大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)不止于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)和技術(shù)，大數(shù)據(jù)更側(cè)重于其在商業(yè)、科學(xué)和社會(huì)等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書基于作者近20年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的咨詢經(jīng)驗(yàn)，分析了大數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)范式的改變，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的關(guān)系等；通過對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)的工具、應(yīng)用和處理方法的總結(jié)，構(gòu)建了一套大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法和體系，幫助人們構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、形成大數(shù)據(jù)組織戰(zhàn)略、

本書主要是探討面向控制需求的閉環(huán)辨識(shí)的基本理論以及工程應(yīng)用技術(shù)，探索可工程實(shí)現(xiàn)的閉環(huán)辨識(shí)新方法和新技術(shù)。本書提出了新的辨識(shí)六要素定義，關(guān)于閉環(huán)辨識(shí)的可辨識(shí)性和可辨識(shí)條件的新看法，模型辨識(shí)準(zhǔn)確度的新定義和通用指標(biāo)，不穩(wěn)定過程的閉環(huán)辨識(shí)新方法，辨識(shí)數(shù)據(jù)采集的參數(shù)優(yōu)化方法以及閉環(huán)辨識(shí)設(shè)定值激勵(lì)的新技術(shù)。本書盡力避免那些晦澀難

增強(qiáng)型分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的未來，本書講解了如何通過前沿的大數(shù)據(jù)技術(shù)和AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策，即增強(qiáng)型分析。 本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數(shù)據(jù)科學(xué)家，在大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域至少都有10年以上的工作經(jīng)驗(yàn)，他們將各自多年來在構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題方面積累的經(jīng)驗(yàn)全部總結(jié)在了這本書中。 全書

本書是一本關(guān)于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的圖書，主要研究R語言在專利分析領(lǐng)域的應(yīng)用方法。全書從四個(gè)方面展開：首先給出R語言快速入門需要掌握的基本知識(shí)；然后從專利分析數(shù)據(jù)處理角度出發(fā)，總結(jié)歸納用R語言處理專利數(shù)據(jù)的幾種常用場(chǎng)景；接著結(jié)合專利分析中的數(shù)據(jù)可視化給出常用專利分析圖表的R語言制圖方法；*后結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法介紹了利用R語言進(jìn)

《自動(dòng)化生產(chǎn)線安裝與調(diào)試》詳細(xì)講解了自動(dòng)化生產(chǎn)線的安裝與調(diào)試過程�！蹲詣�(dòng)化生產(chǎn)線安裝與調(diào)試》主要內(nèi)容包括自動(dòng)化生產(chǎn)線核心技術(shù)基本知識(shí)、上料單元的安裝與調(diào)試、下料單元的安裝與調(diào)試、加蓋單元的安裝與調(diào)試、穿銷單元的安裝與調(diào)試、檢測(cè)單元的安裝與調(diào)試、伸縮換向單元的安裝與調(diào)試、模擬單元的安裝與調(diào)試、液壓?jiǎn)卧�的安裝與調(diào)試、圖像識(shí)

本書系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用的基礎(chǔ)知識(shí)，詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理、分析和可視化等內(nèi)容，并且講述了大數(shù)據(jù)再金融、互聯(lián)網(wǎng)、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用，同時(shí)剖析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私和安全問題。 本書既可以作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程及相關(guān)專業(yè)的教材，也可以供系統(tǒng)分析師、系統(tǒng)架構(gòu)師、軟件開發(fā)工程師、項(xiàng)目經(jīng)理及

本書以實(shí)用為設(shè)計(jì)理念，并結(jié)合數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)分析的相關(guān)內(nèi)容，包括電商數(shù)據(jù)分析概述、數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與處理、數(shù)據(jù)分析常用方法、常用數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)圖表專業(yè)化、撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告等，能夠幫助讀者掌握數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程。 全書共9章。第1章為電商數(shù)據(jù)分析概述，主要介紹數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)概念；

《一本書玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析(第2版)》是一本數(shù)據(jù)分析寶典，介紹了數(shù)據(jù)分析的各種方法，如七何分析法、演繹樹分析法、金字塔原理、4P營銷理論、SWOT分析法、比較分析法、平均分析法、分組分析法、立體分析法等，幫助讀者快速從新手成為數(shù)據(jù)分析的高手�！兑槐緯�玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析(第2版)》共分為10章，內(nèi)容包括走進(jìn)數(shù)據(jù)分析的世界、落實(shí)數(shù)據(jù)分

數(shù)據(jù)的清洗是在大數(shù)據(jù)的挖掘與分析過程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，由于數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性，采用傳統(tǒng)的清洗臟數(shù)據(jù)的工作會(huì)辛苦和乏味。但是如果能利用好的清洗工具和適當(dāng)?shù)姆椒▌t可以讓數(shù)據(jù)的清洗工作變得有趣并能達(dá)到事半功倍的效果。本書從文件格式、數(shù)據(jù)類型、字符編碼等基本概念入手，通過實(shí)例，探討了如何提取和清洗關(guān)系型數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，以及如何實(shí)

基于"深入分析組件原理、充分展示搭建過程、詳細(xì)指導(dǎo)應(yīng)用開發(fā)”的理念，以最新版Hadoop及其生態(tài)組件為對(duì)象，采用理論與應(yīng)用高度融合的方法，介紹大數(shù)據(jù)的概念、技術(shù)、方法、應(yīng)用、以及項(xiàng)目開發(fā)。全書分為三篇，第一篇為大數(shù)據(jù)的基本概念和技術(shù)綜述，第二篇為平臺(tái)搭建與基本應(yīng)用，內(nèi)容設(shè)計(jì)Linux、HDFS、MapReduce、Ya