本书围绕精益创业展开讨论,融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验,呈现了 30 多个极具价值的案例分析,可以为各阶段的创业者提供行为准则。 如果你是一名创业者,或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员,那么本书不容错过。
全书分为三大部分: 主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标:可靠性、可扩展性与可维护性,如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言,讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎,即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码(序列化)方面,包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统,这是扩展性的重要一步,但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制(第5章)、数据分区(第6章)以及事务(第7章)。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节,以及分布式环境如何达成一致性与共识(第9章)。 主要针对产生派生数据的系统,所谓派生数据主要指在异构系统中,如果无法用一个数
随着TheDataWarehouseToolkit(1996)第1版的出版发行,RalphKimball为整个行业引入了维度建模技术。从此,维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和实践的资源。 该书汇集了到目前为止全面的维度建模技术。 该书采用新的思路和实践对上一版本进行了全面修订,给出了设计维度模型的全面指南,既适合数据仓库新手,也适合经验丰富的专业人员。 该书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验,通过实际案例加以描述。 该书主要内容: 实用设计技术 有关维度和事实表的基本和高级技术。 14个案例研究,涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等。
本书的主要内容有:熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码。
《谁说菜鸟不会数据分析》(入门篇)是一本有趣的数据分析书!本书基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容,完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角,以及专业分析报告的撰写方法等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去,在无形之中掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力,也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题,还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。
K线图已经成为金融交易平台和图表程序的关键组成部分。使用这些图表,交易者们从中学习基础模式,用于解释价格走势历史,并预测未来市场。这本详细的指南向投资组合经理、量化分析师、策略师和分析师展示了如何使用Python来识别、扫描K线图模式,根据模式进行交易,并回测K线图模式的盈利能力。 金融作家、交易顾问和机构市场策略师Sofien Kaabar在本书中展示了如何创建K线图扫描器和指标,通过这些指标,我们可以比较不同模式的盈利能力。通过这本实践指南,你还将探索一种类似K线图的新型图表系统,以及从未介绍过的新模式。 通过这本书,你将学会: 创建并理解经典和现代K线图模式所需的条件。 学习这些模式背后的市场心理。 使用一个框架来学习如何进行交易策略的回测。 探索不同的图表系统并理解它们的局限性 在Python中导入不同时间框架的OHLC
《问卷数据分析:破解SPSS软件的六类分析思路(第2版)》系统介绍了使用SPSS软件进行问卷数据分析的思路及方法,分为四部分,分别是问卷设计、六类问卷分析思路、数据分析方法在SPSS软件中的操作和答疑解惑。其中问卷设计部分适用于所有读者,建议读者在设计问卷前详细阅读这部分内容。读者可以结合实际情况选读六类问卷分析思路部分的内容。数据分析方法在SPSS软件中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSS软件中的操作细节,并且对输出结果进行说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难杂症,并且提供了解决方法。本书侧重于问卷分析的应用性,力求让读者在*短的时间内掌握使用SPSS软件分析问卷数据的方法并完成高质量的问卷数据分析报告。 使用SPSS软件分析调查问卷数据常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类
《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起,逐步深入Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce分布式编程框架的核心技术,帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例,并详解两个典型项目实战案例,帮助读者提高实际项目开发水平。 《Hadoop海量数据处理》共15章,分为4篇。第1篇Hadoop基础知识,包括大数据概述、Hadoop概述、Hadoop环境搭建与配置;第2篇Hadoop分布式存储技术,包括HDFS概述、HDFS基础操作、HDFS的读写原理和工作机制、Hadoop 3.x的新特性;第3篇MapReduce分布式编程框架,包括MapReduce概述、MapReduce开发基础、MapReduce框架的原理、MapReduce数据压缩、YARN资源调度器、Hadoop企业级优化;第4篇项目实战,包括Hadoop高可用集群搭建实战和统计TopN经典项目案例实战。 《Hadoop海量数据处理》通俗易懂、案
本书结合理论和实践,由浅入深,全方位介绍了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)。 本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书,阐述了Hadoop生态圈的*发展和应用,程序员可以从中探
作为一本 Power Query 初级入门读本,《Power Query 智能化数据汇总与分析》不深入介绍 M 函数,而是结合大量的实际案例,利用 Power Query 可视化的操作向导,来解决实际工作中烦琐的数据整理、汇总和分析问题,让读者在短时间内,能够对 Power Query 有一个较为全面的了解和掌握,并能迅速提升数据处理和统计分析效率。 《Power Query 智能化数据汇总与分析》适合具有 Excel 基础知识并经常处理大量数据的各类人员阅读,也可作为大专院校经济类本科生、研究生和 MBA 学员的教材或参考书。
编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序,每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章,每天学习一章,10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。 本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Excel 中的数据分析工具的功能和特点、导入外部数据和输入不同类型的数据、修复有问题的数据、设置数据格式、排序、筛选、分类汇总、数据透视表、公式和函数基础知识、提取和格式化文本、汇总和统计数据、计算日期、模拟分析、单变量求解、规划求解、分析工具库、图表的基本概念和基础操作、创建不同类型的图表、导入和刷新数据、使用Power Query 编辑器整理数据、使用Power Pivot 创建数据模型、创建计算列和度量值、销售分析和客户分析等
继煤炭、钢铁和石油之后,数据正在成为重要的国家战略资源和国家间竞争的战略工具。数据主权是国家主权在网络空间的逻辑延伸和核心表现,关乎数据安全、个人隐私和数字经济发展,是国家安全和发展的核心利益所在。 《数据主权与治理模式辨析》围绕数据主权及治理模式进行剖析,调研全球主要经济体的数据主权治理模式演化过程,在厘清数据主权内涵和概念、借鉴国外数据主权治理模式的基础上,以主权平等、合作共治为原则,从跨境数据流动、数据本地化存储、数字贸易、 长臂管辖 及其反制策略等方面,分析比较各国数据主权治理的模式及其实施效果,构建匹配中国数字经济和数据资源体量、符合中国数据规制要求,兼顾各国利益的数据主权治理规则,推动全球数字经济全面健康发展,是中国数据治理的重要使命和时代担当。
《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习,读者可以全面而深入地了解运用Doris构建高效、可扩展、实时数据仓库系统的方法,从理论到实践,从基础到进阶。 《Doris实时数据仓库理论与实战》适用于Doris开发人员和数据工程师,或有志从事数据仓库开发的技术人员。
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本书是中山大学重点学科建设成果,获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐,是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材,对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材,也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理,重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程,对必要的应用场景,使用Python语言给出案例。
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。 深入理解精益创业、数据分析基础,和数据驱动的思维模式 如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的新企业 找到你的关键指标 确定底线,找到出发点 在大企业中应用精益分析,打造新产品
技术是把双刃剑,当我们在积极拥抱新技术的同时,也不能忽视其所带来的风险,比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时,列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例,包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等,也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据,如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题,本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范,这在当前很有现实意义。
本书介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这本书还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 本书主要内容包括: ■ 完成超大量交易的购物篮分析。 ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 ■ 使用超大基因组数据完成 DNA 和 RNA 测序。 ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 ■ 推荐算法和成对文档相似性。 ■ 线性回归、Cox回归和 皮尔逊 (Pearson) 相关 分析。 ■ 等位基因频率和 DNA 挖掘。 ■ 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。