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近年来，随着Web技术的发展和应用的普及，大量用户将线下行为转移到线上进行，并且通过各种社会媒体随时随地进行社会交互和情感表达。这些海量的社会行为形成的大数据，催生了社会计算这个新的跨学科的研究和应用领域。《清华大学学术专著·社会计算：用户在线行为分析与挖掘》在大数据的时代背景和社会计算的框架下，介绍从大量用户在线行为数据中发现其中隐含的用户行为模式和兴趣偏好的方法和技术。全书主要内容分为7个部分，分别介绍用户在线搜索行为、网上购物行为、浏览行为、社会标注行为、评论行为以及社交行为等方面的数据分析技术和方法，涉及搜索意图的分析、购物模式的发现、周期行为的挖掘、标签的有效聚类、评论意见的挖掘、用户偏好的发现、个性化方法、链接分析以及社会网络的分析方法等研究内容。 《清华大学学术专

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本书以国际数据挖掘标准流程（GRISP-DM）为依据，以企业管理面临的现实问题为应用案例，由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容，并引人应用广泛的数据挖掘Clementine软件辅助问题案例的解决，使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法，而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程，可以学习应用软件辅助解决问题的操作方法。 本书把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述，简述理论，突出应用，详细分析，展示过程，既考虑高校学生的学习需要，分本科生与研究生学习层次，又考虑企业管理者的应用与实践需要。 本书可作为数据挖掘理论与技术的教学、实践、应用和提高的教科书或参考书。适合高等学校本科高年级学生、研究生以及学习数据挖掘、数学模型课程的

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本书是书《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》的姊妹篇，深刻揭示了MySQL中SQL编程的精髓与奥秘，能为开发者和DBA们利用SQL语言解决各种与开发和管理相关的MySQL难题提供很好的指导和帮助。 ?????????全书一共10章，全面探讨了MySQL中SQL编程的各种方法、技巧与实践。章首先介绍了SQL编程的概念、数据库的应用类型以及SQL查询分析器，然后介绍了SQL编程的三个阶段，希望读者通过本书的学习能达到最后的融合阶段。第2章全面讲解了MySQL中的各种数据类型和与之相对应的各种编程问题。第3章深入探讨了逻辑查询与物理查询的原理与方法。第4章的主题是子查询，不仅讲解了各种常用的子查询方法及其优化，而且还讲解了MariaDB对子查询的优化。第5章首先详细地分析了MySQL中的各种联接及其内部的实现算法，以及MariaDB数据库中引入的HashJoin，然后针对关于集合的各种操作给出了

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%26nbsp;%26nbsp;本书从读者熟悉的Excel出发，首先对数据的收集、整理、分析、多维透视进行了简要概述，接着引入了PowerBI，以实现对数据更精准的分析及可视化操作。全书共8

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