本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
本教材基于IBM SPSS19.0中文版进行编写,通过实验项目的形式介绍了相关统计方法原理、SPSS软件操作与应用。全书分10章约30个实验。每一章设计了实验目的、准备知识、实验内容、实验步骤、实验结果与分析、实验总结、练习与作业。本教材既可以作为高等院校学生学习SPSS软件的实验教材,也可以作为应用SPSS软件进行数据统计分析的一本参考手册,而且特别适用从事统计分析、社会学、市场分析、金融统计、经济统计分析的专业人员和管理人员。
本书内容共分为7章。 第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法,并例举了现有网络工具的使用方法,本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系,并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性,给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题,这是当前数据分析的前沿领域。本书 的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。
在全世界不同的文化中,数据的收集与组织都有着悠久的历史,甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代,日常产生的数据量才开始变得 巨大,而且继续呈指数级增长,其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物,甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变,而是一种质变;其所指涉的不仅是新的技术,还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和计算机科学,对大数据这一主题进行了概要性探讨,并强调指出,大数据不仅改变了商业的运营模式,而且改变了医疗研究的进行方式。与此同时,它也引起了一些重要的伦理问题,作者据此对斯诺登事件、数据安全,以及家庭智能设备可能被黑客挟持等实例进行了讨论。
本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南,作者见证并献身百度大数据的建设,毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原,并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结,同时详解大数据本质、理念与现状,并围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标,深入浅出地讲述企业如何从零到一将完整的数据驱动方案落地,全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。
数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔,数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架,然后根据该框架,结合8个真实的案例,详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程,让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法,包括柱状图、交叉列表统计、A B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据,对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据,体验真实的数据分析流程,避免纸上谈兵。
本书是江苏省高等学校精品教材和“十二五”江苏省高等学校重点教材(编号:2015-1-072)。全书突出基础性、新颖性、实用性、操作性,系统全面、深入浅出、实例丰富,以关系数据库系统为核心,将数据库基本原理、方法和应用技术相结合。本书主要内容包括数据库系统概述、关系数据库、关系数据库标准语言SQL、关系规范化理论、数据库设计、数据库保护技术、SQL Server 2012的应用、数据库应用系统开发和数据库技术新进展等。每章均配有小结并附有适量的习题,便于读者巩固所学知识。书后所附习题答案可以帮助读者检验学习和练习效果。此外,本书配有教学课件及数据库应用系统开发源程序。本书可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、信息管理与信息系统、信息与计算科学以及相关专业的本科生教材,也可作为从事计算机软件工作的科技人员和工程
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本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点,以工作中实际面临解决的问题为案例,从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发,结合工作中数据运营经验,以应用案例为主线,通过业务分析代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。