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R语言与数据挖掘

张良均
以R语言的函数应用为主，介绍函数的应用场景及使用格式，给出应用实例。

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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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R语言统计分析与应用

汪海波
R统计软件是目前应用*广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析

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Python金融数据分析与挖掘实战

黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。

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PowerBI数据挖掘与可视化分析

裴丽丽编著
“人人都是数据分析师”系列，深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀，让你的数据“狂飙”。

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洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘

杨池然刘璐编著
《洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘》以SAS9.4版本为开发平台，通过与实际开发应用实例相结合的方式，将理论联系实践，由浅入深地讲解SAS编程和数据挖掘的实践案例。其中统计分析应用、数据挖掘和实践案例综合讲解与分析是本书的一大特色。《洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘》融入了作者多年工作中大量的实践案例，通过实践案例程序详细解读的方式，帮助学习者理解大数据分析与数据挖掘。《洞察大数据价值：S

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医疗大数据挖掘与可视化

赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方

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大数据：挖掘数据背后的真相

[日] 松本健太郎
无须数学、统计学基础，轻松掌握大数据。

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R语言高效能实战：更多数据和更快速度

著
本书将目标设定为“在一台笔记本电脑上能够运行”，从单机大型数据集处理策略、提升计算性能、其他工具和技巧3个方面介绍了使用R语言处理数据时的实用方法。主要内容包括数据集占用空间、善用data.table处理数据、数据分块处理、提升硬盘资源使用效率、并行编程技术、提升机器学习性能，以及其他资源管理和提高性能的实用策略。

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R语言在统计中的应用

薛毅陈立萍
本书按照统计学的结构来编排，在介绍完相关的统计知识后，着重介绍如何用R求解统计问题。因此，本书并不是简单的R使用手册，而是将统计知识、统计模型及R的求解过程融为一体的教科书。本书共9章，分别是:第1章绪论，介绍统计学及R的基本概念；第2章R语言入门，介绍R软件的下载与安装，以及R使用的基本方法；第3章数据的描述性分析，介绍描述数据的图形和数值方法；第4章概率、随机变量及其分布，介绍概率的基本知识和

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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大数据分析与挖掘实战（微课版）

黄恒秋莫洁安谢东津张良均苏颖
本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域

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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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数据结构与算法（Rust语言描述）

这是一本基于Rust语言讲解数据结构及其实现方法的书。全书先介绍Rust语言的基础知识以及计算机科学和算法分析的概念，然后介绍简单数据结构和算法的设计与实现，接着介绍较复杂的树和图数据结构，最后将这些知识应用于实战项目以解决实际问题。本书适合程序设计爱好者、专业程序员以及对Rust语言感兴趣的读者阅读。

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数据结构与算法（C语言篇）

千锋教育高教产品研发部
本书共9章，包括数据结构与算法概述、线性表、栈与队列、树、图、查找与排序、经典算法、数学算法以及综合项目——企业员工管理系统。

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Python数据分析、挖掘与可视化（慕课版）

董付国
1.Python零基础，轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘，数据分析全流程一次搞定3.微课视频，扫码即可观看，重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

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数据结构（C语言）

王海艳
本书介绍了数据结构的基本概念和基本算法，共分10章。各个章节分别是第1章概述，第2章线性表，第3章栈与队列，第4章数组和矩阵，第5章树，第6章搜索，第7章搜索树，第8章散列表，第9章图，第10章排序。

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掘金大数据：电信数据金矿详解、挖掘及应用

程新洲
本书带你了解电信运营商数据的全貌，详解资源特征、分析体系，涵盖交通金融旅游广告气象餐饮娱乐政务等案例。

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基于数据挖掘的软件缺陷预测技术

马樱
本专著主要基于软件领域数据的特性和预测模型的不同应用场景，对软件缺陷预测前言的若干关键技术进行了研究和总结。主要内容包括迁移学习环境下的缺陷预测技术，半监督环境下的缺陷预测技术，主动学习环境下的缺陷预测技术，基于核理论的缺陷预测技术，所应用的理论、算法及应用成果的介绍和展示。

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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。