本书系统地介绍了大数据挖掘的基本概念、经典挖掘算法、挖掘工具和企业智慧运营应用案例。全书分为9章,内容包括:大数据挖掘与智慧运营的概念,数据预处理,数据挖掘中的四种主流算法:聚类分析、分类分析、回归分析、关联分析,增强型数据挖掘算法,数据挖掘在运营商智慧运营中的应用案例,未来大数据挖掘的发展趋势等。全书以运用大数据挖掘方法提升企业运营业绩与效率为主线,从运营商实际工作中选取了大量运营和销售案例,详细讲述了数据采集、挖掘建模、模型落地与精准营销的过程。书中大部分案例的代码、软件操作流程和微课视频可以通过扫描本书封底的下载。本书主要面向运营商及其他高科技企业员工、高等院校相关专业本科生和研究生,以及其他对数据挖掘与精准营销感兴趣的读者。
如果你已经准备好要充分实施大规模可扩展性数据分析工作,那么需要知道如何利用Hadoop技术。《Hadoop高级编程:构建与实现大数据解决方案》可以帮助你做到这一点!本书关注用于构建先进的、基于Hadoop的企业级应用的架构和方案,并为实现现实的解决方案提供深入的、代码级的讲解。本书还会带你领略数据设计以及数据设计如何影响实现。本书解释了MapReduce的工作原理,并展示了如何在MapReduce中重新定制特定的业务问题。在整本书中,你将会发现深入的Java代码示例,这些代码示例可以直接使用,它们均源自于已经成功地构建和部署的应用程序。
进入大数据时代,让数据开口说话将成为司空见惯的事情,本书将从大数据时代的前因后果讲起,全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容,展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
《大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)》从最基本的概率统计学开始,全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例,读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程,明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)》的学习,读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识,并可以熟悉相关统计学的基本原理。 《大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)》适合想从事数据挖掘方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析师,以及一线的数据挖掘开发人员参考阅读,也适合客户经理针对如何开展针对性的营销活动,避免客户流失而阅读学习,更适合产品经理阅读,因为针对如何预测产品的目标用户,促进用户活跃和业务有效使用,靠经验已经不行了,数据才
本书共分为三部分。理论篇重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术,并引入NoSQL数据库;系统篇主要介绍了各种类型NoSQL数据库基本知识;应用篇对外知名公司在利用NoSQL数据库在处理海量数据方面的应用做了阐述。本书对大数据时代面临的挑战,以及NoSQL数据库的基本知识做了清晰的阐述,有助于帮助读者整理思路,了解需求,并更有针对性、有选择的深入学习相关知识。
本书共5章,涉及使用SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中,章为数据分析方法概述,第2章至第4章为横截面数据分析方法。第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同,选取了实用的案例,并为读者准备了相应的思考和练习题。 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材,从具体的商业数据分析案例入手,使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术,对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容,和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到,而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。
大数据是当前流行的热点概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象,作为明确的技术发展趋势之一,基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 张俊林著的这本《大数据日知录:架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点,其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍,将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结
面对“人们被数据淹没,却饥渴于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并得以蓬勃发展。数据挖掘涉及到人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域,因此,我们把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交叉及成果反映到教材中来,同时本书从智能信息处理及数据挖掘两大主题出发,着重于介绍将智能信息处理中的技术如何应用于数据挖掘领域,如智能搜索、分类、聚类和智能决策等。 本书在介绍智能信息处理理论、方法、技术的基础上,全面系统地介绍了数据挖掘的概念、相关技术的原理及应用。全书共分9章。章主要从整体上介绍数据挖掘和知识发现的基本概念、研究现状及发展方向;第二章介绍了数据挖掘的理论基础;第三章详细论述了用于数据挖掘的计算智能方法的理论基础;第四章论述了神经网络和进化计算的分类方法;第
大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。 大数据是一种思维方式,必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来,正在引发一场革命! 大数据正以的速度颠覆人们探索世界的方法,引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。 数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的发展趋势。 大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。 大数据是一种思维方式,必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来,正在引发一场革命! 大数据正以的速度颠覆人们探索世界的方法,引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。 数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的发展趋势。 数据资产成为和土地、资本、人力并驾齐驱的关键生产要素。围绕
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一,其内容由浅入深,既包含数据库系统基本概念,又反映数据库技术新进展。国际上许多大学包括斯坦福大学、耶鲁大学、康奈尔大学、印度理工学院等都采用本书作为教科书。我国也有多所大学采用本书作为本科生和研究生的数据库课程的教材和主要教学参考书,收到了良好的效果。 本书基于该书第5版进行改编,内容更加精练和实用,体系更加符合教学情况,适合作为高校计算机及相关专业本科生教材,也可供数据库领域的技术人员参考。
不管你愿意不愿意,我们每天都在制造和分享数据;不管你关心不关心,我们已经生活在大数据的包围之中。 大数据,这个在2012年突然火爆起来的词汇,我们究竟该如何解读?《大数据(大价值、大机遇、大变革)》介绍了大数据产生的背景、特征和发展趋势,从实证的角度探讨了它对社会和商业智能的影响,并认为大数据正影响着商业模式的转变,将带来新的商业机会。能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键!大数据,既是一场大机遇,也将引发一场大变革!《大数据(大价值、大机遇、大变革)》由李志刚主编。
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一,其内容由浅入深,既包含数据库系统基本概念,又反映数据库技术新进展。国际上许多大学包括斯坦福大学、耶鲁大学、康奈尔大学、印度理工学院等都采用本书作为教科书。我国也有多所大学采用本书作为本科生和研究生的数据库课程的教材和主要教学参考书,收到了良好的效果。 本书基于该书第5版进行改编,内容更加精练和实用,体系更加符合教学情况,适合作为高校计算机及相关专业本科生教材,也可供数据库领域的技术人员参考。
数据分析行业就像所有新兴行业初期一样,伴随着混乱和盲目,一方面市场上培训机构巧立名目颁发证书,另一方面也有许多国外的著作被生搬硬套过来供自学者学习。本书是靠前本结合靠前公司实际状况和作者多年数据分析经验,系统而又详尽地介绍数据分析工作的作品。相较于使用Excel进行数据统计工作更加专业化、系统化,相较于数据挖掘与编程算法更加易于理解和贴合业务。从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块:报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模,为大家多方面、体系化地呈现数据分析到底是什么。
本书力求简明扼要地阐述云计算的基本概念,让非IT专业人士也能轻松看懂这一现在人人都能接触(以后程度会更深)的事物――云计算。本书遵循一条由感性到理性、由浅入深的主线展开:首先采用情景描述,让外行的人对云计算也能产生感性认识;其次从计算机的基本知识开始逐步引出云计算的概念,使人产生理性认识;接着列举一系列生活中的典型云应用例子,让人们明白云计算给生活带来的确切好处;最后采用三个云计算实施方案让人们感受一下组建云计算中心的过程,以达到抛砖引玉之功效。本书可作为高等院校学生教材。