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数据分析之图算法：基于Spark和Neo4j

[英] 马克·尼达姆（Mark Needham）

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高级算法和数据结构

LA
这是一本关于“高级/进阶”算法和数据结构的图书，主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法，旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战，以及如何将其应用于具体问题，以应对新技术浪潮下的“棘手”问题。本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展，还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术，以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解，并以不

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图数据库实战

[美] 戴夫·贝克伯杰
图数据库入门教程书籍，采用Gremlin语言，完整展示图应用程序的构建过程，从入门到实践学习图数据库。

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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV

赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC

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Spark海量数据处理：技术详解与平台实战

范东来
在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架ApacheSpark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了StructuredStreaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

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基于网络大数据的网络舆情涨落分析方法与机制研究

王贤明
本书内容包括：引论；网络舆情涨落研究之基——网络舆情媒体平台特征研究；网络舆情涨落研究之源——网络舆情大数据信息的获取与抽取研究；网络舆情涨落研究之本——网络舆情热点发现研究；网络舆情涨落研究之术——网络舆情大数据内容分析及网络分析；网络舆情涨落研究之心——网络舆情涨落机制研究；网络舆情涨落研究之因——网络舆情中形形色色的安全问题。

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公务消费信息公开机制研究：基于经验数据的分析

李学著
本书在梳理国家公务消费管理制度沿革的基础上，综合运用问卷调查和田野研究的混合主义研究途径，跟踪国际财政透明度的理论前沿，分别从数据质量、治理绩效的角度入手，讲述我国公务消费信息公开行政管理过程中的真实故事，客观评价了我国公务消费信息公开制度取得的成效以及存在的深层次问题。

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财务大数据分析与可视化（基于Power BI ）

卢洁
本书主要内容如下：项目一，初识数据分析——商业智能基础；项目二，数据分析利器——PowerBI；项目三，PowerBI初体验——数据分析与可视化制作快速实践；项目四，整理“脏数据”——PowerBI数据预处理；项目五，认识DAX语言——PowerBII数据建模；项目六，一图胜千言——PowerBI可视化；项目七，报告的发布与协作——PowerBI在线服务；项目八，业财融合——PowerBI数据分析

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实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）

杨俊
面向大数据开发工程师，大数据运维工程师围绕Hadoop、Spark、Flink三大主流平台，详解大数据平台的搭建及数据分析（离线/实时）随书配备全套数据集、安装包、配置文件、海量教学视频（近30GB），方便学用

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图解数据结构与算法

汪建
图解+步骤学数据结构，适合非编程读者。

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数据结构与算法（Python版）

周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。

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Spark大数据技术与应用（第2版）（微课版）

肖芳张良均　主编
本书共9章，内容包括：Spark概述、Scala基础、Spark编程基础、Spark编程进阶、SparkSQL——结构化数据文件处理、SparkStreaming——实时计算框架、SparkGraphX——图计算框架、SparkMLlib——功能强大的算法库，以及项目案例——广告检测的流量作弊识别。

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大数据处理技术基础与应用（Hadoop+Spark)

主编
本书是一本介绍大数据处理技术的专业图书，力求提高读者对大数据处理的认知水平和动手能力。本书首先介绍大数据技术的相关概念和发展历程，从实践的角度介绍Hadoop和Spark的安装部署、编程基础和使用方法；然后结合具体案例，重点介绍SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphFrame等的应用思路和方法，并通过具体代码，让读者更好地感受大数据处理技术的效果。本

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Spark编程基础

林子雨
系统、完整的数据科学与大数据技术专业解决方案。深入浅出，有效降低Spark技术学习门槛。

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Spark最佳实践

林世飞
腾讯专家首次分享Spark最新实践，基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设计！

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人工智能算法大全：基于MATLAB

李一邨编著
本书的编程语言以MATLAB为主，分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习（实现人工智能的方法）的算法进行分类介绍。通过阅读本书，读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*终形成自己的体系。全书共6篇，分别为特征处理算法、分类和聚类算法、神经网络算法、优化算法、基于不同数学思想的算法以及集成算法，每一篇都对该类别中常见算法的思想、流程

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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