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100 条"图形数据可视化：技术、工具与案例（数据分析与决策技术丛书）"搜索结果
图形数据可视化：技术、工具与案例（数据分析与决策技术丛书）
图形数据可视化：技术、工具与案例（数据分析与决策技术丛书）
  • [美] 科里·L. 拉纳姆
  • 全面细致地梳理了数据可视化的基本概念和核心理论，技术细节和工具及应用案例。
机器学习与大数据技术 电子书
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。
大数据技术与应用基础 电子书
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
大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用 电子书
大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用
  • 林子雨
  • 全书共有13章，系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让读者更好地学习和掌握大数据关键技术。
Python数据处理、分析、可视化与数据化运营 电子书
Python数据处理、分析、可视化与数据化运营
  • 宋天龙
  • 本书共10章，内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
Power BI商业数据分析与可视化 电子书
Power BI商业数据分析与可视化
  • 孟庆娟 等 主编
  • 系统介绍商业数据分析与可视化的主要内容及常用的分析方法。
大数据分析可视化 电子书
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。
Python可视化数据分析 电子书
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
大数据技术 电子书
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
数据存储技术 电子书
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、
Python数据分析基础与案例实战 电子书
Python数据分析基础与案例实战
  • 张良均　主编
  • 本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读
Tableau数据分析与可视化（微课版） 电子书
Tableau数据分析与可视化（微课版）
  • 王国平
  • 本书共10章，主要内容包括：Tableau数据可视化概述、Tableau连接数据源、Tableau基础操作、Tableau高级操作、Tableau数据可视化、Tableau仪表板和故事等。
Python数据分析与可视化（微课版） 电子书
Python数据分析与可视化（微课版）
  • 李俊吉 主编
  • 本书讲解数据分析基础知识，针对数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。
云计算与大数据技术应用 电子书
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
MySQL数据库技术与应用 电子书
MySQL数据库技术与应用
  • 张素青 翟慧 黄静
  • MySQL是目前最流行的关系数据库管理系统之一。本书以MySQL5.6数据库管理系统为平台，以案例教学法为编写主线，介绍了数据库系统的基本概念和应用技术。本书以学生选课管理系统作为教学案例，以网上书店作为实训案例，采用“学习要点—内容示例—归纳总结—习题实训”的结构体系设计每章内容。最后一章以一个具体的项目案例开发设计过程，将数据库原理知识与实际数据库开发结合在一起。本书采用在线开放课程教学方式，
大数据导论 思维、技术与应用 电子书
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。
大数据技术体系与开源生态 电子书
大数据技术体系与开源生态
  • 刘驰
  • 本书从大数据生命周期的角度阐述大数据技术体系与开源生态的发展。全书分为7篇，包括大数据技术体系与开源生态概述、大数据获取技术、大数据管理技术、大数据处理技术、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化与交互技术、大数据安全与治理技术。又分为15章，详细介绍大数据的技术概况、发展近况和技术优势、软件架构、和应用场景等内容。本书适合大数据和人工智能业内人员、各大高校相关专业的高年级本科生和研究生、以及对大数据
健康医疗大数据技术与应用 电子书
健康医疗大数据技术与应用
  • 周毅
  • 本书分为概论篇、技术篇、应用篇和实例篇，旨在系统地介绍健康医疗大数据的相关理论基础、发展历程、现状及趋势，详细阐述健康医疗大数据涉及的主要技术和指出健康医疗大数据现在及未来的前瞻发展方向和应用领域。本书从健康医疗大数据的理论基础到相关技术再到具体应用都进行论述，是健康医疗领域一本内容全面、权威的专著。
PythonQtGUI与数据可视化编程 电子书
PythonQtGUI与数据可视化编程
  • 张晓东
  • PythonPyQt5编写GUI应用程序及数据可视化方法
数据可视化基础与应用 电子书
数据可视化基础与应用
  • 刘佳
  • 本书共9章，由浅入深地介绍各类数据可视化技术及相关可视化工具的使用方法，力求培养读者对数据可视化的认知以及动手能力。第1章和第2章是基础应用，介绍数据可视化的定义、作用和发展历史，以及如何使用Excel进行数据可视化；第3章～第5章介绍数据可视化工具Tableau的基本使用方法；第6章～第9章详细介绍如何利用代码实现数据可视化，包括前端数据可视化、使用JavaScript实现数据可视化、大屏数据可
高维数据分析预处理技术 电子书
高维数据分析预处理技术
  • 祝琴 著
  • 作者针对高维稀疏数据挖掘问题，从数据预处理的角度，研究对象—属性空间的划分问题，其目的是把所研究的数据挖掘空间分解为若干规模较小的对象—属性空间，从而降低实际数据挖掘的难度。本书针对高维稀疏数据挖掘问题，以降低数据挖掘规模，建立了体系完整的数据预处理理论和方法，具有很强的理论意义和实际应用前景。
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