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让数据说话：数据可视化实战指南

张平亮
数据可视化：展示与分析,数字转图表

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Linux虚拟化数据中心实战

何坤源
本书共8章，采用循序渐进的方式，帮助读者掌握Linux虚拟化架构的部署和使用，包括开源虚拟化平台介绍，实验环境搭建，部署使用KVM虚拟化，部署使用oVirt平台、OpenStack、Docker和Hadoop，以及认识SDN架构等内容。本书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过讲解搭建各种物理环境的方法，详细介绍在生产环境中如何使用Linux部署虚拟化数据中心，可以迅速提高读者的实际动手能力和操作水平

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Python商务数据分析与实战

何伟，张良均　主编
|a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章，内容包括：商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。

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Python数据分析与挖掘实战

翟世臣，张良均　主编
本书共11章，分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章)，基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识：实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后

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Python数据分析入门与实战

刘麟编著
掌握数据分析技巧，运用强大的Python工具，解决工作中繁琐的数据问题。

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Python数据分析入门与实战

开课吧组编杨国俊张植皓潘海超等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库，循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外，还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务，每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的

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数据挖掘——基于R语言的实战

张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法，主要内容包括：数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书，并辅以上机实验和习题，帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。

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大数据Hive离线计算开发实战

杨力
本书从数据处理平台数据库和数据仓库入手，帮助读者逐步搭建大数据Hive数据仓库平台，并介绍了这种传统数据分析方法在大数据平台成功应用的典型案例。本书通过对Hive数据定义语言、Hive数据操纵语言、Hive数据基本查询、Hive数据复杂查询的详细介绍，全面阐述了Hive大数据平台工具的应用与开发。另外，还介绍了Hive数据库对象、用户自定义函数以及Azkaban工作流作业调度器，帮助读者掌握Hiv

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Python数据挖掘实战（微课版）

王磊
数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律，是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度，全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用，帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术，培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章，主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及

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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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R语言与数据分析实战

朱顺泉
本书共13章，主要包括：数据分析概述及R语言环境，R语言的数据对象及其类型，R语言数据存储与读取，R语言编程，R语言可视化，R语言描述性统计，R语言参数估计，R语言参数假设检验等内容。

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PowerBI数据分析：报表设计和数据可视化应用大全

金立刚
涉及PowerBI所有原生组件、微软APPStore的三方组件，以及上北智信科技有限公司研发的特色组件，提供全书所有组件及案例文件，帮助读者火速上手并实际应用。

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Excel达人手册：从表格设计到数据可视化

福甜文化
Excel达人手册：从表格设计到数据可视化是一本Excel表格制作从入门到精通的自学手册，带领读者设计制作出更规范、专业和美观的表格，同时，让数据计算更准确、管理更到位、分析更有力、报告更完善。让读者的Excel综合素养得到直线提升。全书分为10章，内容涉及专业表格的制作和设计、数据的处理与编辑、数据的展示与分析、数据分析报告的制作呈现等Excel的5大特色功能，解决了实际工作中可能遇到的各种问题

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Python数据分析、挖掘与可视化（慕课版）

董付国
1.Python零基础，轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘，数据分析全流程一次搞定3.微课视频，扫码即可观看，重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

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Power BI数据分析与数据可视化（微课版）

夏帮贵
本书注重基础、循序渐进，系统地讲述了Microsoft推出的智能商业数据分析软件PowerBI的相关基础知识，涵盖了安装PowerBIDesktop、获取数据、查询编辑器、数据分析表达式、数据视图、管理关系、报表、可视化效果、PowerBI服务等内容，并在最后一章以社科研究数据分析为例进行了知识点的综合讲解。对于每一个知识点，本书都尽量结合实例帮助读者学习理解。前8章最后都配有综合实例来说明本章知

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Python数据分析与可视化教程（微课版）

夏敏捷
本书以Python3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotli

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大数据采集、预处理与可视化（微课版）

葛继科
为了适应数字经济时代的新发展趋势，培养新时代大数据专业人才，编者通过总结多年的教学经验，借鉴国内外相关领域的教学优势，详细剖析大数据采集、预处理与可视化的基础理论、关键技术、相关工具和应用案例，进而编成本书。本书是集理论与实践于一体的应用型教材。全书共7章，包括大数据概述、Python程序设计、大数据采集、大数据预处理技术、Excel数据获取与预处理、Python数据预处理、数据可视化技术。本书在

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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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IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南

张浩彬
联袂推荐暨南大学教授、博士生导师刘建平，暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧，天善智能创始人梁勇，IBM技术专家刘咏梅，IBM数据科学家钟云飞，广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌本书特色内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容；讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容；突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。

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穿越数据的迷宫：数据管理执行指南

[美]劳拉·塞巴斯蒂安-科尔曼
适读人群：非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等《穿越数据的迷宫：数据管理执行指南》一书是DAMA（国际数据管理协会）强烈推荐的关于数据管理和数据治理的重要书籍，也是《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》（DAMADMBOK2）认证培训配套教材。该书重点从管理层的角度阐述为什么数据管理很重要，数据管理包括了哪些内容，以及如何进行数据管理，从而帮助管理层在了解数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。