fc2电子市场有破解版吗

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全面，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然后按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最后講解了數據中臺和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

·25.9萬字

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MySQL數據庫項目化教程

本書以實際的學生競賽項目管理系統為案例依托，從MySQL數據庫的相關概念及理論知識出發，介紹系統需求分析、數據庫設計與實施、數據庫管理與優化等內容，最終實現學生競賽項目管理系統的設計、開發、部署和運行。全書以項目為單元，共分為9個項目，28個子任務。項目一為數據庫的設計，項目二為MySQL數據庫，項目三為數據庫的管理，項目四為數據表的管理，項目五為數據查詢，項目六為數據庫編程，項目七為數據庫索引與視圖，項目八為數據庫安全及性能優化，項目九為學生競賽項目管理系統的開發。書中各項目的子任務之間，內容循序漸進，逐層深入，力求將關系數據庫中抽象的問題具體化、圖形化，化復雜為簡單，適合教學。本書可作為應用型本科院校、高職高專院校計算機及相關專業數據庫課程的教材，也可以作為MySQL數據庫初學者及相關開發人員的參考書。

·7.3萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、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R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、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、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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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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數據存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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數據湖倉

數據湖倉是一個現代化的開放式架構，擁有當今熱門的開源數據技術的廣度和靈活性。本書從初學者的角度出發，通過對數據湖倉重要概念的剖析，對數據湖倉的相關知識進行深入淺出的講解。全書共18章，對數據湖倉的基礎知識、數據工程、業務價值、數據集成等方面進行深入探討，同時展望數據架構的演化趨勢，使讀者能夠領會數據湖倉的精髓，最終輕松、全面地管理數據湖倉項目。本書適合數據架構師、業務人員和系統開發人員，以及對數據管理、數據分析感興趣的讀者閱讀。

·4.6萬字

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MySQL數據庫技術與應用

MySQL是目前最流行的關系數據庫管理系統之一。本書以MySQL5.6數據庫管理系統為平臺，以案例教學法為編寫主線，介紹了數據庫系統的基本概念和應用技術。本書以學生選課管理系統作為教學案例，以網上書店作為實訓案例，采用“學習要點—內容示例—歸納總結—習題實訓”的結構體系設計每章內容。最后一章以一個具體的項目案例開發設計過程，將數據庫原理知識與實際數據庫開發結合在一起。本書采用在線開放課程教學方式，提供了授課視頻、PPT、案例庫、習題庫、試題庫等多種資源來輔助教師教學和學生學習。本書可作為高職高專院校計算機相關專業的教材，也可作為從事計算機軟件工作的科研人員、工程技術人員，以及其他相關人員的培訓教材或參考書。

·9.9萬字

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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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中國云存儲發展報告

本書為中國電子學會云計算專家委員會組織編寫的國內第一本權威發布的云存儲白皮書，反映了云存儲技術發展及現狀，主要包括：云存儲的興起、云存儲的系統架構、云存儲熱點問題及分析、云存儲的作用和影響、云存儲的運營模式、云存儲在中國等內容。

·5.7萬字

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數字化轉型架構與方法

本圖書注重數字化轉型的根本任務、核心路徑、關鍵驅動要素。從價值體系優化、創新和重構，新型能力建設，數據要素驅動提出系統化推進數字化轉型的一整套參考架構，提出能力單元的模型及建設要點，具有系統性、針對性、可執行性，具有很高的應用價值。本圖書從按照價值體系優化、創新和重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮提出數字化轉型的發展階段要求，構建一套數字化轉型參考架構，從而支持相關各方更加系統化、體系化、全局化推進數字化轉型這一復雜巨系統工程。本圖書面向開展數字化轉型的企業及提供數字化轉型服務的各類組織。

·4.2萬字

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數據庫應用系統技術

本書以數據庫應用系統實現為線索，內容除數據庫技術外，還涵蓋系統分析、設計、開發和部署方法，并引入“互聯網+”思維和熱點技術。全書以一個完整的“e學習”系統實際案例驅動，采用MySQL和ASP.NET為實驗環境，幫助讀者通過實際應用理解數據庫應用系統的相關知識和開發方法，掌握實踐技能，綜合運用前沿信息技術實現領域創新應用。本書提供豐富的教學資源，可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費獲取相關資源包，也可以掃描書中的二維碼獲取相關資源或觀看演示視頻。本書通俗易懂、實例鮮活、技術先進，可作為各類高等學校數據庫技術、信息系統設計的入門教材，或者作為計算機基礎教育較高層次課程的教材，也可以作為數據庫應用系統開發實踐的技術參考書。

·14.2萬字

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工業大數據工程：系統、方法與實踐

本書探索工業大數據的工程方法體系，并介紹了其中的關鍵技術，提出了多領域的工業物理對象建模方法和查詢技術。全書共10章，第1章討論了工業大數據的內涵與特點，并給出了工業大數據工程的三個要素，即數據資源、數據分析和數據應用；第2～4章提出了領域模型驅動的數據資源的建模技術，并給出了工業大系統技術與建設方法；第5、6章討論了敏捷工業大數據分析與運維方法，并闡述了背后的分析軟件技術；第7章討論了用戶驅動的數據應用的低代碼開發技術；第8~10章用風電、水電、煤礦綜采三個行業，展示了工業大數據工程方法的應用過程。

·22.6萬字

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SQL應用及誤區分析

本書共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡單介紹了SCOTT模式，第三章到第六章，分別介紹了SQL最常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分別介紹了常用的數據庫對象，包含了視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數。第十三章介紹了非常重要的事務知識。第十四章對SQLSERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行了舉例比較。

·7.1萬字

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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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中小銀行運維架構：解密與實戰

本書為商業銀行構建運維體系和掌握核心運維技術提供了指導。以一家中小型的商業銀行為藍本，講述商業銀行運維涉及的技術以及運維體系的搭建。全書一共9章：第1-3章抓喲講解了商業銀行運維在當下面臨的挑戰，以及傳統銀行的IT基礎架構的前世和今生；第4章詳細介紹了商業銀行運維的各項主要工作和技術；第5-7章介紹了自動化運維和智能化運維，以及全鏈路監控；第8-9章介紹了同城雙活數據中心以及下一代數據中心的架構。

·28.6萬字

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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。

·8萬字

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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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大數據網絡傳播模型和算法

信息和影響力在人際網絡中的傳播無處不在。大規模社交網絡平臺的普及和大數據技術的應用為研究信息和影響力在網絡中的傳播提供了全新的機會。《大數據網絡傳播模型和算法》系統總結了信息和影響力傳播模型和算法方面的近二十年的研究成果。在傳播模型方面，本書詳細介紹了若干經典的隨機傳播模型，準確論述了模型之間的關系和模型的主要性質。在傳播算法方面，本書以影響力最大化為主線，介紹了適用于不同場景的基于影響力傳播的優化問題和算法。此外，本書也介紹了其他傳播模型和基于數據的網絡傳播的推斷和學習方法等。本書以扎實的理論論述為基礎，將基礎理論與多方面的應用背景結合，并介紹了相關方面的最新研究成果。

·19.9萬字

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軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐

為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署，進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用，本書系統地闡述軟件成本度量理論體系，深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點，結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分，共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法（第1～2章），第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第3～5章），第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第6～8章），第四部分是其他軟件相關成本度量標準（第9～10章），對IT運維成本度量（國標在研）和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹，第五部分是軟件成本度量相關技術展望（第11章）。本書還包含5個附錄：附錄A中國軟件行業基準數據（2019年），該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據；附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答（Q&A），附錄C標準術語和定義，附錄D快速功能點分析方法介紹，附錄E調整因子參數表。

·11.7萬字

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Greenplum：從大數據戰略到實現

本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中，第1章將分享作者對于ABC（人工智能、大數據和云計算）之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中，第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言（用戶自定義函數），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數，還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib，數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析，并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據（GIS）進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中，第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

·21.5萬字

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