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《数据挖掘技术》是基于数据挖掘经典算法及数据挖掘领域研究技术进行数据分析的教材。全书内容包括数据挖掘概述、分类算法、聚类算法、关联规则算法及相应典型算法的算法描述及分析等。对当前数据挖掘的新技术——流数据挖掘技术、高维聚类算法、分布式数据挖掘、物联网数据挖掘进行了详细的介绍。该部分在讲述基本概念及典型算法的基础上配有新研究的算法模型及分析，并有实验数据分析及结果显示。最后对其他数据挖掘新技术，包括业务活动监控挖掘技术、云计算平台架构和数据挖掘方法及思维流程数据挖掘技术进行了描述。 本书可以作为高等院校信息管理、数理统计等专业有关数据挖掘教学的本科生或者研究生的专业课教材，也可以作为各类相关培训班的教材，还可以作为从事数据分析、智能产品软件开发人员的参考书及数据挖掘爱好者的

本书是中国人民大学出版社出版的教材《统计数据分析基础教程（第二版）——基于SPSS%26nbsp;20和Excel%26nbsp;2010的调查数据分析》的配套辅导书。由于本次修订对教材内容进

《Access2010实用教程》以通俗易懂的语言、翔实生动的案例，全面介绍了Access软件的相关知识。该书共分8个项目，以进销存管理系统为例讲解了数据库与Access的基本知识、创建与管理数据库、创建与使用表、操作与修饰表、查询、窗体、报表、宏、VBA编程语言以及Access在人事管理中的应用等内容。该书内容丰富，图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，既适合作为高职院校及各类社会培训学校的教材，也适合作为广大初、中级计算机用户和不同年龄阶段的计算机爱好者学习计算机知识的参考书。

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CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定，对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，这在《从零进阶！数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这在《如虎添翼！数据处理的SASEG实现》中利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。经过处理的数据需要根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据，这在《CDA数据分析师系列丛书：胸有成竹！数据分析的SASEG进阶》中进行了详细的讲解和操作分析。CDA数据分析师丛书整体风格是“理论>技术>应用”的一个学习过程，目的在于商业业务应用、职场数

大数据系列丛书大数据导论周苏王文编著清华大学出版社北京内容简介这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，大数据已经成为IT信息产业中潜力的蓝海。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数据在云端、支撑大数据的技术、数据科学与数据科学家和大数据的未来等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书是为高等院校相关专

数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值。《数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用》研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中。 所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义索引进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混沌社会演化算法进行聚类；采用改进的遗传算法和社会演化算法进行文本聚类研究；将文本挖掘应用到产品研发决策中，构建产品研发文本知识地图，以期提高产品研发的效率和质量。 《数据与文本

《城市交通大数据》从城市交通大数据的基本概念和研究应用现状出发，分析了大数据背景下的城市交通需求、城市交通大数据中各类数据资源，介绍了一系列适合城市交通大数据组织、描述、管理、处理、分析挖掘和可视化等技术与方法，并给出了城市交通大数据应用开发的框架、方案选型、平台设计等参考建议，提出了若干项具有代表性的典型城市交通大数据服务。《城市交通大数据》立足于城市交通信息技术研究、应用开发和交通信息服务实际工作及成果，理论与实际结合紧密，内容丰富，条理清晰，点面结合，覆盖面广。《城市交通大数据》适合城市交通大数据领域的相关技术人员阅读，同时也可以作为城市交通决策、管理和研究人员的参考书。

本书主要分为两大部分，基础篇和建模应用篇。基础篇介绍了有关Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制等基础知识。建模应用篇主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在Python中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用Python进行分析挖掘建模的方法。本书配套提供了书中使用的示例代码及所用的数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的Python的使用方法。