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100 条"Spark大数据分析实战"搜索结果
Spark大数据分析实战
Spark大数据分析实战
  • 高彦杰
  • 微软资深Spark工程师从核心技术、算法、系统架构、应用场景等角度，深入讲解Spark大数据分析的各种技术和方法。
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
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。
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
大数据：精细化销售管理、数据分析与预测 电子书
大数据：精细化销售管理、数据分析与预测
  • 刘星
  • 本书适合营运部、财务部、商品企化部、销售管理部、销售及需要做产品分析和销售报表的相关工作人员阅读。
Hadoop大数据开发实战（慕课版） 电子书
Hadoop大数据开发实战（慕课版）
  • 千锋教育高教产品研发部
  • 本书共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍；第2章讲解了如何搭建Hadoop集群；第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务；第6章讲解Hadoop2.0的新特性；第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop；第11章讲解了综合项目：电商精准营
网上炒股做赢家——同花顺实战指南（最新版） 电子书
网上炒股做赢家——同花顺实战指南（最新版）
  • 多空分析师
  • 图文详解同花顺炒股软件技巧，涵盖K线、趋势等理论和实用工具。
网上炒股做赢家——大智慧实战指南（最新版） 电子书
网上炒股做赢家——大智慧实战指南（最新版）
  • 多空分析师
  • 《网上炒股做赢家——大智慧实战指南》以大智慧365股市分析软件为例，结合实例，图文并茂地讲述了利用软件进行网上炒股的方法和技巧。全书分为15章，共2篇。主要包括目前流行的股市分析软件介绍和对比、股市分析技术简介、K线理论、趋势理论、形态理论、价量理论、技术指标介绍等。书中还结合实例，由浅入深地介绍了大智慧365股市分析软件的各项功能和应用，其中包括大智慧快速入门、大智慧资讯功能、技术分析功能、软件
网上炒股做赢家——通达信实战指南（最新版） 电子书
网上炒股做赢家——通达信实战指南（最新版）
  • 多空分析师
  • 本书以通达信股市分析软件为例，结合实例，图文并茂地讲述了利用软件进行网上炒股的方法和技巧。全书分为15章，主要包括目前流行的股市分析软件介绍和对比、股市分析技术简介、K线理论、趋势理论、形态理论、价量理论、技术指标介绍等。书中还结合实例，由浅入深地介绍了通达信的各项功能和应用，其中包括通达信快速入门、通达信资讯功能、技术分析功能、软件实用工具、软件系统工具、多种证券分析功能等内容的详细介绍。
Python数据分析案例实战(慕课版） 电子书
Python数据分析案例实战(慕课版）
  • 王浩 袁琴 张明慧
  • 全书共分10章，内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Maplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。
数据分析基础与实战（微课版） 电子书
数据分析基础与实战（微课版）
  • 编著
  • 本书主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则。接着以八爪鱼采集器和Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解。最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化 电子书
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化
  • 杨伟强
  • 电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，如何更快、更好地利用各种有效的数据开展电子商务，受到企业的广泛重视。本书系统介绍了在电子商务环境下如何进行数据分析。首先，带领读者认识数据分析能力的重要性和熟悉数据分析工具，然后指导读者通过阅读和分析访问数据、消费数据，来理清商业规划的思路，学会处理数据，**后制作出商业报告。本书引用了大量的案例资料，且每章均以任务驱动的方式来讲解，实操性强，使读者阅
财务大数据分析与可视化（基于Power BI ） 电子书
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
Spark编程基础（Scala版） 电子书
Spark编程基础（Scala版）
  • 林子雨
  • 本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶，是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程进行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。披荆斩棘，在大数据丛林中开辟学习捷径填沟削坎，为快速学习Spark技术铺平道路深入浅出，有效降低Spark技术学习门槛资源全面，构建全方位一站式在线服务体系
Spark编程基础（Python版） 电子书
Spark编程基础（Python版）
  • 林子雨
  • 本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spak的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSOL、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib等。
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册 电子书
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。
财务大数据分析之道——基础入门、核心工具与应用实例 电子书
财务大数据分析之道——基础入门、核心工具与应用实例
  • 张艺博
  • 一本用大数据思维做财务分析的启蒙之书。
人人都是数据分析师：Tableau应用实战 电子书
人人都是数据分析师：Tableau应用实战
  • 王淑娟
  • 海量实例贯穿全书，深度讲解Tableau核心功能。
数据分析实战：方法、工具与可视化 电子书
数据分析实战：方法、工具与可视化
  • 韩知白
  • 本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。
数据分析基础与案例实战（基于Excel软件） 电子书
数据分析基础与案例实战（基于Excel软件）
  • 孙玉娣 顾锦江
  • 本书分为8章，首先从数据分析技术概述入手，介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法，并介绍了常用的数据分析工具；接着以Excel工具为例，从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入，结合具体的案例进行数据剖析；最后将理论与实践相结合，讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习 电子书
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习
  • 方勇　著
  • 本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
Python电商数据分析实战（微课版） 电子书
Python电商数据分析实战（微课版）
  • 编著
  • 全书共分为3篇。第一篇是理论基础篇，讲解从事电子商务数据分析前需要了解的理论知识，每个理论知识点都结合案例做详细的解析。第二篇是专业方法篇，介绍数据采集和数据清洗的专业方法。第三篇是应用场景篇，介绍运营与数据平台的应用、运营诊断与复盘的方法、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析及商务报告的撰写等。本书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用专业、大
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