《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
数字技术为企业的管理方式带来颠覆性变革,我们正在经历从依赖企业管理者解读数据并做出业务决策,到由算法通过计算数据做出分析和判断,然后自动指挥业务活动的转变。作为企业管理者,需要思考如何顺应时代趋势,利用数字技术,实现企业管理方式升级,提升管理效率,降低管理费用,提高企业竞争力。撰写本书的主要目的是,帮助企业体系化地推进数字化管理升级。本书的主要内容包括数字技术驱动企业管理方式升级、企业数字化管理体系的四条线、企业数字化管理体系建设七步法、企业数字化管理体系建设实战、企业数字化管理体系建设中的瓶颈与难点、企业数字化管理体系建设的技术架构,以及未来数字智能技术展望。
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。
本书主要作为教育领域从事教育大数据研究工作者的参考用书。本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发,对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明,介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策,重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用,包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用,*后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际先进工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国著名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。
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!
本书是普通高等教育“十一五”规划教材。《数据结构(第3版)》主要内容包括绪论、线性表和数组、栈和队列、树、图、排序、查找、数据结构程序设计等,最后,以Java语言为例,介绍了面向对象程序设计的数据结构。书中各章后附有自测练习题。《数据结构(第3版)》适用于高等职业学校、高等专科学校、成人高等学校、本科院校举办的二级职业技术学院,也可供示范性软件职业技术学院、继续教育学院、民办高等学校、技能型紧缺人才培养使用,还可供本科院校、计算机专业人员和爱好者参考。
《城市发展的数据逻辑》通过对城市空间数据和非空间数据(如地形数据、建筑物数据、城市环境数据等)反映城市发展现状和历史的数据进行分析、挖掘,论述城市发展的规律和内在逻辑,为城市发展提供了重要的分析工具和科学依据。 《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状,总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法,并借助一些典型案例,介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用,以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系。 《城市发展的数据逻辑》的读者对象是城市发展领域
Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用(Killer application),也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成,从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制,以及在实际业务场 景中的开发实践,其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregatio算子和 Joi算子的实现与执行、Tungste优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。 《Spark SQL内核剖析》不属于入门级教程,需要读者对基本概念有的了解。在企业中任职的系统架构师和软件开发人员,以及对大数据、分布式计算和数据库系统实现感兴趣的研究人员,均适合阅读《Spark SQL内核剖析》。
本书精讲数据结构与算法,对常见的算法及实现代码进行详细讲解,并配合具体的图表和教学视频,使读者轻松掌握数据结构知识并深入理解其中的算法思想。 本书共分8章,内容包括线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树、图、查找、排序等。本书知识点涵盖全面,案例典型。本书习题大部分来自各大名校考研和 软件公司的笔试面试题目,是作者多年来的教学实践经验的总结。本书案例代码全部在Visual C++开发环境运行通过,并配套教学视频,方便读者自学。 本书适合C语言数据结构与算法的初学者、数据结构与算法课程考试的学生、考研人员、算法竞赛选手,也可以作为高等院校和培训机构计算机相关专业师生的教学参考书。
本书覆盖了数据仓储构建的所有主要领域,包括数据仓储的定义和环境;数据仓储的4个类型、对数据仓储的5类共15个要求;2个方法论的总结及3个构建方法。本书给出了一个高性能的参照系统结构。基于此参照系统结构,本书系统地讨论了大量设计议题、并包括21个设计建议、8个实践建议、7个设计原则、27个通用算法和技术、12个元数据驱动的通用操作符、7个工作过程、4个范式基础及范式原则。
本书是深入研究互联网思维的经典之作,从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析,全面阐述互联网思维的内核与精神,逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济,平台建设,自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 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。
《大数据挖掘》一书系统介绍了大数据挖掘的概念、原理、技术和应用。包括:认识和理解大数据;大数据挖掘需要的相关技术(大数据获取技术、大数据存储管理技术和大数据可视化技术等);大数据计算框架;大数据挖掘任务(关联分析、聚类分析、分类分析、演变分析、特异群组分析和异常分析);大数据应用实现;以及大数据挖掘工具。 《大数据挖掘》对大数据挖掘技术进行了全面而细致的定义和归纳,并将向读者展现该领域*研究热点和技术。关于大数据应用实现章节的内容将采用作者实际主持和完成的大数据挖掘项目为实际案例,阐述大数据挖掘应用实现过程中的问题、解决方案和取得的成果。 《大数据挖掘》一书的主要读者是数据科学专业的高等学校学生及老师,从事数据和信息质量工作的研究人员、技术人员、管理人员和决策人员
《汇计划在行动》全面介绍了《上海市推进大数据研究与发展三年行动计划( 2013-2015 年)》的编制和实施过程。系统介绍了对大数据概念、内涵、技术和应用方面的认识,介绍了在上海信息化建设的基础和现状之上,如何让大数据在上海落地,并着力解决大数据应用过程中的关键问题,开展数据科学前瞻研究和人才培养;对三年行动计划进行了全面解读。《汇计划在行动》还介绍了“上海大数据产业技术创新战略联盟”发起、组建、运行方面的情况;介绍了“上海市数据科学重点实验室”的研究方向、管理模式和开放模式。 《汇计划在行动》可供大数据及相关产业的从业人员,以及政府相关部门的决策、管理人员参考。
《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》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。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括: 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)。