数据是什么?如何应用数据?如何把数据变成更有价值的东西?本书主要适合刚开始使用数据的读者,能让他们对数据的含义、价值及用途有清晰的认识和了解,本书目的是介绍数据的相关知识,同时鼓励人们参与到日益增多的与数据有关的对话中。 本书通过介绍简单数据相关知识,即从一个总体目标、两种思维系统、三大应用领域、四种数据尺度、五种数据分析方法、六种数据展现方式、七种数据活动、八个提前问的问题分别展开阐释数据和分析的方法和思维方式。
本书从大数据发展现状、面临的挑战和机遇以及需要突破的关键问题入手,深入研究了大数据技术发展的现状和技术体系,并从电子政务、医疗卫生、智慧交通、公共安全、科技服务五个领域叙述了大数据的行业应用,从数据租售模式、数据交易模式、数据产品租售模式、行业大数据服务模式、行业价值链重构模式、跨行业数据协同模式、租赁存储空间模式、基础技术服务模式八个方面介绍了大数据的商业模式,并进一步探讨了大数据产业生态及创新模式、大数据背景下的数据权保障制度、大数据人才培养,以及大数据背景下的智能城镇化发展,最后提出了大数据产业发展战略思路与对策。
现实世界中的数据往往并不是能以行列形式呈现的表格型数据,而是富含关系信息的复杂网络。对于挖掘这类数据的潜在价值,图数据库具有明显的优势。本书介绍如何针对真实场景设计和实现图数据库。你将学习图论的基础知识,并尝试构建基于图数据库的社交网络应用程序和 引擎等。你将掌握图数据库开发的所有重要概念,包括递归遍历、图数据建模、查询调优、性能调优、图分析,以及如何避免 节点等反模式。学完本书后,你将有能力构建基于图数据库的应用程序,从而显著地提升数据价值。本书示例采用开源图计算框架TinkerPop及其查询语言Gremlin,但所述概念均适用于Neo4j等基于Cypher的图数据库。
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本书提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理,以及表和索引的扫描方式,详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间,帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响,并能够运用量化的方法进行判断和优化,指导关系型数据库的索引设计。
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本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识,以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事,进而达到有效沟通的目的。具体内容包括:如何充分理解上下文,如何选择合适的图表,如何消除杂乱,如何聚焦受众的视线,如何像设计师一样思考,以及如何用数据。
本书是在《统计基础与应用》的基础上修订而来的。本书根据国家统计局颁布的《中华人民共和国统计法》,在高职高专教育教学改革实践的基础上,全面、系统、科学地阐述了统计学的基本理论,统计工作的基本业务、基本方
【新华书店自营店】 大数据开发与应用(高等学校云计算与大数据专业十三五课改规划教材),9787560650159 作者 编者:青岛英谷教育科技股份有限公司//山东工商学院|总主编:韩存 原价 ¥50.00 出版社 西安电子科大 出版时间 2018-08-01
大数据应用已成为行业热点和产业发展新增长点,数据科学与计算技术也是近期新的前沿领域,其中,大数据计算分析提供了核心的技术支撑。本书从大数据计算系统的三个层次对数据模型、处理算法、计算模型与架构、开发技术标准等内容进行了综合性的介绍,重点阐述了各类数据分析算法和MapReduce,图并行计算,交互式处理,流计算,内存计算等计算架构。本书适合作为数据科学与大数据计算技术、计算机科学与技术、互联网应用系统、物联网工程等专业相关课程的教材。
本书以优化为主题,根据数据库内部原理将DB2数据库对SQL语句及其他操作的内部机制进行详细剖析,并将RDS、DMS、IXM、BPS等DB2内部组件不为人知的一面展现给大家,以期做到对数据库的调优过程知其然并知其所以然。同时本书结合响应时间与资源瓶颈两种性能问题的现象,对数据库调优的整体思路进行详细讲解,对原来老式的调优思路进行整理和改动,结合了DB2V10.1版本的一些新的监控工具及特性,以一种全新的方式阐述DB2数据库性能调优的基本思路及实践方法。 本书适合DB2数据库管理员、数据库相关应用程序开发人员、系统管理员、系统架构师及有数据库基础的用户自学和参考,也可作为DB2培训的参考用书。
《数据素养:数据使用者指南》是一本实用的数据分析和数据素养指南。我们在数据的海洋中遨游,这本书教会我们洞悉数据的意义,识别数据中的陷阱,而非被数据淹没。本书面向那些没有数据分析或者统计学背景的数据领域初学者,使用面向公众开放的数据源来练习Excel软件的各项分析模块,并借此展现如何从数据中洞察有用的信息。在本书的不同章节中,作者借用大量插图、带有详细操作步骤的各式案例来帮助读者学习如何识别、获取、评估、清洗、分析和可视化数据。在此基础上,作者提及数据库管理软件Microsoft Access和MYSQL,数据分析软件SPSS、SAS和R等更复杂的工具,供读者进一步学习参考。