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100 条"数据挖掘概念与技术"搜索结果
数据挖掘概念与技术:
概念与技术
(加)JiaweiHan;MichelineKamber
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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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大数据原理与技术
黄史浩
本书则是华为公司针对华为ICT学院大数据方向的在读学生,专门组织合作伙伴和华为公司内部员工开发的标准化教材,这套教材的目的在于循序渐进地帮助华为ICT学院大数据方向的学生掌握大数据技术的基本原理与应用场景,能够在面对真实的业务场景时,独立完成大数据平台的搭建、维护及故障的处理。
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数据共享与数据整合技术
叶树江、耿生玲、谢锟、郭炳宇、姜善永
本教材一共6个项目,项目1为SOA基础知识导入,主要介绍了SOA的基本概念、发展历程,与企业IT战略之间的关系;项目2介绍了Web服务的相关基础知识,包括Web服务的体系结构特性、服务规范、SOAP、WSDL、UDDI等;项目3介绍了ESB的相关知识,明确了ESB与EAI之间的关系,介绍了SOA思想针对实际问题的具体实现思路,重点讲解了iESB引擎和iESB设计器的安装配置方法;项目4至项目6比较
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大数据技术与应用
胡大威,孙琳
本书教学设计遵循教学规律,对真实项目进行了科学拆分与提炼。主要内容分为Hadoop大数据技术基础与Hadoop大数据分析案例两部分,前者包括大数据的有关概念、Hadoop概述、Hadoop集群的部署与管理、HDFS、MapReduce编程以及Hadoop生态的其他常用组件ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop、Flume、Storm、Kafka的工作原理、安装部署和使用方法,后者通过
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数据存储架构与技术
舒继武 编著
本书介绍数据存储架构与技术,涵盖了存储盘与存储介质、存储阵列、存储协议、键值存储,文件系统、网络存储体系结构、分布式存储系统、存储可靠性、存储安全、数据保护等基础内容,对存储维护、存储解决方案、存储技术趋势与发展等主题进行了深入讨论,并提供目前新的研究成果作为案例,帮助读者加深对数据存储的理解与运用。本书内容丰富,适合计算机及相关专业高年级本科生或研究生阅读和学习,同时也可供专业技术人员参考。
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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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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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数据科学与大数据技术导论
杜小勇主编
本书是高校的大数据导论课程教材,清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术,并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表,帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材,也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。
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大数据技术基础与实战
编著
本书主要内容包括:大数据技术概述、Linux基础与集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式编程、Hive大数据仓库、HBase数据库部署与操作、数据获取与Flume应用、基于Spark的内存计算,以及利用大数据平台处理图像。
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机器学习与大数据技术
牟少敏
本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法,以农业为应用场景,力求通缩易懂,深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分:机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识;经典的机器学习基本理论和方法,以及深度学习和大数据未来的发展;实践应用;机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
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大数据技术与应用基础
陈志德 曾燕清 李翔宇
本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上,对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解,包括大数据查询分析计算及典型工具(HBase、Hive)、批处理计算及典型工具(MapReduce、Spark)、流式计算及典型工具(Storm、Apex、Flink)、事件流及典型工具(Druid)等。本书提供了大量的实例和源代码供读
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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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新媒体数据分析:概念、工具、方法
勾俊伟
本书适合新媒体营销的学习者和从业者使用,也可作为本科院校、职业院校营销类、企业管理类、商务贸易类、电子商务类专业的新媒体营销课程的教学用书。
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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。
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基于大数据挖掘的主动式运营监测体系研究与应用
等
本书是对国网浙江省电力有限公司基于大数据挖掘技术的主动式运营监测体系建设研究与实践工作的总结,包括大数据应用与运营监测业务发展趋势与现状、基于大数据挖掘技术的主动式运营监测体系的介绍、运营监测业务主题框架与指标关联库等内容。本书可作为电网企业运营管理人员的工作参考书。
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数据存储技术
本书是华为ICT学院数据存储技术官方教材,旨在帮助学生学习数据存储技术的基本概念和原理、以及存储系统的搭建和使用。本书从信息传递方式的变迁引出数字化信息管理与存储的概念,进而概述存储系统构成和存储基础技术,再以磁盘阵列技术作为案例来阐述在同一存储设备上获得性能、容量、可用性三方面提升的设计思路;接下来从存储接口、传输协议、关键技术和功能支持等方面来讨论几类存储系统,包括直接连接存储、存储区域网络、
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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
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铁路文本大数据分析挖掘研究及应用
李平,杨连报
本书阐述了铁路文本大数据分析挖掘的理论、技术及应用,内容包括:绪论、文本大数据分析挖掘基础、文本大数据分析挖掘理论体系、常用分析与挖掘工具包、铁路文本大数据分析挖掘平台研究、铁路安全文本大数据应用案例、铁路应急管理文本大数据应用案例。
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云计算与大数据技术应用
安俊秀 靳宇昌 主编
本书共11章,主要内容包括云计算与大数据概述、相关技术、虚拟化技术、集群系统基础、MPI、Hadoop、Spark、Storm、数据中心技术和云计算大数据仿真技术、云计算数据存储技术。本书内容丰富,每章节的流程设计合理,在内容上的详尽程度也合情合理,同时将实验内容融合在课程之中,使理论紧密联系实际,内容系统讲解,循序渐进,螺旋迭代,深入浅出;采用项目任务式;用实战教学,注重入门并提高,边做边学。本
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大数据导论 思维、技术与应用
武志学
本书以基本概念与实例相结合的方法,由浅入深、顺序渐进的对大数据思维、技术和应用做了全面系统的介绍。全书共12章,分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据处理篇、大数据挖掘篇和大数据应用篇。每个知识节点都配有与理论学习内容相结合的案例介绍和代码实例,并在每章后面都配有丰富的作业。
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