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100 条"大数据实验手册"搜索结果
大数据实验手册
大数据实验手册
  • 刘鹏
  • 权威教材《云计算》和《大数据》的实践动手篇。
大数据原理与技术 电子书
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。
云计算与大数据 电子书
云计算与大数据
  • 孙宇熙
  • 本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被“误导”的观点，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从开源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，最后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。
大数据时代的数据挖掘 电子书
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。
HADOOP大数据开发实战 电子书
HADOOP大数据开发实战
  • 杨力
  • Hadoop基础教程，大数据技术原理与应用教程，MapReduce框架入门实战指南。
大数据思维赢利模式 电子书
大数据思维赢利模式
  • 林汶奎
  • 互联网经济下12种数据赢利模式及大数据思维
大数据采集与爬虫 电子书
大数据采集与爬虫
  • 主 编 李俊翰 付雯副主编 王正霞 胡心雷
  • 《大数据采集与爬虫》主要讲解了如何使用Python编写网络爬虫程序，内容包括Python环境搭建、Python的基础语法、爬虫基础知识、网络基础知识、常用爬虫库和解析库、数据持久化存储、WebAPI和异步数据抓取技术、Selenium和ChromeDriver的用法，以及Scrapy爬虫框架的基本原理和操作。*后介绍了一个网络爬虫的综合案例，以巩固前面所学的知识。《大数据采集与爬虫》适合作为高等职
大数据开发项目实战 电子书
大数据开发项目实战
  • 祝锡永，张良均　主编
  • 本书以项目案例为导向，贯穿讲解一个大数据的实战项目：广电大数据用户画像。全书共8章，具体内容包括大数据项目概述、Hadoop生态组件基础、广电大数据用户画像——需求分析、广电大数据用户画像——数据采集与预处理等。
大数据可视化 电子书
大数据可视化
  • 匡泰,周苏
  • “大数据可视化”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书为高等职业院校相关专业“大数据可视化”课程全新设计编写，针对高等职业院校学生的发展需求，系统、全面地介绍大数据可视化的基本知识和技巧，包括数据可视化之美、Excel数据可视化方法与应用、数据引导可视化设计、数据可视化过程、数据可视化组织、Tableau应用初步、Tableau数据管理、Tableau可视化分析、Tableau仪表板与故事以及Ta
Python大数据应用基础 电子书
Python大数据应用基础
  • 吕会红 邱静怡
  • 本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
大数据财务管理 电子书
大数据财务管理
  • 张奇
  • 大数据时代，如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让数据开口“说话”，为企业经营决策提供科学依据？如何利用好大数据，降低运营成本，减少经营风险？这是当下很多企业要攻克的难题。本书全面解读了大数据环境下财务管控模式和流程创新、企业定位、成本管控、投资决策、商业模式创新、全面预算体系建设等关键问题，可以帮助企业利用好大数据，提升财务管理效率和经营业绩。
大数据技术与应用 电子书
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
大数据和大分析 电子书
大数据和大分析
  • 段云峰
  • 本书首先参阐述大数据出现的背景，解释数据资产、数据驱动等基本概念，剖析数据分析的重要性，介绍了大分析的内容和范围、关键点等；其次，阐述了大数据建设的基本内容和有关应用领域等，涉及收集、存储、标准、技术选择等内容，重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容；结尾，给出了大数据建设配套的人才、管理结构等方面的内容和经验，分享如何引入互联网思维，开辟新视野的理念。
大数据处理平台 电子书
大数据处理平台
  • 宋杰
  • 本书从数据查询、数据分析和迭代计算平台3个方面对大数据处理平台的体系结构、基本原理、主流技术、国内外研究进展和成果进行了全面、深入的阐述，对大数据实时处理平台的架构和核心技术进行了展望。企业技术人员可参考本书选择合适的技术构建大数据处理平台或对现有平台进行优化；高校院所的科研人员可参考本书了解大数据管理的基本原理和现有研究成果；学生读者可通过学习本书全面了解大数据处理平台。同时，本书也适用于对大数
Hadoop大数据开发基础 电子书
Hadoop大数据开发基础
  • 张良均
  • 本书以任务为导向，较为全面地介绍了Hadoop大数据技术的相关知识。全书共6章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce编程入门、MapReduce进阶编程、项目案例：电影网站用户性别预测。本书的第2～5章包含了实训与课后练习，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校大数据技术类专业的教材，也可作为大数据技术爱好者的自
大数据技术应用基础 电子书
大数据技术应用基础
  • 周若谷
  • “财务大数据基础”是财经类专业学生学习财务大数据技术应用的入门课程。本书选取薪资管理、量化投资、固定资产管理三个最常见的财务工作场景，详细介绍了这些工作场景中涉及的大数据基础知识，以及数据库基础操作和高级操作、数据采集和数据可视化的专业知识。本书体系完整，内容丰富，学做练一体化设计，适合高等职业院校大数据与会计、大数据与财务管理、会计信息管理、统计与会计核算等财经类专业学生的教材，也可以作为计算机
大数据财务分析实务 电子书
大数据财务分析实务
  • 主编
  • 本书基于大数据、信息技术对企业财务分析产生的影响，梳理了企业财务分析的框架，内容主要包括大数据财务分析理论、财务数据分析可视化、企业战略分析、企业会计分析、企业盈利能力分析、企业营运能力分析、企业偿债能力分析、企业发展能力分析、企业综合财务分析、财务预警分析等。本书理论与实践紧密结合，依托网中网财务大数据平台的数据资源，以格力电器为背景，结合丰富的案例，帮助读者掌握大数据财务分析的方法与技巧，适合
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 主编
  • 本书选取某新零售行业的公司为原型，通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，帮助读者了解大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分：第一部分
大数据与智慧物流 电子书
大数据与智慧物流
  • 王喜富
  • 本书依据大数据技术及其基础理论，结合我国现代物流业发展和智慧物流运营需求，从智慧物流业务管理、智慧物流供应链管理和智慧物流商物管控三个维度，从微观、中观及宏观三个层面研究了大数据在智慧物流领域的应用，分析了智慧物流大数据分类方法及智慧物流系统结构，提出了大数据背景下智慧物流服务模式；通过大数据背景下智慧物流业务模式及业务体系研究，设计了智慧物流信息平台、运营框架及其运营管理模式。
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 王浩
  • 本教材以理论与实际操作相结合，以厦门科云智慧云平台为依托，以大数据分析通用流程为基础，聚焦于财务大数据分析与可视化工具方法。本书涵盖了Python 基础、数据获取(爬虫)、数据处理(Pandas) 、数据可视化以及财务大数据分析实战演练五个模块。在内容设计中穿插了基于财务实践的编程案例,通过将Python数据分析工具与具体的财务场景相融合,培养学生应用Python进行财务大数据分析的能力。本教材贴
统计大数据及应用 电子书
统计大数据及应用
  • 徐礼礼
  • 从大数据概念、思维方法、系统架构及应用领域概述，介绍大数据分析过程。操作上以SPSSforWindows软件为基础。数据分析的方法，主要介绍描述统计、统计图表绘制、参数检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析，特别是与SPSS软件的结合。
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