"本书从初学者的角度,介绍如何运用R语言进行基本的数据处理和分析,以及一些数据科学技术。通过学习,读者可了解数据输入、数据清洗、数据可视化、数据分析、数据分析报告等大数据分析的一般流程与相应的R语言操作。全书除了提供大量的实际数据,还提供了每一步分析的R语言代码,可作为数据分析的R语言参考书。本书适合普通高等学校统计学
"《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块(实践板块)中的一本关于数据科学的分册。“实践”这个板块,我们将会把学到的编程、可视化,特别是数学工具应用到具体的数据科学、机器学习算法中,并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道:数据分析+图论与网络
《大数据管理》既包括了大数据管理的相关技术知识,也涵盖了大数据管理在多个行业的应用与案例分析,包括:大数据基础、大数据采集、大数据存储、大数据分析、大数据融合、大数据隐私、大数据可视化、大数据前沿、医疗大数据、教育大数据、金融大数据、交通大数据。通过本书,读者能够全方位地认识和掌握大数据管理的相关知识,深入了解大数据的
本书共7章,第1章介绍基于复杂数据预测的研究现状及内容概述;第2-4章介绍数据建模的基础知识和代码实现,包括数据预处理过程、变量选择方法和常用的机器学习方法;第5章和第6章详细介绍复杂数据的变量选择方法;第7章介绍一种改进的支持向量回归模型及具体实现过程。
本书对应《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》,“大数据分析与挖掘”部分,是相关从业者职业培训以及专业技术考核的推荐辅导用书。主要内容包括:BI数据分析、数据统计分析、数据挖掘建模、数据可视化开发等。充分体现大数据行业特色,是培训考核命题的基础素材,也将作为专业水平考核评价的重要参考。《教程》开发工作坚持以下原则:
本书对应《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》,“大数据管理”部分,是相关从业者职业培训以及专业技术考核的推荐辅导用书。要内容包括:数据管理与数据治理、元数据管理、数据质量管理、大数据安全与审计技术、大数据管理实施与评估等。充分体现大数据行业特色,是培训考核命题的基础素材,也将作为专业水平考核评价的重要参考。《教程
本书共分为7章,主要内容包括绪论、知识图谱表示学习的现有研究综述、基于超平面机制的时态知识图谱表示学习模型、基于张量分解技术的时态知识图谱表示学习模型、利用隐式类型信息增强现有静态模型的普适性方法、类型增强的时态知识图谱表示学习模型、总结与展望。知识图谱是一种新型数据管理模式,对原本分散的多专业、多来源、多结构的专业知
本书将数据及其描述作为开端,逐渐深入介绍和数据科学相关的参数估计、假设检验、统计决策与贝叶斯方法、回归分析、时间序列模型、空间数据模型、回归模型的迁移学习及差分隐私统计推断等知识。此外,结合数据科学的实际应用,书中还讲解了回归模型的迁移学习、差分隐私统计推断等热门实用技术。
本书是数据管理领域的专业技术指南,书中从基础概念出发,全面系统地介绍了数据资源管理的原理、方法与技术。首先,本书在介绍数据资源管理的基本概念、发展历程、规划方法和管理模式等内容的基础上,详细论述了数据建模方法和治理方法,使读者对数据模型的组成、类型和建模方法及数据标准管理、数据质量管理等有一个基本认识;然后,深入讲解了
本书以普及数据采集与处理基础知识,培养数据采集与处理基本技能与素养为目标。全书共分为七个学习项目,分别为:电子商务数据概述、电子商务数据采集认知、市场数据采集、运营数据采集、产品数据采集、数据分类与处理、数据视觉化呈现。