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数据分析之道：用数据思维指导业务实战

李渝方
本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容。

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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。

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精通Excel数据统计与分析

李宗璋
详细解释从公式含义到在Excel中实现的过程。

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SPSS医学数据统计与分析

宗敏编著
全面讲解SPSS软件在医学统计学上的应用。

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Python大数据处理与分析

编著
本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章，主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。

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Python可视化数据分析

李迎
本书是从实践出发，同时结合一线教师的实践教学经验，以示例为主线，把可视化需要的Python基础语法，Numpy和pandas包中数据结构及读取Excel/CSV文件操作、无效数据处理操作，Matplotlib和pandas包的不同种类图形绘制框架代码等内容都融入到示例中，通过示例，循序渐进、浅显易懂地讲解可视化分析所需要的知识点。　　本书适合Python可视化初学者使用，也可作为相关机构的培训用书

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数据可视化与分析基础

张丹珏
本书以循序渐进的方式，由浅入深地讲述了数据分析的整个过程。全书共分6章，主要内容包括：数据分析概述、数据可视化初步、数据可视化进阶、数据挖掘基础、数据分析报告和综合案例。每章内附有实用性范例供读者练习，巩固所学知识。　　本书在讲解数据可视化的基础性原理的同时，融入真实案例分析，具有较强的实用性，帮助读者举一反三，真正学会大数据可视化和数据挖掘的工具软件，能运用大数据思维解决学习和工作中的实际问题。

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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

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数据分析与可视化

主编
本书主要针对数据科学、统计学、商学领域的教学，介绍基于Python软件的数据可视化基础知识、数据计算与交互式绘图，机器学习中的可视化工具和技术，以及特定数据结构下的可视化技术，如金融数据结构、生物数据结构、网络数据结构中的可视化展示，并配以丰富的案例，紧密结合常见的统计方法和机器学习方法。本书配有大量实际案例和习题，涉及金融、经济管理、医疗影像、健康大数据、地理数据等方面的知识，内容翔实，能让授课

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SPSS数据分析及定量研究

编著
本书从量化研究规范和数据统计分析的视角，探索了基于SPSS的数据预处理和数据分析技术，主要包括数据的采集与预处理、数据的均值差异性与分布差异性分析、数据的相关性分析与回归分析、聚类与降维分析、数据的信度与效度分析等内容。

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Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化

姚良
1．从零开始，适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说，看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维，看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的，国内的中文文档都是翻译过来的，在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中，从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字，用简单的语言告诉你学习的重点知识，让你快速上手爬虫。在实战阶段，详细介绍每一个步骤，便于理解，让你也能靠自己写出爬虫。2．实例丰富，解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程，大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站，让你可以学习到各式各样的爬取方式。3．站得更高，设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外，还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程，如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时，形成产品的思维去设计自己的产品。

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从Power BI到Analysis Services：企业级数据分析实战

著
本书介绍本地AnalysisServices与AzureAnalysisServices的安装、开发、部署、处理以及增强开发等内容，同时还介绍PowerBI、SQLServerStudioManagement、SQLServer、VisualStudio2019等协同工具的使用方法，力求帮助读者找到企业级BI遇到的系统性能瓶颈，并提供行之有效的解决方案。

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大数据Hive离线计算开发实战

杨力
本书从数据处理平台数据库和数据仓库入手，帮助读者逐步搭建大数据Hive数据仓库平台，并介绍了这种传统数据分析方法在大数据平台成功应用的典型案例。本书通过对Hive数据定义语言、Hive数据操纵语言、Hive数据基本查询、Hive数据复杂查询的详细介绍，全面阐述了Hive大数据平台工具的应用与开发。另外，还介绍了Hive数据库对象、用户自定义函数以及Azkaban工作流作业调度器，帮助读者掌握Hiv

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数据挖掘——基于R语言的实战

张俊妮
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。

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Linux虚拟化数据中心实战

何坤源
本书共8章，采用循序渐进的方式，帮助读者掌握Linux虚拟化架构的部署和使用，包括开源虚拟化平台介绍，实验环境搭建，部署使用KVM虚拟化，部署使用oVirt平台、OpenStack、Docker和Hadoop，以及认识SDN架构等内容。本书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过讲解搭建各种物理环境的方法，详细介绍在生产环境中如何使用Linux部署虚拟化数据中心，可以迅速提高读者的实际动手能力和操作水平

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Python数据挖掘实战（微课版）

王磊
数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律，是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度，全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用，帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术，培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章，主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及

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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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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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数据结构导学与上机指导

李晓霞
本书根据“数据结构”课程的实际教学情况，将各章的知识要点进行归纳和总结，对难以理解的问题进行讲解和指导，对涉及重要知识点的典型题目进行分析和解答，帮助读者理解数据结构的内容，掌握各种数据结构的表示方法及应用实现。为了提高学生的实践技能，编写了上机实验题目，希望对学生的上机实践起到一定的指导作用。本书按章节顺序，分为10章，每章按4个模块编写：重点内容概要、常见题型及典型题精解、学习效果测试、上机实

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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

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Python+Excel职场办公数据分析

王红明编著
一本适合编程小白学习的职场数据分析宝典。

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