斗牛牛口诀表

本書的主角是在大數據時代應運而生的數據處理與分析利器——Spark。你將通過豐富的示例學習如何使用Spark的結構化數據API，利用SparkSQL進行交互式查詢，掌握Spark應用的優化之道，用Spark和DeltaLake等開源工具構建可靠的數據湖，并用MLlib庫實現機器學習流水線。隨著Spark從2.x版本升級到3.0版本，本書第2版做了全面的更新，以體現Spark生態系統在機器學習、流處理技術等方面的發展，另新增一章詳解Spark3.0引入的新特性。

·14.7萬字

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數據分析即未來：企業全生命周期數據分析應用之道

本書的靈感來自RalphKimball的作品，我記得當我讀第1版的DataWarehouseToolkit（Kimball，1996）時，我在心里對自己說“這本書講得有道理。”與一般商業和技術書籍中經常出現的大談概念的處理方法非常不同，Kimball在這本書中為我們提供了真正進行數據倉庫建設所需要的實用方法、工具和流程。不管是針對已經熟悉數據倉庫的專業人士，還是剛開始接觸這一解決方案的初學者，Kimball在書中都給他們提供了數據倉庫相關領域的準確概述，以及數據倉庫全生命周期和關鍵流程的完整框架。我希望你會發現，本書能夠不負這一靈感，它為數據分析生命周期提供了一個全面和實用的指南，并著重于為你的組織打造行之有效的數據分析能力。

·17.9萬字

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低代碼極速物聯網開發指南：基于阿里云IoT Studio快速構建物聯網項目

本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網關、物理鏈路層、通信協議和云端平臺等物聯網領域的全貌；結合實際案例，系統地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯網系統。本書內容豐富、通信易懂，是一本物聯網領域的低代碼開發大全。本書適合對低代碼感興趣的程序員，及相關專業人員閱讀。

·12.5萬字

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大數據征信及智能評估：征信大數據挖掘與智能分析技術

本書聚焦于個人層面的信用違約技術研究、風險預警與監控系統的實現，但其中的技術也可以便捷地應用于企業征信。全書由淺入深、循序漸進地講述了大數據時代下的征信技術。全書分為三個部分，第一部分是基礎技術研究，介紹了征信業務中多源、多模態數據的融合方法，以及大數據征信模型的歸因分析與解釋性研究；第二部分是信用評估技術研究，包括大數據征信場景下時序數據的挖掘與分析，違約風險評估預警技術，以及不同區域的差異性對于信用情況的影響；第三部分聚焦于信用評估系統研發，從全局角度描述了一個信用評估與監控預警系統的實現。

·17.1萬字

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大數據可視化

本書內容涵蓋數據可視化概述、可視化的基礎（數據）、可視化任務的概念、如何定義自己的可視化任務、視覺編碼設計的理論基礎和應用場景、交互和多視圖、可視分析、Web數據可視化工具，以及可視化領域常用的可視化圖表。本書可作為高校計算機相關專業的高年級本科生及低年級研究生學習數據可視化的入門教材，也可供對數據分析能力有要求的其他專業的學生學習參考，還可作為從事數據科學、數據分析的研究人員和技術人員的參考手冊。

·9.9萬字

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Hadoop HDFS深度剖析與實踐

本書以HadoopHDFS為載體，介紹了構建一款分布式系統（尤其是存儲方向）所需的核心技術，所有內容均基于當前較新的3.3.x/3.4.x版本，分別從理論和實踐兩個維度逐一闡述。本書主要包括兩篇：核心原理篇介紹了HDFS的誕生歷史、元數據及Block管理、節點間通信機制、讀寫數據流程和高可用實現原理等；拓展與實踐篇從實際出發，充分考慮了用戶在應用過程中會遇到的痛點，詳細介紹了集群拓展方法、數據分層存儲、集群維護與多租戶實施等實踐經驗。本書各章節都配有必要的流程圖和原理分析圖，便于讀者閱讀理解，并精選了非常有用的實際案例及拓展知識。閱讀本書后，相信會給讀者帶來“1+1>2”的效果。本書非常適合大數據從業者、云計算領域研發及運維人員、高校研究生和熱衷于分布式的技術極客閱讀學習。

·13.8萬字

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算法設計與分析

本書以程序設計作為基礎，數據結構作為工具，六大核心算法作為目標，系統地介紹了算法設計中典型問題的求解過程。全書內容包括算法設計基礎、遞歸算法、分治算法、貪心算法、動態規劃算法、回溯算法、分支限界算法、實驗指導。六大核心算法后都配有典型問題的C++代碼，并結合實驗指導輔助讀者進行算法實踐訓練。

·9.3萬字

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INSTANT Apple iBooks How-to

Filledwithpractical,step-by-stepinstructionsandclearexplanationsforthemostimportantandusefultasks.Getthejobdoneandlearnasyougo.Writteninastep-by-steptutorialstyle,thisbookshowsyouinsimplestepshowtogetthemostfromyouriBooksexperience.ThisbookisforliterarygeekswhowanttoexploretheAppleiBooksuniverse.FrombuyingbooksfromtheAppleiBookstoretoorganizingbooksandPDFs,thisbookgoesforwardbyexplaininghowtowriteaninteractivebookwithiBooksAuthor.

·5563字

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產品經理數據修煉30問

數據產品經理不等于數據分析師、數據工程師，而是一個同時具備產品經理的素養又對大數據和人工智能的產品化有專業洞察的角色。他們擁有良好的產品感，善于洞察，勤于跨界思考。本書共30章（問），分4個單元介紹產品經理必懂的數據知識。本書從數據產品經理的定義出發，立足于實際工作中的場景，深入淺出地探討產品經理如何站在行業視角統籌產品數據、數據產品，以及數據化運營的每個環節，并總結出有價值的方法論。

·11.8萬字

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文本數據挖掘：基于R語言

文本是一種特殊的非結構化數據，在當今的大數據時代，其價值日趨凸顯。本書利用開源而強大的R軟件，對文本數據挖掘的概念、技術及技巧進行了系統的介紹。本書共11章，內容包括：走進文本數據挖掘，R語言快速入門，字符串的基本處理，用好正則表達式，導入各類文本數據，對各類文本數據進行預處理，文本特征提取的4種方法，基于機器學習的文本分類方法，文本情感分析，文本可視化，文本數據挖掘項目實踐。本書還提供了豐富的應用案例和程序源代碼引導讀者高效學習。本書適合對文本數據挖掘感興趣的學生、科研人員和數據科學從業者閱讀。同時，本書還可以作為工具書，為需要經常進行文本數據挖掘的讀者提供快速檢索。

·6.6萬字

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數據資源的管理與調度：云環境下數據與資源協同技術

云計算拓寬了用戶可訪問資源的范圍，構建了一種以服務形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構，成為當前多種信息應用部署和擴展的堅實基礎環境。云計算強化了面向服務計算的理念，其處理的對象被視為來自用戶的各類數據，滿足用戶需求和實現資源利用效率的提高是云計算系統處理和優化管理各類數據的出發點。受到網絡環境、資源分布情況、服務形態，以及模式等因素的影響，數據的優化管理和高效調度問題面臨諸多挑戰。在總結云計算中數據管理和優化調度成果的基礎上，本文分別從數據的利用效率、各類環境因素的影響和物理節點失效等角度，重點考慮了運營成本最優化的問題，從數據管理和優化調度的角度進行了較深入的探討，給出了基于熱度的數據部署策略、部署節點性能的綜合度量方法和應對節點失效的數據修復機制，并通過仿真和實驗的方式進行了驗證。成果將有利于云計算服務提供商在保證服務質量的前提下，實現運營成本的優化，具有較大的理論和現實意義。

·7.4萬字

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大數據理論與工程實踐

本書主要面向架構師，或者是有具體大數據問題需要解決的工程師；也適合從零開始搭建大數據結構，或者需要將現有的非大數據的需求修改成大數據方案的讀者。你將從書中學到以下方面的知識：◎數據存儲◎計算資源◎計算模型◎大數據應用◎數據治理◎大數據與人工智能

·12.1萬字

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Access 2010數據庫程序設計

本書是以最新《全國計算機等級考試二級Access數據庫程序設計考試大綱》為基本要求，結合“Access數據庫程序設計”課程教學經驗編寫而成的。在編寫過程中，注重降低理論難度，增強實踐環節，采用以案例帶動理論教學的寫作模式，用一個“教學管理”數據庫的創建和使用案例貫穿全書，最后通過前面所學的內容介紹了一個“學生信息管理系統”綜合案例的創建過程。本書適合作為高等學校非計算機專業“數據庫技術及應用”課程的教材，也可作為全國計算機等級考試二級（Access數據庫程序設計）的培訓教材，對從事數據庫應用系統開發的初學者也具有參考價值。

·12.4萬字

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新一代信息技術基礎

全書共分為淺談大數據、探尋云計算世界、人工智能、探尋物聯網世界、身邊的移動互聯網五個模塊，每個模塊內容分為概述性介紹、基礎原理講解及深入技術分析與應用三個層次。本書緊跟現代化信息技術，涉及的知識面廣、內容深入，部分知識有一定的難度，對于學生理解和掌握現代信息技術具有很高的理論和應用價值。學習和掌握本書五個模塊的知識后，有利于學習和掌握其技術門類，還有利于了解和學習相關的現代信息技術，快速上手、解決實際問題、掌握相關應用或開發。本書可作為高等職業院校計算機相關專業的教學用書，也可作為關心和學習現代信息技術人士的專業書籍，還可作為培訓機構相關專業的培訓教材。

·19.8萬字

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高維數據分析預處理技術

作者針對高維稀疏數據挖掘問題，從數據預處理的角度，研究對象—屬性空間的劃分問題，其目的是把所研究的數據挖掘空間分解為若干規模較小的對象：屬性空間，從而降低實際數據挖掘的難度。本書針對高維稀疏數據挖掘問題，以降低數據挖掘規模，建立了體系完整的數據預處理理論和方法，具有很強的理論意義和實際應用前景。

·6.4萬字

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MATLAB基礎及其應用教程

《MATLAB基礎及其應用教程》基于MATLAB7.1版，詳細介紹了MATLAB的基礎知識、數值計算、符號運算、圖形處理、程序設計、SIMULINK仿真等內容，為配合教學，各章編寫了教學提示、教學要求和爿題，書后附有上機實驗指導。

·12.4萬字

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數據驅動：從方法到實踐

本書以四大行業實踐談數據驅動如何交付業務價值，破解企業數據驅動實踐中面臨的困惑、幻想與失望，傳遞真正數據驅動價值

·10.9萬字

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數據說服力：菜鳥學數據分析

如何分析數據，讓營銷更精準，讓成本更低，實現利潤極大化？本書以“零基礎”為起點，以“實戰操作”為主線，通過7大數據分析方法、7種美化數據方式、8大專題全程講解、75個專家提醒、408張圖片全程圖解，幫助讀者實現數據分析從入門到精通，從新手成為數據分析高手。本書內容豐富、實戰性強，適合于對數據分析感覺興趣的讀者，特別是數據分析人員、銷售策劃人員等閱讀參考。

·6.7萬字

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數據結構與算法（C語言版）

本書將基本的算法設計技術和數據結構很好地結合起來，第1章介紹數據結構和算法在程序設計中的作用，以及數據結構和算法的基本概念；第2章以初等數論作為應用實例介紹基本的算法設計技術，使學生初步理解常用的蠻力法、分治法、減治法、貪心法、動態規劃法等算法設計技術的設計思想；第3～7章依次介紹線性表、棧和隊列、字符串和多維數組、樹和二叉樹、圖等數據結構，并從算法設計技術的角度討論數據結構的基本操作；第8章和第9章是常用數據處理技術，包括查找和排序，并從算法設計技術的角度闡述查找和排序的算法思想和設計過程。

·15萬字

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Spark快速大數據分析（第2版）