Apache Kylin权威指南

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  码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析

  本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。

  袁昕编著计算机8.5万字
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  Python数据分析

  本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth

  王俊主编计算机12.3万字
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  云数据中心基础

  本教材共介绍7个项目，项目1为云数据中心认知，主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计，主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型，主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云

  戴经国 何丰 王国滨 郭炳宇 姜善永计算机12.1万字
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  商业分析思维与实践：用数据分析解决商业问题

  本书本书基于业务问题，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具对数据进行分析，以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解，帮助业务专家做出合适的业务判断，制定准确的业务策略。

  傅一行计算机13万字
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  Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通

  本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。

  熊熙 张雪莲编著计算机10.9万字
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  MySQL数据库基础实例教程

  本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不

  汪晓青主编计算机7.8万字
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  数据挖掘算法实践与案例详解

  数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

  丁兆云 沈大勇 徐伟 周鋆计算机4.7万字
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  数据要素五论：信息、权属、价值、安全、交易

  本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

  张平文 邱泽奇编著计算机14.5万字
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  网络科学与网络大数据结构挖掘

  《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块：第一模块是基础理论，包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导，而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式，兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员

  刘伟计算机0字