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100 条"数据基础制度:夯实数据要素市场根基"搜索结果
数据基础制度:夯实数据要素市场根基
吴志刚
数据是数字化转型和推动新质生产力发展的基础。
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数据可视化与分析基础
张丹珏
本书以循序渐进的方式,由浅入深地讲述了数据分析的整个过程。全书共分6章,主要内容包括:数据分析概述、数据可视化初步、数据可视化进阶、数据挖掘基础、数据分析报告和综合案例。每章内附有实用性范例供读者练习,巩固所学知识。 本书在讲解数据可视化的基础性原理的同时,融入真实案例分析,具有较强的实用性,帮助读者举一反三,真正学会大数据可视化和数据挖掘的工具软件,能运用大数据思维解决学习和工作中的实际问题。
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大数据应用基础(微课版)
李建军 主编
数据是非常重要的资产,是“数字经济”时代的核心生产要素。本书主要面向财经类等非大数据技术、计算机科学与技术等专业的学生,旨在培养学生大数据处理能力。本书重点讲解MySQL数据库基础、Python程序基础、浪潮可视化大数据三大核心内容,根据岗位典型工作任务,MySQL数据库重点讲解库表操作、结构化查询部分,Python重点讲解数据采集、数据整理与数据分析部分,同时拓展浪潮可视化数据处理应用。本书以企
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Excel数据分析基础与实战
张良均
本书以任务为导向,全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用,并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章,分为基础部分(第1~6章)和实战部分(第7~11章)。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化;实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战,内容包含项目数据处理、商品销售
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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
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数权法1.0:数权的理论基础
主编
《数权法1.0》基于“数据人”假设,创新性地提出了“数权法”的概念,试图建构一个“数权—数权制度—数权法”的法律架构,这必定会成为法学领域的创新与突破,在中国乃至世界范围内都具有划时代的意义。从农耕文明到工业文明再到数字文明,人类从“人权”“物权”迈向“数权”时代,法律将实现从“人法”到“物法”再到“数法”的跃迁。数权法是人类迈向数字文明的新秩序,是时代进化的产物。
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数据资产
叶雅珍
本书系统介绍了数据资产及数据资产化、数据资产估值与定价、数据要素市场等重要概念。
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数据素养
[美] 彼得·艾肯
全面解析数据素养,助你成为数据管理高手。
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数据清洗
黄源 涂旭东 罗少甫 编著
《数据清洗》主要介绍数据清洗技术的基本概念与应用。全书共有8章,分别讲述了数据清洗基础、数据清洗方法、文件类型、数据采集与抽取、Excel数据清洗与转换、ETL数据清洗与转换、Python数据清洗、R语言数据清洗。《数据清洗》将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据清洗的相关技术。针对书中重要的、核心的知识点,提供了较多的练习,帮助读者达到熟练应用的目的。《数据清洗》可作
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数据自治
朱扬勇
本书系统地阐述了特异群组挖掘任务,包括介绍了特异群组挖掘的概念,分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异,给出了特异群组挖掘任务的相关算法,并且列举了特异群组挖掘的几个重点应用。
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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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教育的根基
厉佳旭著
当前,中小学学生学习、心理、品性等方面问题频发。比如厌学逃学、价值混乱、诚信缺失、网络成瘾、校园欺凌、自杀或杀人等。基础教育,面临着众多的困难和问题。这让我们不得不思考:基础教育,该如何突出教育的“基础性”?我们该如何真正为学生的终身发展夯实健康良好的品性和素养基础?我们的校长需要做些什么?教师需要做些什么?学生又需要做些什么?我们需要什么样的管理风格?需要什么样的教室氛围?需要什么样的校园环境?
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首席数据官知识体系指南
上海市静安区国际数据管理协会 编著
数字时代的CDO生存手册,国际数据管理协会(DAMA)推荐读物。
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大数据技术基础——基于Hadoop与Spark
李瑶
将Hadoop和Spark组合起来进行剖析,呈现完整的大数据技术方案。
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Oracle数据库基础与应用教程
於岳
本书全面讲述了Oracle数据库的日常管理工作内容。全书共14章,包含Oracle简介和安装、Oracle客户端、管理Oracle环境、Oracle体系结构、管理Oracle存储结构、SQL语言、表、约束、视图、同义词和序列、索引、实现数据库安全、DataPump数据导出和导入、数据库备份和恢复。每章结尾提供适量的选择题、简答题和操作题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学内容。本书适合Oracl
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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
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MySQL数据库基础实例教程
汪晓青
本书共11章,包括数据库基础,MySQL的安装与配置,数据库的基本操作,数据表的基本操作,表数据的增、改、删操作,数据查询,视图,索引,存储过程与触发器,事务,数据安全等内容。
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大数据技术与应用基础项目教程
李俊杰
全书共十个项目,除了项目一介绍大数据基础理论外,其余项目均以实战为主线,内容循序渐进,逐步深入,围绕大数据技术的应用层层展开。内容主要包括大数据的基本概念、Ubuntu及服务安装配置、Hadoop集群部署、MapReduce编程、HBase数据库部署与应用、Hive数据仓库安装与应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Spark部署及数据分析等知识,最后以大数据技术的具体应用介绍了MapRedu
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数据采集及预处理基础与应用
陈瑛
本书主要介绍如何利用Kettle和Python这两个具有代表性的工具进行数据预处理的相关技术与方法,包括数据抽取、数据清洗、数据集成、数据变换等。全书有9章,内容涉及数据采集、环境部署、Kettle安装及应用、pandas应用,以及数据可视化的基础内容。本书采用任务式编写形式,将大数据预处理技术的理论和实现分解到一个个任务中,融入到一个个典型案例中,让读者在完成各任务的同时掌握和理解相关内容。本书
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大数据战争:数据在全球市场的使用与滥用
译
5000万用户个人信息数据泄露,Facebook罪在何处?大数据“杀熟”,人人成为待宰羔羊?大数据应用的边界在哪?数据在进入社会生活的时候,也会改造现实。大数据时代,经济发展、社会治理、国家管理、人民生活在被大数据重构。大数据为我们描绘了一幅美丽壮阔的社会图卷。国民生产总值不断增大的数值让我们觉得更富裕,AAA级信用评级让我们觉得投资妥妥无风险,各种复杂模型让我们觉得这么治理国家万无一失,价格指数
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统计与数据分析基础(微课版)
主编
本书主要介绍了统计与数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗和加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现,以及编制数据分析报告等内容。
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