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包郵數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)

包郵Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)(第2版)

內(nèi)容簡介本書是Python數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域的認(rèn)可的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，第1版銷售超過10萬冊，銷售勢頭依然強(qiáng)勁，被國內(nèi)100余所高等院校采用為教材，同時也被廣大數(shù)據(jù)科學(xué)工作者奉為經(jīng)典。作者在大數(shù)據(jù)挖掘與分析等領(lǐng)域有10余年的工程實(shí)踐、教學(xué)和創(chuàng)辦企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，不僅掌握行業(yè)的近期新技術(shù)和實(shí)踐方法，而且洞悉學(xué)生和老師的需求與痛點(diǎn)，這為本書的內(nèi)容和形式提供了強(qiáng)有力的保障，這是本書第1版能大獲成功的關(guān)鍵因素。全書共13章，分為三個部分，從技術(shù)理論、工程實(shí)

包郵數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)

何歡、何倩主編的《數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)(全國高等職業(yè)教育規(guī)劃教材)》是國家級精品課程“數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)”的配套教材，以數(shù)據(jù)恢復(fù)工程師的崗位需求為依托，以實(shí)際工作任務(wù)為導(dǎo)向，從硬盤結(jié)構(gòu)與文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)備份，Windows操作系統(tǒng)備份與恢復(fù)，Windows文檔修復(fù)，硬盤數(shù)據(jù)軟件恢復(fù)，數(shù)據(jù)庫備份與恢復(fù)，硬盤故障修復(fù)，U盤數(shù)據(jù)恢復(fù)，磁盤陣列數(shù)據(jù)修復(fù)等方面深入淺出地介紹了數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)的基本知識和操作技能，著重強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)恢復(fù)的技能訓(xùn)練。本書既可作為高職高

包郵敏捷分析-價值驅(qū)動的商業(yè)智能的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)開發(fā)

本書分為兩部分，共10章，從架構(gòu)到管理，從自動化測試到持續(xù)集成，通過豐富的工作實(shí)例，系統(tǒng)而深入地講解敏捷DW/BI的基本原理、關(guān)鍵技術(shù)和項(xiàng)目管理實(shí)踐，為在真實(shí)商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目上應(yīng)用敏捷分析方法提供系統(tǒng)使用指南。從管理角度，詳細(xì)介紹敏捷分析的基本原則，敏捷項(xiàng)目管理的有效實(shí)踐，包括章程、規(guī)劃、執(zhí)行和檢測敏捷分析項(xiàng)目的有效實(shí)踐，展現(xiàn)如何使用案例和用戶故事驅(qū)使價值持續(xù)傳遞，并講解團(tuán)隊(duì)管理和領(lǐng)導(dǎo)的敏捷風(fēng)格如何有效地替代傳統(tǒng)命令控制風(fēng)格；從

包郵R語言編程藝術(shù)

r是一種用于統(tǒng)計計算與做圖的開源軟件，同時也是一種編程語言，它廣泛應(yīng)用于企業(yè)和學(xué)術(shù)界的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，正在成為最通用的語言之一。由于近幾年數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)等概念的走紅，r也越來越多地被人關(guān)注。截至本文完成之日，cran（http://cran.r-project.org/）上共有4383個包，涉及統(tǒng)計、化學(xué)、經(jīng)濟(jì)、生物、醫(yī)學(xué)、心理、社會學(xué)等各個學(xué)科。不同類型的公司，比如google、輝瑞、默克、美國銀行、洲際酒店集團(tuán)和殼牌公司都在

包郵大數(shù)據(jù)分析原理與實(shí)踐

本書介紹了大數(shù)據(jù)分析的多種模型、所涉及的算法和技術(shù)、實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)所需的工具以及大數(shù)據(jù)分析的具體應(yīng)用。本書共16章。第1章為緒論，就大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)分析等概念進(jìn)行了闡釋，并對本書內(nèi)容進(jìn)行了概述；第2~7章介紹了關(guān)聯(lián)分析模型、分類分析模型、聚類分析模型、結(jié)構(gòu)分析模型和文本分析模型；第8章介紹大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理問題；第9章介紹降維方法；第10章介紹了數(shù)據(jù)倉庫的概念、內(nèi)涵、組成、體系結(jié)構(gòu)和建立方法，還介紹了分布式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和內(nèi)存數(shù)據(jù)

包郵機(jī)械工業(yè)出版社企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建:架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)

《企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建：架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)》是一部教你如何從0到1架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)一個企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺的著作，是作者在大數(shù)據(jù)和系統(tǒng)架構(gòu)領(lǐng)域工作超過20000小時的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。作者朱凱從橫向視角出發(fā)，手把手教你如何拉通Hadoop體系技術(shù)棧，以此搭建一個真實(shí)可用、安全可靠的大數(shù)據(jù)平臺。通過閱讀本書，大家一定能找到靈感和思路來應(yīng)對實(shí)際工作中面對的問題。本書在邏輯上分為三大部分：背景篇（靠前～2章）：簡單闡述了企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺的重要性，并指出了作為一個企業(yè)

包郵數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)叢書廣告數(shù)據(jù)定量分析:如何成為一位厲害的廣告優(yōu)化師

內(nèi)容簡介這是一部面向初級廣告優(yōu)化師、渠道運(yùn)營人員的廣告數(shù)據(jù)分析和效果優(yōu)化的實(shí)戰(zhàn)指南。數(shù)據(jù)分析功底的深淺，決定了廣告優(yōu)化師能力水平的高低。這本書一方面告訴讀者成為一名厲害的廣告優(yōu)化師需要掌握的數(shù)據(jù)分析技能，以及如何快速掌握這些技能；一方面又為讀者總結(jié)了SEM廣告、信息流廣告、應(yīng)用商店廣告數(shù)據(jù)的分析方法論和效果優(yōu)化的方法，以及多廣告推廣渠道的統(tǒng)籌優(yōu)化。書中提供大量真實(shí)數(shù)據(jù)案例，助你提升廣告數(shù)據(jù)分析的理論深度和業(yè)務(wù)水平。全書一共8章：-3章

包郵產(chǎn)業(yè)數(shù)字化 釋義、場景及應(yīng)用案例

本書以《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中產(chǎn)業(yè)數(shù)字化部分的核心內(nèi)容為綱領(lǐng)，從入選工業(yè)和信息化部的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展示范項(xiàng)目中，選取了具有產(chǎn)業(yè)代表性的來自生產(chǎn)一線的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐案例，連同數(shù)字化建設(shè)和轉(zhuǎn)型的共性基礎(chǔ)內(nèi)容，組織了42個案例，從實(shí)踐背景、方法手段、主要應(yīng)用的技術(shù)、實(shí)踐過程中遇到的典型問題、實(shí)施流程、典型應(yīng)用場景等方面，分享了多個行業(yè)、多家單位的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以期幫助讀者對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生更為具體的了解和體會、獲得間接經(jīng)驗(yàn)，為讀者提升數(shù)

包郵金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 基于R語言實(shí)例

本書涵蓋了使用統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)科學(xué)方法對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析的方法。第1章概述了金融市場，描述了市場運(yùn)作并使用探索性數(shù)據(jù)分析來說明金融數(shù)據(jù)的性質(zhì)。第2章介紹了探索性數(shù)據(jù)分析的方法，尤其是圖形方法，并在實(shí)際財務(wù)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了說明。第3章介紹了可用于財務(wù)分析的概率分布，特別是重尾分布，并介紹了計算機(jī)模擬財務(wù)數(shù)據(jù)的方法。第4章介紹了統(tǒng)計推斷的基本方法，尤其是在分析中使用線性模型，第5章介紹了時間序列的方法，其中特別強(qiáng)調(diào)了適用于財務(wù)數(shù)據(jù)分析的模

包郵一本書講透數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表

內(nèi)容簡介這是一部能指引零基礎(chǔ)讀者順利完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的實(shí)操性著作。它不僅為讀者提供了數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表所需的全部知識，還給出了實(shí)際操作層面的方法指引；既是數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的初學(xué)者指南，也是企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表操作的工作手冊。本書由數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)億信華辰傾情奉獻(xiàn)，同時融合了行業(yè)的先進(jìn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，開創(chuàng)性提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)三次入表理論（數(shù)據(jù)原始資源入表、數(shù)據(jù)產(chǎn)品入表、數(shù)據(jù)金融資產(chǎn)入表），得到了來自學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的12位數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理專家的高度評價和

包郵社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型、算法及應(yīng)用

本書系統(tǒng)地闡述信息傳播問題中所涉及的各種傳播模型、數(shù)學(xué)優(yōu)化方法以及計算方法等，并通過對大量信息傳播的實(shí)際問題進(jìn)行了建模與分析。該著作將為人工智能、大數(shù)據(jù)、管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、人文社會科學(xué)等領(lǐng)域開展相關(guān)研究的本科生、研究生以及學(xué)者提供重要的參考...

包郵PYTHON數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第3版

內(nèi)容簡介 本書是Python數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域的公認(rèn)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，前兩版銷售超過15萬冊，被國內(nèi)100余所院校采用為教材，同時也被廣大數(shù)據(jù)科學(xué)工作者奉為經(jīng)典。 本書以真實(shí)項(xiàng)目案例為驅(qū)動，以真實(shí)的行業(yè)應(yīng)用為依托，幫助讀者快速掌握數(shù)據(jù)分析與挖掘的相關(guān)技術(shù)、流程與方法。本書精選了7個經(jīng)典實(shí)戰(zhàn)案例，涵蓋了房地產(chǎn)、零售、互聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域，將Python編程知識、數(shù)據(jù)分析與挖掘知識和行業(yè)知識融合，讓讀者在實(shí)踐中快速地掌握針對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘方法。