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數(shù)據(jù)可視化:從小白到數(shù)據(jù)工程師的成長(zhǎng)之路
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掌握數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是未來(lái)工作和學(xué)習(xí)的必備能力,是展示理念和成果的重要手段。閱讀并完成本書(shū)的實(shí)踐,你將快速地學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)獲取、清洗、分析、可視化及發(fā)布的完整流程。本書(shū)以豐富的實(shí)踐案例解析數(shù)據(jù)可視化的制作理念和具體方法,緊密圍繞當(dāng)前數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的實(shí)際需求,全面介紹數(shù)據(jù)可視化的概念和技巧。本書(shū)包含基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、可視化基礎(chǔ)和原則、數(shù)據(jù)可視化工具和可視化作品發(fā)布等內(nèi)容,基于具體案例多角度啟發(fā)和引導(dǎo)讀者的創(chuàng)新思維,增強(qiáng)讀者對(duì)抽象數(shù)據(jù)的把握及綜合可視化能力的提升。本書(shū)內(nèi)容通俗易懂,簡(jiǎn)明實(shí)用,配套的教學(xué)輔助資料可免費(fèi)下載。本書(shū)適合零編程基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)可視化從業(yè)者和高校師生閱讀,有一定工作經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)可視化工程師也可以從本書(shū)中學(xué)到大量實(shí)用的技能。

劉英華 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.2萬(wàn)字

數(shù)據(jù)資源的管理與調(diào)度:云環(huán)境下數(shù)據(jù)與資源協(xié)同技術(shù)
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云計(jì)算拓寬了用戶可訪問(wèn)資源的范圍,構(gòu)建了一種以服務(wù)形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構(gòu),成為當(dāng)前多種信息應(yīng)用部署和擴(kuò)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)環(huán)境。云計(jì)算強(qiáng)化了面向服務(wù)計(jì)算的理念,其處理的對(duì)象被視為來(lái)自用戶的各類數(shù)據(jù),滿足用戶需求和實(shí)現(xiàn)資源利用效率的提高是云計(jì)算系統(tǒng)處理和優(yōu)化管理各類數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)。受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、資源分布情況、服務(wù)形態(tài),以及模式等因素的影響,數(shù)據(jù)的優(yōu)化管理和高效調(diào)度問(wèn)題面臨諸多挑戰(zhàn)。在總結(jié)云計(jì)算中數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化調(diào)度成果的基礎(chǔ)上,本文分別從數(shù)據(jù)的利用效率、各類環(huán)境因素的影響和物理節(jié)點(diǎn)失效等角度,重點(diǎn)考慮了運(yùn)營(yíng)成本最優(yōu)化的問(wèn)題,從數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化調(diào)度的角度進(jìn)行了較深入的探討,給出了基于熱度的數(shù)據(jù)部署策略、部署節(jié)點(diǎn)性能的綜合度量方法和應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)失效的數(shù)據(jù)修復(fù)機(jī)制,并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行了驗(yàn)證。成果將有利于云計(jì)算服務(wù)提供商在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本的優(yōu)化,具有較大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

王寧 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

Python廣告數(shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)共十二章,第1-4章重在介紹移動(dòng)廣告營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析理論與案例分析,包括廣告數(shù)據(jù)分析的基本概念、內(nèi)容和意義,廣告數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論知識(shí)及常用分析方法,移動(dòng)廣告營(yíng)銷常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析案例剖析以及如何做一份讓領(lǐng)導(dǎo)滿意的數(shù)據(jù)分析報(bào)告;本書(shū)第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書(shū)第7-10章主要介紹利用Python實(shí)現(xiàn)移動(dòng)廣告營(yíng)銷中常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,重點(diǎn)掌握常用的模型評(píng)價(jià)方法,模型原理、實(shí)現(xiàn)方法和技巧,其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評(píng)價(jià)方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、KNN、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及實(shí)現(xiàn)方法。第12章主要介紹移動(dòng)廣告營(yíng)銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念和方法,可以選擇性閱讀本書(shū)前四章內(nèi)容,后八章偏向數(shù)據(jù)挖掘算法和編程實(shí)踐等內(nèi)容,有興趣可以深入閱讀全書(shū)。

楊游云 周健 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.7萬(wàn)字

Access 2016數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用基礎(chǔ)
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Access2016是Microsoft公司推出的功能強(qiáng)大的Office2016套裝辦公軟件中的一員,主要用于數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),是目前十分流行的桌面數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。本書(shū)從Access2016的基礎(chǔ)入門開(kāi)始,詳細(xì)地介紹Access2016的主要功能和基本操作,包括數(shù)據(jù)庫(kù)理論、表、查詢、窗體、報(bào)表、宏、模塊和VBA編程技術(shù),并且按照軟件工程的設(shè)計(jì)思想;以“大學(xué)生科技創(chuàng)新項(xiàng)目管理系統(tǒng)”作為開(kāi)發(fā)案例,詳細(xì)介紹了如何使用Access2016開(kāi)發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的全過(guò)程。本書(shū)內(nèi)容由淺入深、通俗易懂、圖文并茂、直觀生動(dòng)。書(shū)中提供了大量的操作實(shí)例,并配有豐富的實(shí)例圖片,每章后面均附有習(xí)題,能夠幫助讀者快速掌握Access2016數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。本書(shū)既可以作為高等院校電子商務(wù)、財(cái)會(huì)電算化、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)信息管理等專業(yè)學(xué)生的參考用書(shū),也可以作為Access2016數(shù)據(jù)庫(kù)培訓(xùn)班學(xué)生的培訓(xùn)用書(shū)和參加全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試(二級(jí)Access)人員的輔導(dǎo)書(shū)。

王萍等主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.5萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)分析:R基礎(chǔ)及應(yīng)用
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在大數(shù)據(jù)時(shí)代,R以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析挖掘、可視化繪圖等功能,越來(lái)越受到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的青睞。現(xiàn)在,R的計(jì)算引擎、性能、程序包都得到了提升,其中R與大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Hadoop的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了R對(duì)大數(shù)據(jù)的分析式處理分析。這些不僅大大擴(kuò)展了R的應(yīng)用,也擴(kuò)大了R在各行業(yè)的需求。為了更好地適應(yīng)新形勢(shì),掌握大數(shù)據(jù)分析處理的相關(guān)知識(shí)是很有必要的。本書(shū)從理論基礎(chǔ)、方法、實(shí)證三方面詳細(xì)地闡釋了R和RHadoop的相關(guān)理論、技術(shù)以及應(yīng)用,使讀者了解大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)概念,掌握R以及Rhadoop大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。本書(shū)不僅適合高等院校的各相關(guān)專業(yè)的本專科生、研究生,也適合零編程基礎(chǔ)的科研人員以及對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)感興趣的人士閱讀。本書(shū)在內(nèi)容的選擇和結(jié)構(gòu)的安排上進(jìn)行了深入的思考,使得不論是R或RHadoop的初學(xué)者還是具備一定相關(guān)專業(yè)知識(shí)的人員都能從本書(shū)中得到一定的收獲或啟發(fā)。

深圳國(guó)泰安教育技術(shù)股份有限公司 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·6.6萬(wàn)字

PySpark大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
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本書(shū)以Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,系統(tǒng)介紹PySpark開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)條理清晰、重點(diǎn)突出,理論敘述循序漸進(jìn)、由淺入深。本書(shū)共7章,第1?5章包括PySpark大數(shù)據(jù)分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數(shù)據(jù)處理、基于PySpark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),內(nèi)容介紹注重理論與實(shí)踐相結(jié)合,通過(guò)典型示例強(qiáng)化PySpark在大數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際應(yīng)用;第6、7章通過(guò)基于PySpark的網(wǎng)絡(luò)招聘信息的職業(yè)類型劃分和基于PySpark的信用貸款風(fēng)險(xiǎn)分析兩個(gè)完整的案例實(shí)戰(zhàn),結(jié)合前5章的PySpark編程知識(shí),實(shí)現(xiàn)完整的大數(shù)據(jù)分析過(guò)程。本書(shū)大部分章包含實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題,讀者通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐,能夠鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書(shū)可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的教材,也可作為機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者的自學(xué)用書(shū)。

戴剛 張良均主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.4萬(wàn)字

醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
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醫(yī)療大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的一個(gè)分支,處理的是在與人類健康相關(guān)的活動(dòng)中產(chǎn)生的與生命健康和醫(yī)療有關(guān)的數(shù)據(jù)。本書(shū)將對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、透徹的分析,從醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀開(kāi)始,介紹醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向的統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模以及可視化等技術(shù)與應(yīng)用。此外,還介紹了醫(yī)療領(lǐng)域的圖像處理和自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)。在本書(shū)的末尾,還討論了這個(gè)領(lǐng)域普遍關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題——醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù),介紹了潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)和隱私保護(hù)方法等,并關(guān)注了醫(yī)療經(jīng)濟(jì)的概況與前景。通過(guò)閱讀本書(shū),你將了解:醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀及產(chǎn)業(yè)劃分等;如何統(tǒng)計(jì)挖掘和處理醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)以方便分析;醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化如何提升醫(yī)療人員診斷病情的效率;人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用;如何對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)。

成生輝 丁家昕等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.6萬(wàn)字

Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘(第2版)
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這是一本講解如何基于Hadoop技術(shù)棧進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析的著作。它能帶領(lǐng)你零基礎(chǔ)快速掌握Hadoop技術(shù)棧,以及基于它的大數(shù)據(jù)挖掘與分析的流程和方法。全書(shū)核心內(nèi)容分為兩部分。1.Hadoop技術(shù)棧:詳細(xì)講解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)、原理、應(yīng)用,通過(guò)這部分內(nèi)容讀者能對(duì)Hadoop技術(shù)棧有從宏觀到微觀的了解。2.Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘:通過(guò)3個(gè)綜合案例,逐步展示了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)挖掘的完整流程和方法。幾位作者在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目研發(fā)、教育、咨詢等領(lǐng)域有10余年的豐富經(jīng)驗(yàn),對(duì)教育界和企業(yè)界供需兩端的了解非常深入,全書(shū)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容圍繞這兩端的需求盡心設(shè)計(jì),能讓Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘與分析的教育和學(xué)習(xí)事半功倍。本書(shū)第1版出版后,獲得了教育界和企業(yè)界的良好反饋,其中數(shù)十家高等院校采用本書(shū)作為教材或參考書(shū)。第2版在第1版的基礎(chǔ)上,在技術(shù)適應(yīng)性、案例實(shí)用性等方面做了大量更新,與時(shí)俱進(jìn),更有競(jìng)爭(zhēng)力!為了便于學(xué)習(xí)和教學(xué),本書(shū)配套數(shù)據(jù)文件、實(shí)現(xiàn)代碼、課后習(xí)題、教學(xué)PPT。

王哲 張良均等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.7萬(wàn)字

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