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数据为王：企业大数据挖掘与分析

周浩
玩透大数据营销，将大数据转化为价值，为企业指点迷津，为大数据应用指明方向。

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淘宝网店大数据营销：数据分析、挖掘、高效转化

老A电商学院
本书内容就是从零开始，教会读者如何获取网店各类数据，如何整理数据，如何分析这些数据，以此及时发现店铺的问题，找出解决问题的思路，并且主动出击，在店铺正常运营的基础上，提高店铺流量、转化率、客单价等指标，让网店的运营更上一层楼。在讲解过程中，凡是涉及工具软件的应用或者具体数据的分析之处，都会附上详细的步骤，图文并茂一步一步地进行讲解，真正做到手把手教会读者进行数据分析。本书是在校学生以及网店创业人员

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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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文本数据挖掘——基于R语言

黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应

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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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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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Python数据分析与应用

张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。

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pandas数据处理与分析

耿远昊
本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。

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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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Excel数据分析与处理

刘福刚
全书分为4篇：第1篇为应用基础篇，主要介绍Excel的基本功能和基本操作；第2篇为数据处理篇，主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法，以及直观显示数据的方法；第3篇为数据分析篇，主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法；第4篇为拓展应用篇，主要介绍宏和协同功能。

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SPSS数据处理与分析

王旭
本书教授如何用SPSS分析调查数据，实例导入、详细介绍操作过程。

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商务数据分析与应用

沈凤池
本书以商务数据实际应用为主线，系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章，主要内容包括：商务数据分析与应用概述，商务数据分析工具及应用，商务数据可视化，消费者行为分析——用户画像，市场行情数据分析，店铺运营数据分析，以及营销推广数据分析等。

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企业数据资源会计

著
本书依据财政部新近颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》及相关企业会计准则，对企业过去交易或事项形成的、企业合法拥有或控制的、预期能够给企业带来经济利益的数据资源资产的会计处理进行了系统深入的讲解。全书内容共分为五章。第一章浅析企业数据资源资产，主要讲述数据资源如何具体化、资产化，使之成为可确认、能计量的会计处理对象；第二章以《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为准绳，以企业会计准则为依据，以

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大数据财务分析

张立军主编
本书旨在帮助读者提升大数据背景下的企业财务数据分析能力。

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Python数据分析

吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合

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IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南

张浩彬
联袂推荐暨南大学教授、博士生导师刘建平，暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧，天善智能创始人梁勇，IBM技术专家刘咏梅，IBM数据科学家钟云飞，广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌本书特色内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容；讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容；突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。

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企业数据治理与SAP MDG实现

程旺
深度解析企业数据治理工程，助力企业数字化转型。

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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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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