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100 条"数据权益与数据交易"搜索结果
数据权益与数据交易
程啸 主编
一本探讨数据权益与数据交易相关法律制度和实践问题的专业著作。
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数据挖掘
宋万清
本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法,主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂,注重基础知识、基本原理和基本方法,注重启发和引申,以培养学生独立思考和独立发现的能力。 本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材,也
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Excel数据处理与分析
聚焦Excel在财会工作中的典型应用,呈现Excel强大的财会管理功能!提升办公效率!案例设置基于实际工作过程,案例不仅涉及会计和财务部门日常办公的各个方面,而且这些办公案例之间紧密关联。读者既学会了Excel功能,又熟悉了会计与财务管理岗位的办公业务。10小时与本书内容同步的视频讲解,光盘与图书内容完美结合。赠8小时Windows7视频讲解,轻松运用主流操作系统。赠1200个Office2013应用技巧,自如应对工作中的各种状况。赠900套Word/Excel/PPT2013实用模板,稍加修改即可应用到工作中。赠视频讲解常用办公设备和办公软件的使用方法,全面提升办公技能。赠财务/人力资源/生产/文秘/行政等岗位工作手册,提高效率的有效工具。赠电脑日常维护与故障排除常见问题解答,轻松搞定常见电脑问题。
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Python数据分析与应用
张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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pandas数据处理与分析
耿远昊
本书以Python中的pandas库为主线,介绍各类数据处理与分析方法。
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大数据分析与挖掘
石胜飞
数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践,让你“小数据”上会“算”,“大数据”上“算得快”。
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Elasticsearch数据搜索与分析实战
王深湛 编著
深入描述了Elasticsearch的各种运行机制。
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揭秘云计算与大数据
嬴图团队
系统阐述云计算和大数据的知识、原理、架构和实战技巧。
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Python基础与大数据应用
丁辉
本书分为11章,前6章讲解了Python基本语法和基本应用,后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外,还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
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Excel数据分析与处理
刘福刚
全书分为4篇:第1篇为应用基础篇,主要介绍Excel的基本功能和基本操作;第2篇为数据处理篇,主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法,以及直观显示数据的方法;第3篇为数据分析篇,主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法;第4篇为拓展应用篇,主要介绍宏和协同功能。
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Python数据处理与挖掘
吴振宇 李春忠 李建锋
本书以构建完整的知识体系为目标,按照从简单到复杂的思路,贯穿了数据处理与挖掘的各个环节,具体包括:Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外,针对各知识点,全书均设计了相应的Python案例,并给出了实现代码、效果图以及相应的解释,以强化读者对各知识
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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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Python网络爬虫与数据采集
主编
本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发,从Python语言的基本特性入手,详细介绍了Python爬虫开发的各个方面,涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章,包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
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Python数据科学基础与实践
编著
本书共9章,主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
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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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数据库原理与应用
主编
本书以SQLServer2019的功能为中心,融知识、能力和素质教育于工程项目“教学管理系统”这一设计案例中,讲述数据库技术的内在机制和操作规范。全书分为原理和应用两个模块,内容包括:数据库系统概述、关系数据库数学模型、关系数据库的规范化理论、数据库的创建与管理、表的创建与管理、存储过程和触发器等。
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数据结构与算法详解
陈锐
本书旨在讲解数据结构和算法的核心知识。本书主要内容包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、图、查找算法、排序算法、递推算法、递归算法、枚举算法、贪心算法、回溯算法、数值算法和实用算法等。本书适合计算机专业的学生、软件开发专业人员等阅读。
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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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SPSS数据处理与分析
王旭
本书教授如何用SPSS分析调查数据,实例导入、详细介绍操作过程。
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商务数据分析与应用
沈凤池
本书以商务数据实际应用为主线,系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章,主要内容包括:商务数据分析与应用概述,商务数据分析工具及应用,商务数据可视化,消费者行为分析——用户画像,市场行情数据分析,店铺运营数据分析,以及营销推广数据分析等。
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