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100 条"数据中台产品经理:从数据体系到数据平台实战"搜索结果
数据中台产品经理:从数据体系到数据平台实战
张小墨
数据中台助力企业智能化,解决系统建设与数据孤岛问题。
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Python数据可视化实战
刘礼培
本书以实践出发,全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用,并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章,分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制;实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
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从数据力到领导力
[英] 迈克·布根贝
解锁数据价值、增强领导力的5大关键法则,教你用数据思维提升领导力并实现商业价值。
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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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电力大数据基础平台建设与应用实践
王扬[等]
本书围绕电力大数据平台的建设与使用,从大数据平台体系架构、基础平台建设与实施、典型业务场景顶层设计和实际业务应用等方面开展论述。
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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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R语言医学数据分析实战
赵军 编著
以医学数据为例,讲解如何使用R进行数据分析。
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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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图解Spark:大数据快速分析实战
王磊
基于大数据分析实战,图文并茂,系统讲解Spark内核的原理,有助于读者快速掌握Spark开源集群计算框架的使用方法,涵盖Spark3.0新特性。
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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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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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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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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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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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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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