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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習
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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

王曉華 羅凱靖編著 ·數據庫 ·8萬字

大數據搜索引擎原理分析
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大數據搜索引擎原理分析

本書是暢銷書升級版，向讀者提供了一套完整的大數據時代背景下的搜索引擎解決方案，詳盡地介紹了搜索引擎的技術架構、算法體系及取得的成果，并以模塊化的方式進行組織。本書著重介紹了機器學習在搜索引擎中的應用，包括中文分詞、聚類、分類等核心的機器學習算法，并結合示例加以介紹和分析，使讀者可以更好地理解機器學習在搜索引擎中的價值；同時，闡述了大數據給搜索引擎帶來的新特性，結合目前大數據分析的主流工具，在搜索引擎中構建知識圖譜，以及進行日志反饋學習，可以使得搜索引擎更加智能。本書不僅適合作為互聯網行業從業者的技術參考書，也適合作為搜索引擎愛好者的參考讀物。

劉凡平編著 ·數據庫 ·16.1萬字

R語言醫學多元統計分析
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R語言醫學多元統計分析

隨著醫學研究和信息技術的快速發展，多元數據分析方法廣泛應用于醫學各個領域。R是一款優秀的開源軟件，有著實用的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用多元統計分析方法。統計分析方法只有在實際應用中才能得到直接、生動的驗證。本書強調實戰和應用，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。通過本書的學習，讀者能熟練使用R語言及相關包實現多元統計計算，還能更深入地理解多元數據分析方法。本書可作為醫學院校高年級本科生或研究生的多元統計分析課程教材，亦可作為其他專業讀者和科研工作者從事科研活動的參考資料。

趙軍 戴靜毅編著 ·數據庫 ·7.4萬字

信息學競賽寶典：數據結構基礎
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信息學競賽寶典：數據結構基礎

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，往往同高效的檢索算法和索引技術有關。學習和掌握數據結構的相關知識，使我們能夠更好地運用計算機來解決實際問題。為了提高讀者的學習效率，本書直接從各類競賽真題入手，以精練而準確的語言、全面細致地介紹了信息學競賽中經常用到的數據結構類型，包括鏈表、堆棧、隊列、樹、圖等。本書精挑細選、由淺入深地安排了相關習題?？紤]讀者接受水平的差異，一般在引入新知識點的題目時，本書會提供該題目的完整參考代碼，但隨著讀者對此知識點的理解逐步加深，后續的同類型題目將逐步向僅提供算法思路、提供偽代碼和無任何提示的方式轉變。此外，對于一些思維跨度較大的題目，本書會酌情給予讀者一定的提示。本書可以與《信息學競賽寶典基礎算法》同步學習，也可以作為有一定編程基礎的讀者學習數據結構算法的獨立用書。

張新華 梁靖韻 劉樹明編著 ·數據庫 ·9.7萬字

數據要素安全流通
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數據要素安全流通

這是一本從背景、技術、產業、政策等多個維度深度解讀如何實現數據要素安全流通的專業指導書。來自40余所高校、科研機構、企業的超100位業界專家參與編撰，來自中科院、公共大數據國家重點實驗室、南京航空航天大學、阿里巴巴、騰訊等單位的10余位知名專家親自指導。本書理論和實踐兼備。書中囊括了數據可信確權、數據資產化、數據安全保障三大領域技術方案，從核心產業、基礎設施、咨詢服務三個維度劃分數據要素安全流通的產業生態鏈，深度解讀了國內外重點政策、法規，匯聚了通信、金融、政務、能源、工業等6大領域40余個特色解決方案及實踐案例。

華東江蘇大數據交易中心組編 ·數據庫 ·14.4萬字

劍指大數據：Flink學習精要（Scala版）
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劍指大數據：Flink學習精要（Scala版）

本書基于流行穩定版Flink1.13進行講解，從Flink數據處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對Flink中的時間語義、狀態、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發常用的FlinkSQL、CEP等高層級API進行了細致講解，以電商網站中的實際應用為場景，提供了大量的代碼實現。本書分為12章：第1～5章，帶領讀者初步認識Flink并編寫基本的Flink程序。第6～10章，深入探討了Flink內部的高級應用。第11～12章，講解了Flink提供的擴展功能。

尚硅谷教育編著 ·數據庫 ·19.9萬字

零基礎學MySQL數據庫管理
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零基礎學MySQL數據庫管理

本書是一本全面介紹數據庫管理的書籍?；A介紹篇介紹了數據庫、SQL、MySQL以及數據類型等概念，并介紹了MySQL的安裝和查詢;實踐入門篇詳細介紹了數據庫的創建、查詢、插入、修改和刪除等語句的使用方法;中高級篇深入介紹了MySQL關鍵字、運算操作、日期函數、視圖、操作符等，同時介紹了如何對數據庫文件進行備份和恢復;應用實戰篇以核酸數據庫系統為例，介紹業務流程、系統流程、分布式系統、Redis、核酸數據庫系統的設計與實現、搜索引擎，以及使用PHP程序調用數據庫等內容。本書內容新穎、圖文并茂、實例豐富、通俗易懂，可供互聯網開發人員、數據庫運營人員以及培訓機構等相關人員閱讀，亦可作為初學者的入門教材。

林富榮編著 ·數據庫 ·3.5萬字

Spark大數據實時計算：基于Scala開發實戰
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Spark大數據實時計算：基于Scala開發實戰

本書從大數據實時計算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點介紹函數式編程語言Scala的基礎語法、面向對象編程以及函數式編程等，再通過編程訓練案例介紹Scala這門語言的實際開發應用，為讀者后面學習Spark框架打下牢固的編程基礎。第5～10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、SparkSQL結構化數據處理以及SparkStreaming實時數據處理等，對它們進行詳細的剖析和解讀。最后，在第11章中通過網站運營指標統計和IP經緯度熱力圖分析兩個實戰開發項目，讓讀者充分掌握Spark大數據實時計算框架技術的應用與實操方法。本書適合所有對大數據技術感興趣的讀者。

楊力 ·數據庫 ·8.2萬字

業務數智化：從數字化到數智化的體系化解決方案
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業務數智化：從數字化到數智化的體系化解決方案

本書不僅是一本業務數智化體系的科普書，還是作者多年在真實業務場景下進行數智化實踐的經驗總結。本書系統總結了一套完整的數智化解決方案——3M數智化體系。全書共包括11章，第1～3章主要對數字化和數智化進行介紹；第4～8章圍繞3M數智化體系展開，詳細說明了業務數智化的適用范圍和準備工作、整體構思、思想、落地方法和落地產品；第9～11章介紹了內容行業、O2O行業、生產制造業的數智化實踐，以案例形式進行實戰演練。本書適合正在實踐數智化項目的領導者，需要了解和實踐數字化/數智化轉型的基層管理者和各類技術人員、產品人員、運營人員，高校的教師、科研人員和學生，以及其他想培養數據思維、數智思維、商業化思維的讀者。

高遠 ·數據庫 ·18.5萬字

Python廣告數據挖掘與分析實戰
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Python廣告數據挖掘與分析實戰

本書共十二章，第1-4章重在介紹移動廣告營銷數據分析理論與案例分析，包括廣告數據分析的基本概念、內容和意義，廣告數據分析相關理論知識及常用分析方法，移動廣告營銷常見的數據分析案例剖析以及如何做一份讓領導滿意的數據分析報告；本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現移動廣告營銷中常見的機器學習算法，重點掌握常用的模型評價方法，模型原理、實現方法和技巧，其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評價方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、SVM、神經網絡、隨機森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監督學習算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無監督學習算法及實現方法。第12章主要介紹移動廣告營銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數據分析相關概念和方法，可以選擇性閱讀本書前四章內容，后八章偏向數據挖掘算法和編程實踐等內容，有興趣可以深入閱讀全書。

楊游云 周健 ·數據庫 ·10.7萬字

數據隱私與數據治理：概念與技術
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數據隱私與數據治理：概念與技術

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。首篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，后三篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。

孟小峰等編著 ·數據庫 ·12.6萬字

深入淺出 Hyperscan：高性能正則表達式算法原理與設計
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深入淺出 Hyperscan：高性能正則表達式算法原理與設計

本書系統、全面、循序漸進地介紹Hyperscan技術。全書共8章，主要介紹正則表達式、經典匹配算法和正則表達式匹配所依賴的自動機原理、正則表達式匹配庫等，并重點介紹Hyperscan的功能特性、設計原理和性能調優技巧，以及匹配引擎的核心算法和SIMD加速技術的運用，還展示了Hyperscan多樣化的應用場景。

王翔 昌昊 洪揚 張磊 ·數據庫 ·12.8萬字

零距離接觸云計算
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零距離接觸云計算

《零距離接觸云計算》通過生動有趣的漫畫和深入淺出的文字，形象、生動地向讀者介紹了云計算的興起、云計算的關鍵技術、云計算巨頭之爭、云計算帶給我們的影響和改變、云計算的安全、云計算離不開大數據等內容。本書圖文并茂，用趣味漫畫詮釋科普知識，傳達全新的科學學習理念，激發讀者的好奇心和想象力，養成科學的思維方法，適合所有對新科技感興趣的讀者閱讀。

王正偉 ·數據庫 ·2.5萬字

數據自助服務實踐指南：數據開放與洞察提效
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數據自助服務實踐指南：數據開放與洞察提效

本書主要介紹數據洞察及其四個階段，第1部分為自助服務數據發現，包括元數據目錄服務、搜索服務、特征存儲服務、數據遷移服務、點擊流跟蹤服務。第二部分為自助服務數據準備包括數據湖管理服務、數據整理服務、數據權限治理服務。第三部分為自助服務數據構建，包括、數據虛擬化服務、模型訓練服務、持續集成服務、A/B測試服務。第四部分為自助服務數據實施，包括查詢優化服務、管道編排服務、模型部署服務、質量監控服務、成本管理服務。通過學習本書，數據工程師、數據科學家和團隊經理將學習如何構建一個自助數據科學平臺，幫助你的組織中的任何人從數據中提取見解。

(美)桑迪普·烏坦坎達尼 ·數據庫 ·12.7萬字

基于MATLAB的試驗設計和數據處理
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基于MATLAB的試驗設計和數據處理

本書從實際應用的角度出發，介紹了概率與數理統計分析中的一些基本概念，以及在MATLAB環境下進行的實例應用。主要內容包括：MATLAB基礎知識、數理統計基礎、數據處理和統計繪圖、參數估計、假設檢驗、方差分析、數據擬合和回歸分析、聚類分析。本書適合作為高等院校統計學相關課程的教材，也可以作為廣大從事數據處理與分析人員的參考用書。

魏霖靜 ·數據庫 ·7.4萬字

數據浪潮

數據浪潮

近年來，基礎軟件的發展越來越受到重視，越來越多的計算機從業者對數據管理系統和大數據的知識產生了強烈的需求。本書既介紹了數據管理系統的技術發展史，又介紹了數據管理系統的關鍵技術內涵，同時還介紹了一系列主流的商業化產品及其架構，并對前沿技術進行了討論分析，給出作者自己的見解和洞察。本書內容主要包括數據庫與大數據的誕生、發展和商業應用，數據庫與大數據之間的關系，國產數據庫的國際化，數據管理系統的共同之處，數據管理系統的算法理論、前沿技術等。本書適合數據管理系統或大數據方向的技術人員和科研人員閱讀，也適合互聯網科技公司的技術人員及管理人員，以及對特定領域的商業和歷史感興趣的讀者閱讀。

吳垚編著 ·數據庫 ·25.6萬字

數據挖掘技術及其在恒星光譜分析中的應用研究
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數據挖掘技術及其在恒星光譜分析中的應用研究

本書針對當前恒星光譜分析面臨的主要問題，利用數據挖掘方法，對恒星光譜分類、稀有天體光譜自動發現、天文大數據挖掘等方面的內容展開研究。本書將定性與定量研究、理論與實證研究相結合，融合多個學科的研究成果，在研究方法和手段上有所創新。本書既有翔實的理論闡述，又有系列的公式推導，嚴謹可信，具有較高的理論研究價值；同時，本書提出的一些新型模型和理論框架具有較高的應用價值。

劉忠寶 ·數據庫 ·9.4萬字

科研統計思維與方法：SPSS實戰
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科研統計思維與方法：SPSS實戰

本書以實際案例和具體應用為驅動，以培養科研統計思維為目標，借助SPSS，系統地講授了差異顯著性檢驗、方差分析、相關性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析，以及結構方程模型的概念、原理和具體使用。全書共8章。第1章系統地討論了科研統計思維及統計分析的相關概念，并以量化類典型論文為例拋出統計思維的核心問題。第2章介紹了數據的規范化及預處理，重點講解了基于數據做論證所必需的前置操作。第3章介紹了統計描述及數據加工。第4章講解了差異顯著性檢驗。第5章介紹了方差分析及其高級應用，闡述了單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、多因變量方差分析等內容，以及事后檢驗、均值邊際圖等高級應用的相關知識。第6章介紹了關聯性分析技術和回歸分析。第7章講解了聚類分析技術。第8章介紹了因子分析與降維，主要討論了探索性因子分析和驗證性因子分析（結構方程模型）等方法。本書可作為量化研究相關專業本科生、研究生，以及大中專院校學生的教學用書，還可作為有志于了解量化研究方法和科研統計思維的科研人員、工程技術人員以及商務人員的參考用書。

馬秀麟 ·數據庫 ·24.2萬字

數據挖掘算法實踐與案例詳解
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數據挖掘算法實踐與案例詳解

數據挖掘算法為大數據與人工智能的核心，掌握數據挖掘各算法的編程實現，有助于提升大數據的實踐運用能力。本書詳細闡述了數據挖掘常用算法與編程實現，同時，本書以多個經典的數據挖掘賽題為案例，詳細論述了數據預處理、特征選擇、可視化、算法選擇等全流程數據挖掘過程的編程實現，有助于提升讀者面對實際數據問題時靈活運用各類算法能力。

丁兆云 沈大勇 徐偉 周鋆 ·數據庫 ·4.7萬字

Power BI商業數據分析完全自學教程
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Power BI商業數據分析完全自學教程

本書共5篇，分為14章介紹了PowerBI的基本操作、數據導入、數據整理、數據建模、數據可視化分析、數據發布等相關技能。第1篇為基礎入門篇（第1-3章），主要針對初學者，從零開始，系統且全面地講解了PowerBI的入門知識點、基本操作及數據的輸入和連接操作。第2篇為數據處理篇（第4-6章），介紹了PowerBI數據的整理操作、表格中行/列數據的管理，以及PowerBI數據的高級處理、M函數的使用等。第3篇為數據分析篇（第7-9章），介紹了PowerBI數據的建模操作及DAX語言的入門和進階操作等。第4篇為數據可視化篇（第10-12章），介紹了PowerBI數據的可視化呈現過程及如何對報表數據進行分析和發布等。第5篇為案例實戰篇（第13-14章），通過兩個綜合應用案例，講解了如何將PowerBI靈活地應用于實際工作中。

鳳凰高新教育編著 ·數據庫 ·0字

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