这书详细介绍大数据挖掘、统计分析学习培训和系统识别中与数据分析有关的基础理论、方式及专用工具。集中学习的总体目标是使学员把握繁杂数据信息的解析与模型；方式学习培训的总体目标是使学员可以依照实证分析的标准和大数据挖掘的流程开展互联网大数据产品研发，专用工具学习培训的总体目标是使学员灵活运用一种数据统计分析的語言。这书內容由10章组成：数据分析简述，大数据挖掘步骤，有具体指导的学习培训，无具体指导的学习培训，贝叶斯归类和因果关系学习培训，高维重归及自变量挑选，图实体模型，顾客关系管理、社会网络分析、自然语言理解实体模型和文本挖掘。这书能用做应用统计学、企业管理学、电子信息科学等技术专业开展大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等有关课程内容的大学本科低年级、硕士研究生教材内容或课堂教学教材。
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本书是数据科学与大数据技术专业参考教材，EMC数据科学认证参考书，通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术
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随著电脑技术的发展，资料存储量呈现倍增成长，以资料採矿为核心的Business Intelligence(BI)显然成为IT和其他行业的必争之地，同时市场潮流Big Data让巨量资料分析变得更重要，商业智慧也顺理成
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欢迎阅读本电子书《实时大数据分析》，本书将为您详细介绍实时大数据分析的概念、工具与技术。通过深入探讨大数据分析的重要性，我们将重点介绍两个主要的实时大数据分析框架，即Storm和Spark。无论您是初学者还是已经具备一定经验，本书都将为您提供一个全面且完整的指南，帮助您在实时大数据分析领域取得成功。
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本PDF电子书将引导您深入了解Spark与Hadoop大数据分析，全面解析Spark和Hadoop在大数据分析领域的应用与优势。通过清晰完整的示例和详尽的解释，帮助读者掌握Spark和Hadoop的基本概念、架构和工作原理，教您如何使用它们进行高效的大数据分析。无论您是初学者还是已有一定经验的专业人士，本电子书都能够满足您对Spark、Hadoop和大数据分析的多方面需求。
