会员
大数据可视化
更新时间：2019-12-04 19:14:22 最新章节：5.dServer人工智能服务器
书籍简介
本书是面对当前大数据应用、可视分析研究和应用的新形势，专门为数据科学与大数据技术、智能科学与技术、计算机、数据处理等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教材。该书将教学之严谨和科研之创新有机地结合，全面诠释了大数据可视化的内涵与外延，详细介绍了大数据可视化概述、可视化的类型与模型、数据可视化基础、数据可视化的常用方法、大数据可视化的关键技术、可视化交互、大数据可视化工具、大数据可视化系统——魔镜以及大数据可视化的行业案例等内容。为了便于学习，每章都附有习题。
上架时间：2018-01-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
何光威
最新上架
- 会员本书是《数据库原理——GaussDB技术及应用》一书配套的辅助教材。全书共分3部分：第一部分为实验指导，共有13个综合实验，每一个实验都是根据教学目标而设计，详细讲述了每一个实验的实验目的、实验任务及实验步骤，从而培养学生掌握关系数据库管理软件技术与应用的技能；第二部分为习题集，是根据主教材各章节内容编写的习题及习题答案，内容广泛，有填空、选择、简答、设计及实验题等多种形式，利求通过对这些习题的训计算机6.9万字
- 会员高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证计算机11.7万字
- 会员本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1？5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例计算机10.4万字
- 会员本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求，在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础，内容包含：数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验，所编排的各个实验与第一篇中的各章（除第10、11章外）内容相对应，计算机12万字
- 会员《SQLServer从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了SQLServer开发所必需的各方面技术。全书分为4篇共19章，内容包括数据库基础、SQLServer数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中计算机14.1万字
- 会员《MySQL从入门到精通（第3版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，数据表操作，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务，事件，备份与恢计算机14万字
- 会员本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字
- 会员MySQL数据库是目前全球流行的数据库之一。《MySQL8.0从入门到实战》从入门到实战，系统全面、由浅入深地介绍MySQL数据库应用的各个方面。全书分为8个部分，共18章。第1部分（第1~3章）介绍MySQL的基础知识，包括初识MySQL、数据库设计和数据类型；第2部分（第4~6章）介绍MySQL的基本操作，包括SQL基础操作、MySQL连接查询和数据复制、MySQL基础函数；第3部分（第7、8计算机9.7万字
同类书籍最近更新
- 会员本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSSClementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书共24章，分为4部分。第1部分介绍数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分介绍了回归分析、贝叶斯网络、聚类分析、决策树算法、关联规则、粗糙集、神经网络模型、遗传算法等。第3部分是数据挖掘建模和模型模型评价的基础知识。第4部分包括SPSS数据库45.2万字