棋牌金鸡娱乐

本書按照需求規劃、需求實現、需求可視化的流程進行編排，遵循項目開發的實際流程，全面介紹了數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署過程、需求實現的具體思路、部分問題的解決方案等，并在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括大數據概論、數據倉庫概論、電商業務概述、數據倉庫理論準備、數據倉庫建模等。本書從邏輯上可以分為三部分：第一部分是大數據與數據倉庫概論及項目需求描述，主要介紹了數據倉庫的概念、應用場景和搭建需求；第二部分是項目部署的環境準備，介紹了如何從零開始搭建一個完整的數據倉庫環境；第三部分是需求模塊實現，針對不同需求分模塊進行實現，是本書的重點部分。本書適合具有一定的編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫的相關技術。

·7.4萬字

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大數據數學基礎（Python語言描述）

本書全面地講解了在科學領域廣泛運用的微積分、概率論與數理統計、線性代數、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與Python的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括極限、導數、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數理統計的基礎知識，包括數據分布特征、概率與概率分布、參數估計、假設檢驗等；第4章介紹了線性代數的基礎知識，包括行列式、矩陣的運算和特征分解、奇異值分解；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書示例大都結合Python進行求解分析，且每章都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·9萬字

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大數據技術體系詳解：原理、架構與實踐

隨著大數據技術的普及，它已經被廣泛應用于互聯網、電信、金融、工業制造等諸多行業。據相關報告統計，大數據人才需求呈井噴態勢，越來越多的程序員開始學習大數據技術，這使得它已經成為程序員所需的基本技能。為了滿足大數據人才市場需求，越來越多的大數據技術書籍不斷面世，包括《Hadoop權威指南》《Hadoop實戰》等。盡管如此，面向初、中級學者，能夠系統化、體系化介紹大數據技術的基礎書籍并不多見。筆者曾接觸過大量大數據初學者，他們一直渴望能有一本簡單且易于理解的教科書式的大數據書籍出現。為了滿足這些讀者的需求，筆者根據自己多年的數據項目和培訓經驗，繼《Hadoop技術內幕》書籍之后，于兩年前開始嘗試編寫一本淺顯易讀的大數據基礎書籍。

·17.2萬字

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高階產品經理必修課：企業戰略驅動下的數據體系搭建

本書內容共分為四個篇。第一篇為概念篇（第1～2章）這一篇以數據產品經理的工作流為背景，介紹如何掌握數據驅動產品設計的理念，并為大家講述以管理者的視角來看，產品經理的能力分為哪幾類，讓大家建立起一個正確的產品設計思維——根據數據現狀驅動并決策產品的發展方向。第二篇為搭建篇（第3～9章）這一篇展示如何通過一個通用的框架來幫助一家初創公司搭建一個完整的數據分析體系，從需求分析到方案設計都有涉及，并以一個完整案例介紹了整個搭建過程。第三篇為應用篇（第10～13章）上一篇建立的數據分析平臺的本質是幫助業務人員針對產品的用戶進行全生命周期的管理，并使用數據分析常用模型驅動業務決策。本篇內容將從兩個維度展開：一是日常運營所用到的模型，二是企業黑客增長所用的模型。這樣就可以幫助大家在日常工作中建立完整的運營與增長雙體系數據驅動思維了。第四篇為進階篇（第14～16章）通過前面的篇章我們已經學習了數據分析體系的整個搭建過程，本書的最后一篇將為大家帶來一個總監級企業戰略研判技能，帶領大家進入一家企業運作的核心——戰略管理的學習。

·10萬字

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數據治理與數據安全

隨著數字經濟時代的到來，數據的價值不斷被發掘。但是，圍繞數據價值的挖掘也出現了諸多問題。例如，因為數據過于海量以及數據產權不明確導致用戶不會用，因數據使用和保護不當引起隱私泄露等安全事件，等等。《數據治理與數據安全》正是圍繞這些問題，以“數據治理與數據安全”為主題展開論述。首先，《數據治理與數據安全》對數據治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，使讀者認識到數字經濟時代數據流動的重要性和巨大意義。然后，從國內、國際兩個方面進行闡述，力圖為政府和企業開展個人信息保護、推進數據開放共享及跨境流動戰略出謀劃策。最后，基于我國的實際情況，借鑒國際經驗，針對數據開放共享中存在的問題提出了具體落地的數據治理策略。總之，《數據治理與數據安全》具有很高的理論意義和應用推廣價值。《數據治理與數據安全》適合政府機構、科研機構、企事業單位中從事數據治理與安全工作的人員及高等院校相關專業的師生閱讀。

·14.8萬字

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數據分析師養成寶典

在數據為主導的今天，對于一種已經成型的模型，“怎么用”通常不是問題，用個軟件或者編幾行程序就能得到結果了，問題一般都出在模型“什么時候用”和“用完了，然后呢”。《數據分析師養成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數據分析師養成寶典》共27章，分為業務理解篇（第1~4章）、指標設計篇（第5~7章）、數據建模篇（第8~16章）、價值展現篇（第17~19章）和實戰進階篇（第20~27章）。業務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀，理解數據，熟悉業務；指標設計篇學習把數據轉換為專家數據的一些技巧；數據建模篇以R語言為計算平臺實施數據分析全過程；價值展現篇主要討論如何撰寫有價值的數據分析報告；實戰進階篇通過對8個經典案例的分析，使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中，把數據變成價值。本書可供數據科學相關技術人員閱讀，也可作為高等院校數據科學相關專業的教材或培訓教材，以及數據分析愛好者的參考讀物。

·14.1萬字

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菜鳥學SPSS數據分析

本書深入淺出地介紹了SPSS24.0的基本操作和數據分析方法。本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與數據分析基礎知識（第1~5章），主要介紹SPSS界面功能、SPSS與數據分析、數據的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為數據分析方法（第6~12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數檢驗、非參數檢驗、卡方檢驗、方差分析、相關分析。本書內容不僅涵蓋統計分析理論知識，而且在每一種統計分析方法中都結合了實際案例、完整的操作步驟、結果分析等，且每一步操作都有文字和操作界面圖詳細闡述，產生的結果都配有界面圖和文字的完整解讀，簡單易懂、清晰全面，十分適合初學者閱讀。

·9.4萬字

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劍指大數據：企業級數據倉庫項目實戰（電商版）

本書按照需求規劃、需求實現、可視化的流程進行編排，通過項目開發的主要流程，介紹數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路，以及各種問題的解決方案等，并在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念、電商業務概述、數據倉庫理論和數據倉庫建模等。本書共14章，其中，第1～3章是項目的前期準備階段，主要介紹了數據倉庫的概念和搭建需求，并初步搭建了本數據倉庫項目所需的基本環境；第4～7章是項目的核心部分，詳細介紹了數據倉庫的建模理論，并完成了數據從采集到分層搭建的全過程，是本書的重點部分；第8～14章是對數據治理各功能模塊的實現，針對數據治理的不同功能需求分模塊進行實現。本書適合具有一定編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過學習本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫相關技術。

·13.8萬字

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數據庫基礎與應用

本書介紹數據庫應用的基本概念，并通過案例驅動，介紹SQLServer2008數據庫的實際應用。教材構架體現了從基礎知識到實際應用的認知體系，系統地介紹數據庫理論和SQLServer2008數據庫的具體應用。包括SQLServer2008系統安裝、Transact-SQL程序設計、數據庫、表、索引、視圖、存儲過程、觸發器的建立、數據庫的復制與恢復、數據安全性和完整性的維護以及數據庫基礎、關系數據庫規范化設計、關系運算、數據庫系統體系結構、數據庫并發控制等相關內容。

·9.5萬字

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算法競賽入門經典：習題與解答

《算法競賽入門經典——習題與解答》是在《算法競賽入門經典（第2版）》的基礎上，延伸出來的一本習題與解答圖書，它把C++語言、算法和解題有機地結合在一起，淡化理論，注重學習方法和實踐技巧，是一本算法競賽的入門和提高教材。《算法競賽入門經典——習題與解答》分為5章。第1章是各種編程訓練技巧以及C++11語法特性的簡單介紹。第2章精選了一部分《算法競賽入門經典（第2版）》的習題進行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解，挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價值的題目進行分析并解答。第4～5章是比賽真題選譯，整理并翻譯了近幾年來各大區域比賽中筆者認為值得學習訓練的比賽真題。如果你對算法感興趣，如果你是一名程序員或即將成為一名程序員，如果你想大幅提升自己的算法思維能力，如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競賽，那就來吧！《算法競賽入門經典——習題與解答》將為你推開一扇算法世界的大門！法競賽入門經典（第2版）》的習題進行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解，挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價值的題目進行分析并解答。第4～5章是比賽真題選譯，整理并翻譯了近幾年來各大區域比賽中筆者認為值得學習訓練的比賽真題。如果你對算法感興趣，如果你是一名程序員或即將成為一名程序員，如果你想大幅提升自己的算法思維能力，如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競賽，那就來吧！本書將為你推開一扇算法世界的大門！

·14.5萬字

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智慧的云計算

本書從商業模式的角度探討了在云計算環境下，企業的應對策略，商業運作及前景分析。深入剖析了云計算的前世今生，介紹了當前云計算的種種形式，希望通過對比不同人對云計算的看法來給出一個關于云計算的整體圖景，并解答了如下問題：什么是云計算？云計算是怎么來的？云計算有什么價值？有什么商業前景？我的企業適合用云計算么？怎么實現云計算？

·14.2萬字

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在你身邊為你設計Ⅲ：騰訊服務設計思維與實戰

互聯網+代表一種新的經濟形態，即充分發揮互聯網在生產要素配置中的優化和集成作用，將互聯網的創新成果深度融合于經濟社會各領域中，提升實體經濟的創新力和生產力，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態。“互聯網+”行動計劃將重點促進以云計算、物聯網、大數據為代表的新一代信息技術與現代制造業、生產性服務業等的融合創新，發展壯大新興業態，打造新的產業增長點，為大眾創業、萬眾創新提供環境，為產業智能化提供支撐，增強新的經濟發展動力，促進國民經濟提質增效升級。本書通過騰訊CDC收集參與案例，為大家解析近兩年互聯網+的優秀案例。

·8.8萬字

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Pandas數據分析快速上手500招（微課視頻版）

本書采用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期范圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重采樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書適于作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對于初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

·10.9萬字

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算法詳解（卷2）：圖算法和數據結構

算法詳解系列圖書共有4卷，本書是第2卷—圖算法和數據結構。本書共有6章，主要介紹了3個主題，分別是圖的搜索和應用、最短路徑以及數據結構。附錄簡單回顧了漸進性表示法。本書的每一章均有小測驗、章末習題，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了方便。本書提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業的高校教師和學生，想要培養和訓練算法思維和計算思維的IT專業人士，以及正在準備面試的應聘者和面試官閱讀參考。

·9.2萬字

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LabVIEW 完全自學手冊

《LabVIEW完全自學手冊》幫助讀者從實用角度學習LabVIEW，內容分為三篇。入門篇包括LabVIEW基本操作、基本數據類型及其相互轉換、程序結構、數據運算函數、控件及其用法、數據表達與顯示等；提高篇包括文件的輸入輸出、字符串操作、數學分析、信號處理、與其他軟件的通信、時間相關函數、應用程序控制、網絡編程、總線與儀器控制、數據庫訪問及程序發布；應用篇以兩個實例詳細介紹如何運用LabVIEW解決實際問題。本書按照初學者的學習順序安排內容，從入門到精通，從技巧到實際應用，使初學者一步一步掌握LabVIEW。本書適于從事測試與計量、電子開發等行業的工程技術人員閱讀，也可用作計算機、電子信息、通信工程、自動化等專業的本科生及研究生的教學參考。

·12.5萬字

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SQL進階教程（第2版）

本書是熱銷書《SQL基礎教程》的作者MICK為志在向中級進階的數據庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩大部分。第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者重新認識CASE表達式、窗口函數、自連接、EXISTS謂詞、HAVING子句、外連接、行間比較、集合運算、數列處理等SQL常用技術，發掘它們的新用法。這部分不僅穿插講解了這些技巧背后的邏輯和相關知識，而且輔以豐富的示例程序，旨在幫助讀者從面向過程的思維方式轉換為面向集合的思維方式。第二部分介紹了關系數據庫的發展史，并從集合論和邏輯學的角度講述了SQL和關系模型的理論基礎，旨在幫助讀者加深對SQL語言和關系數據庫的理解。此外，本書很多節的末尾設置有練習題，并在書末提供了解答，方便讀者檢驗自己對書中知識點的掌握程度。

·15萬字

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數字化轉型方法論：落地路徑與數據中臺

本書的寫作目的是讓企業管理者以及行長、校長等組織領導更清楚如何進行數字化轉型、如何分工/協同、如何保障轉型成功落地、如何低成本/低風險地轉型，從而讓中國企業在數字化轉型上少走彎路，讓研發人員、業務人員和廣大數據從業者及數據技術愛好者了解數字化轉型及數據中臺的落地路徑與實施方法，知道如何配合高層執行轉型方案。本書采用理論與實踐相結合的方法，介紹企業如何從戰略、人才、技術三個角度實現數字化轉型，為讀者提供數字化轉型落地方法和實施指導，適合企業高層和中層團隊多個角色一起學習，上下同欲，威力強大！本書內容分為8個部分，層層剖析數字化轉型之路，并為讀者詳細解讀數字化轉型的實施路徑。

·15.7萬字

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左手MongoDB，右手Redis：從入門到商業實戰

本書針對MongoDB和Redis這兩個主流的NoSQL數據庫編寫，采用“理論實踐”的形式編寫，共計45個實例。

·8.8萬字

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數據架構之道：數據模型設計與管控

本書全面介紹了數據架構與數據建模的相關知識，全書分為4篇，共16章。第1~3章為數據架構基礎篇，介紹了企業架構、數據架構及數據模型的基礎概念。第4~9章為數據模型設計篇，介紹了如何通過數據模型記分卡規范化數據模型設計，以及經典數據建模方法論，包括范式建模、維度建模、DataVault建模、統一星型建模。第10~12章為數據模型落地篇，介紹了在企業中如何實現多人協作構建模型、如何管控數據模型、數據模型數據與數據標準，以及元數據如何形成數據治理閉環。第13~16章為行業數據模型篇，分別介紹了證券、保險、教育、航空業的數據架構及數據模型。

·10.9萬字

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計算機視覺

計算機視覺是目前研究最為活躍的領域之一，很多新的技術和方法在計算機視覺中得到了成功的應用。本書以計算機視覺相關技術和模型為主線，討論當前這個領域的傳統技術和方法。全書共分9章。第1章介紹了人類視覺系統及其計算模型、JND模型和顯著性模型。第2章介紹了圖像的基本表示，以及底層特征，包括邊緣、角點、幾何形狀的檢測。第3章介紹了基本的色度學及顏色模型，并對圖像形成過程進行了詳細介紹。隨后介紹了齊次坐標及坐標變換相關的知識，最后介紹了相機位置、方向和姿態估計。后幾章分別對運動場與光流相關的基礎和算法、應用進行了論述。第4章介紹了從圖像序列中估計2D和3D運動。第5章介紹了差分運動分析及基于核函數的視覺跟蹤。第6章介紹了蒙特卡洛羅運動分析。第7章介紹了鉸鏈運動分析及人體姿態估計。第8章介紹了多目標跟蹤算法。計算機視覺相關技術在實際生活中有著廣泛的應用，并在最近幾年取得巨大進展，尤其是深度學習技術的發展使更多人對計算機視覺領域產生了興趣。本書可供計算機科學與技術、軟件工程、多媒體處理和信號處理等領域中關注計算機視覺、圖像處理、模式識別及其應用的工程技術人員和科研教學人員閱讀，也可以作為研究生和大學高年級學生學習的教材和參考書。

·14.6萬字

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數據庫

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