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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。

·4.7萬字

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數據挖掘：你必須知道的32個經典案例（第2版）

本書全面介紹了經典數據分析、模式識別、機器學習、深度學習、數據挖掘、商務智能等多個領域的數據分析算法，將大數據時代的數據分析熱點技術一網打盡。本書為每個數據分析算法都搭配了一個經典案例，并按照由易到難的原則構建知識框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習慣。通

·13.4萬字

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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。

·19.9萬字

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Kubernetes云原生數據管理

本書圍繞Kubernetes云原生數據基礎設施，介紹了如何通過Kubernetes管理數據存儲，如何通過Helm和Operator在Kubernetes上自動部署和管理數據庫，闡述了數據流式傳輸和數據分析的過程，探討了在機器學習及其他新興用例中如何使用Kubernetes云原生數據等。本書不僅深入闡述了云原生基礎設施的發展歷程和處理方式，而且分門別類地為每個場景提供了可以直接運行的示例代碼，以便讀者學習和練習。本書結構與英文原版保持一致，是DaoCloud云原生數據存儲專家經反復校對后提供的譯本。本書適合從事云端設計、構建和運行應用的開發人員，以及架構師和云原生工程師。無論你是Kubernetes數據存儲方面的“新手”還是有經驗的“老兵”，相信本書都能讓你有所受益。

·16.3萬字

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大數據：規劃、實施、運維

本書將為你答疑解惑。本書將展現作者在國內外大數據最線的實戰經驗，面向不同行業的共性訴求來指導讀者大數據該怎么做，并闡明大數據發展的誤區。本書對大數據，從經濟價值、商業模式、框架搭建、數據挖掘、網絡布置、安全防護、人員能力和后續運維管理多個維度，以及基礎設施、中間件、重點應用等多個層面進行系統闡述。

·37.8萬字

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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。

·0字

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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。

·16.1萬字

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Redis 5設計與源碼分析

優質的菜品需要有技藝精湛的廚師來烹飪，本書就像以優質菜品做成的“大菜”。整本書沒有太多啰唆的語言，直接抽絲剝繭：從基本的數據結構類型，Redis內部每個操作命令的底層代碼運行邏輯和結構，一直到整個Redis持久化技術、主從技術、分布式集群技術等，都有深入源碼級別的講解，讓你領略從數據結構到整個高性能服務的全部設計之美。學以致用，讀者朋友通過領會與實踐來提升技術，成為一個高性能網絡服務開發高手，繼而深入理解緩存服務，設計自己的高性能緩存服務系統或者緩存數據庫系統，應用到自己業務中去，豈非快哉！在整本書里，我也看到了一群程序員的認真執著，把每個業務數據流程圖、關鍵代碼、數據結構圖都規劃得詳細、清晰，把自己對技術的各種理解融入書中。本書脈絡清晰，適合剛入行的后端程序員、高性能服務開發者、系統運維人員、技術架構師等閱讀。希望閱讀本書的技術同仁都能夠得到進步和提高。

·17.2萬字

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Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師

Python已成為廣受數據科學領域歡迎的開發語言。《Python絕技：運用Python成為數據工程師》契合這一趨勢，結合具體的業務場景，從數據思維的角度出發，剖析各業務環節中數據處理的策略、算法，并運用Python代碼呈現翔實的案例，構建出一個完整的數據分析體系。

·7.7萬字

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數據可視化分析：分析原理和Tableau、SQL實踐（第2版）

本書以敏捷分析工具Tableau為基礎，部分章節輔以SQL講解，系統介紹了數據可視化分析的體系和方法，內容涵蓋問題分析方法、數據合并和建模、可視化圖形的選擇和構建、多種交互方式及其組合、儀表板設計與高級交互、基本計算和高級計算等。本書以TableauDesktop的應用為中心，借工具講解原理，以原理深化工具應用，并由點及面地介紹了業務分析的思考和原理，特別是提出了實踐性的“業務—數據—分析”層次框架，并以三類“詳細級別”的概念貫通數據模型、高級篩選和高級計算三大主題。本書重點介紹工具應用背后的思考方式和原理，幫助讀者建立“詳細級別”的思考框架，舉一反三，從而實現多維、結構化分析。

·32萬字

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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。

·24.2萬字

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PostgreSQL指南：內幕探索

PostgreSQL是一個開源的多用途關系數據庫系統，在世界各地廣泛使用。它是一個集成了子系統的龐大系統，每個系統都有一個特殊的復雜功能，并且可以相互協作。對內部機制的理解對于使用PostgreSQL進行管理和集成至關重要，本書從內核邏輯層面展現了PostgreSQL的全貌，并詳細分析了PostgreSQL數據庫的進程與內存體系結構，并發控制的原理及多種場景的流程、內存管理機制、預寫日志的文件結構、流復制等多個子系統的的原理細節。

·9.1萬字

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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。基礎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。

·3.5萬字

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。

·25.6萬字

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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。考慮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。

·9.7萬字

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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。

·12.6萬字

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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。

·7.4萬字

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Redis使用手冊

本書系統化介紹Redis命令及其應用場景，內容深入，圖文并茂，巨細靡遺，是掌握Redis的案頭必備參考書。本書主要分為三大部分，共20章。第一部分“數據結構與應用”介紹Redis最核心的九種數據結構，列舉了操作這些數據結構的眾多命令及其詳細信息，并在其中穿插介紹了多個使用Redis命令構建應用序的示例。通過這些程序示例，讀者可以進一步加深對命令的認識，并學會如何在實際中應用這些命令，從而達到學而致用的目的。第二部分“附加功能”介紹Redis在數據結構的基礎上為用戶提供的額外功能。其中包括數據庫管理、自動過期功能、流水線與事務、Lua腳本、持久化、發布與訂閱、模塊管理等。讀者可以通過閱讀這一部分來學會如何將Redis應用在更多場景中。第三部分“多機功能”介紹Redis的三項多機功能：復制、Sentinel和集群。讀者可以通過閱讀這一部分來獲得擴展Redis讀寫性能的相關知識，并根據自己的情況為Redis系統選擇合適的擴展方式。