本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物,它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带,大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵,数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法,将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难的原则构建知识框架,充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书,读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师,都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
在新媒体时代,如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信,那你就等着上当受骗吧! 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论,通过日本政府公布的公开数据,集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读,帮助读者模拟体验数据读取方法,提高理解和分析数据的能力,挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书,即使不擅长数学、不了解统计学的人,读完本书也可以彻底掌握数据解读方法!
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章,内容从逻辑上分为四个部分。 部分(~3章) 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇,介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架;第2章从企业政策和架构协同的角度,介绍了企业级的数据综合治理体系,理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系,明确了数据管理的责任主体在业务;第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二
本书主要包括三部分内容,即误差和数据处理基础、试验设计方法与应用和计算机数据处理软件简介。从误差理论入手,分别介绍测量值与误差、偶然误差的分布、误差传递等误差理论中的内容,介绍统计检验、方差分析、回归分析和聚类分析等数据处理方法与应用,介绍提高分析化学准确度的方法及质量控制方法,介绍正交试验设计、多因素序贯试验设计、*化区组和拉丁方设计、析因设计、响应面设计方法与应用,后一章以较大篇幅对现时流行的大型统计软件之一SPSS(Statistical Product and Service Solutions)进行简要介绍,书末附有习题及常用的统计数表。 本书着重介绍基本概念和基本理论,并在此基础上结合专业特点,介绍了各种统计方法在化学化工、医药、环境检测、矿物加工等多方面的应用,本书把误差与数据处理、质量控制和实验设计作为重点。
本书从初学者易于理解的角度,以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比,将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识,又与具体应用有机结合起来,并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理,非常便于自学。本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。本书既可以作为想了解大数据技术和应用的初学者的教材,也适合作为培训中心、IT人员、企业策划和管理人员的参考书。
本书结合理论和实践,由浅入深,多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章,第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识,主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发;MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维,主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目,主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例,分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书,阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用,程序员可以
本书围绕健康医疗大数据的理论与实践展开论述。全书共分为7章,第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势;第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述;第3章~第6章分别对临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及基因检测大数据的应用实践案例进行详细论述;第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。本书是很多应用实例和经验的总结,案例丰富翔实,将理论与实际紧密结合,对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士,以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。
本书借助大数据技术、统计学方法、人工智能技术对社会热点事件展开情感实证分析。以技术为主、分析为此、情感为辅。通过先进的技术分析情感的发展。本研究以微博平台作为切入口获取情感挖掘的大数据来源,通过构建一个较为全面的社会性事件情感分类词典,对社交网络中微博用户情感进行挖掘与可视化。通过对公众情感类型的多维度解析,从情感传播环境、情感传播方式、社会网络结构和用户行为模式四个方面探索社交网络中的舆情传播特征,由此提出合理引导网络舆情的相关对策建议。