本书基于零售数据分析及 Power BI 的综合实现,全面、详细地介绍 Power BI 在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及 Power BI 模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据,一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。 本书内容由浅入深,从业务到体验再到深度实践。首先,引入和介绍零售行业的核心业务知识,包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次,介绍通过 Power BI工具来构建数据分析技术实现流程,让读者理解业务问题和技术工具结合的可行性和有效性。 ,详细介绍如何利用 Power BI 从运营管理分析、商品管理分析、会员管理分析这三大板块和在 13 个高频应用场景进行零售数据分析的
R语言作为如今热门的编程语言之一,它由统计学家开发,在解决数据分析问题时具有先天优势。它是一门新兴的语言,掌握它,就是掌握了一门高校的数据分析软件。随着大数据的轰炸,R语言的功能越来越丰富,越来越多的人对R语言产生了兴趣。R语言的特点主要是开源性、全面性、操作简便性、可扩展性等。《基于R语言数据挖掘的统计与分析》的编写是为了让对R语言有兴趣的读者能更加了解R语言,了解大数据时代的数据挖掘等。
《数据恢复和PC-3000 for Windows基础与应用案例全解析》正是基于传播数据恢复基础知识、解决数据恢复问题的理念而编写的,重点从数据恢复基础、PC-3000 for Windows 应用指南和数据恢复案例解析这3 个方面进行讲解,其中涉及磁盘基础知识、数据存储结构、数据恢复技术原理、磁盘固件,PC-3000 for Windows基础知识和基本操作,以及数据恢复软件操作解析、软硬件故障与软硬件修复案例解析、数据存储安全等多方面内容。本书不但对数据恢复理论知识进行了全面深入的剖析,还配以大量的典型案例,手把手地教给读者具体的操作方法,实践性和实用性很强,会深受广大读者的喜爱。
R语言作为如今热门的编程语言之一,它由统计学家开发,在解决数据分析问题时具有先天优势。它是一门新兴的语言,掌握它,就是掌握了一门高校的数据分析软件。随着大数据的轰炸,R语言的功能越来越丰富,越来越多的人对R语言产生了兴趣。R语言的特点主要是开源性、全面性、操作简便性、可扩展性等。《基于R语言数据挖掘的统计与分析》的编写是为了让对R语言有兴趣的读者能更加了解R语言,了解大数据时代的数据挖掘等。
《数据质量管理基础》正文由7章组成(重点考虑关系型结构化数据):章简介数据质量问题;第2章展开讨论条件依赖理论;第3章阐述发现条件依赖,以及基于发现条件依赖检测数据不一致、修复数据的实践技术;第4章介绍依赖匹配作为数据去重的匹配规则;第5章重温经典的两个信息完整性假定,即封闭世界假定和开放世界假定,并提出和研究相对信息完整性理论;第6章进行数据时效性建模,以便时间戳缺失情况下,在数据库中进行实体值辨别并基于此返回查询结果;第7章探索数据质量问题之间的交互作用。
数据挖掘,继承和发展经典统计分析的理论成果,结合现代机器学习方法,借助大规模高性能计算不断逼近大数据规律真相,突破了传统数据分析方法的大数据应用局限;R语言,以其开源性、易用性、全面性、前沿性和可扩充
R语言作为如今热门的编程语言之一,它由统计学家开发,在解决数据分析问题时具有先天优势。它是一门新兴的语言,掌握它,就是掌握了一门高校的数据分析软件。随着大数据的轰炸,R语言的功能越来越丰富,越来越多的人对R语言产生了兴趣。R语言的特点主要是开源性、全面性、操作简便性、可扩展性等。《基于R语言数据挖掘的统计与分析》的编写是为了让对R语言有兴趣的读者能更加了解R语言,了解大数据时代的数据挖掘等。
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本书重点介绍数据质量管理与安全管理的理论及应用。首先通过数据管理现况和问题的分析,提出数据质量管理的步必须是将各种来源的数据标准化,具有统一的数据格式和规则。书稿中强调了提高数据质量不仅可提高信息系统的质量,还可提高经营活动的质量。需要制定质量管理计划或执行具体的质量管理活动。定义了数据质量的准确性、一致性、可用性、可达性、及时性、安全性这6个标准以及对应的管理流程,划分了5个能力成熟度的等级,界定了从管理者到执行者等各个质量管理活动和责任。提出多项数据质量管理主要技术和各国实用案例,还进一步在Orange数据库中实践了数据质量诊断流程。书稿后半部针对日益增长的数据库安全性的需求,提出了安全管理系统构建、访问控制,数据伪装等具体可行的技术手段,最后还将数据安全技术推广到大数据的应用场景
《数据库系统基础(第6版)》是被世界众多高校广泛采用的讲述数据库系统的经典教材。本书全面阐述了数据库系统在设计、使用、实现和应用中所需的基本概念,既有对理论与设计的清晰阐述,同时又涵盖了大量模型和实际系统,紧跟现代数据库技术的发展,注重对数据库系统基本原理的介绍,着重强调数据库系统中的数学模型、设计问题、关系代数和关系演算。 《数据库系统基础(第6版)》提供了大量实验和习题,为学生进行数据库的基础设计和实现提供了实践机会。书中使用现实世界的贴切案例来阐述数据库概念,有助于读者理解和掌握这些概念。第6版仍然延续前5版的特点,涵盖了大多数的数据库论题,如sql、安全性、数据挖掘等,另外,本版还加入了诸如xml、半结构化数据、信息检索等新的主题,可供大学三、四年级的学生或研究生作为数据库系统课程
本书重点介绍数据质量管理与安全管理的理论及应用。首先通过数据管理现况和问题的分析,提出数据质量管理的步必须是将各种来源的数据标准化,具有统一的数据格式和规则。书稿中强调了提高数据质量不仅可提高信息系统的质量,还可提高经营活动的质量。需要制定质量管理计划或执行具体的质量管理活动。定义了数据质量的准确性、一致性、可用性、可达性、及时性、安全性这6个标准以及对应的管理流程,划分了5个能力成熟度的等级,界定了从管理者到执行者等各个质量管理活动和责任。提出多项数据质量管理主要技术和各国实用案例,还进一步在Orange数据库中实践了数据质量诊断流程。书稿后半部针对日益增长的数据库安全性的需求,提出了安全管理系统构建、访问控制,数据伪装等具体可行的技术手段,最后还将数据安全技术推广到大数据的应用场景