掘

王璐烽
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数

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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。

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大数据导论

杨尊琦
帮助读者更深入地认识和掌握大数据的应用价值。

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大数据存储

谭旭，李程文　主编
本书共7个项目，内容包括了解大数据、结构化数据仓库——Hive、列存储数据库——HBase、文档存储数据库——MongoDB、文档存储数据库——ElasticSearch、数据传输工具——Sqoop,以及广电用户数据存储与分析。

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大数据导论

林子雨
本书内容包括大数据概述、大数据与其他新兴技术的关系、大数据基础知识、大数据应用、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化、大数据分析综合案例。

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大数据导论

安俊秀靳宇倡等
本书内容包括大数据概述、大数据与云计算、从产业结构来探索大数据技术、大数据的硬件架构——集群、大数据开发与计算技术、大数据存储技术、大数据分析、大数据与人工智能。

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走近大数据

中国通信企业协会段云峰张韬
本书首先介绍了大数据的一些基本概念，阐述了大数据发展的历史必然性；然后围绕大数据生态的各个技术和组件进行了基本的介绍；接着介绍了建设大数据系统要考虑的一些关键内容；最后以附录的形式给出了一些企业建设大数据系统的案例。

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解惑大数据

丁圣勇樊勇兵闵世武编著
《解惑大数据》是一本系统介绍大数据的技术普及读物，可帮助读者迅速了解大数据的概况。全书分为4章，共120个问题，内容涵盖大数据概念、大数据技术、大数据应用等各个方面。第1章为大数据概述篇，介绍了大数据的概念、技术特点及应用方向等；第2章为分布式平台篇，介绍了大数据的核心计算平台；第3章为分布式数据库篇，介绍大数据中广泛使用的分布式数据库；第4章为大数据与数据挖掘篇，介绍经典的数据挖掘算法以及大数据

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大数据导论

甘勇,陶红伟
随着大数据时代的到来，涌现出多元化海量数据。大数据背后隐藏着大量的经济利益，尤其是通过数据整合、分析与挖掘，其所表现出的数据整合与控制力量已经远超以往。本书详细介绍了数据科学与大数据技术的详细内容。共分为9章，主要内容包括：大数据与数据科学、数据采集与数据预处理、数据存储、大数据处理平台、数据分析、数据可视化、数据安全与隐私、大数据应用、数据思维。　　本书适合作为数据科学与大数据专业及其相关专业本

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大数据营销

陈佳主编
本书分为4篇13章。其中，第1章到第4章属于基础篇，主要介绍大数据概述、大数据营销概述、大数据时代的消费者行为分析、大数据广告营销等内容。第5章、第6章属于工具篇，主要介绍精准营销、大数据搜索营销等内容。第7章到第11章属于智能应用篇，主要介绍当前热门的大数据营销应用领域，包括App营销、微信营销、微博营销、O2O营销、短视频与直播营销等内容。第12章、第13章属于拓展篇，主要介绍跨界营销、其他大

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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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