数据科学与大数据 - 第2页

本书以Python语言讲述数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。《对比Excel，轻松学习Python数据分析》围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必

如果你是一名IT工程师，CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议；如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向；……在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？浩如烟海的大数据领域图书可以大致归

本书侧重于 Tableau 软件的“企业应用”，以一个企业内 CoE 的日常工作为主线，通过对话的形式介绍了推广自助分析文化的过程。本书不仅详细描述了系统建设过程中的图表应用、仪表板设计、系统性能管理及系统架构等方面的内容，还深入阐述了数据分析文化的推广方法和一些最佳实践，包括 CoE 在赋能、管控方面的职责定义和工作方法，企业提升全员数据素养的实践方法，以及如何通过 Tableau Day 等活

本书基于Tabelau新版本10.5编写，全面介绍了Tableau的核心功能，包括数据连接与编辑、图形展示与编辑功能，如何与R等工具进行集成，如何在服务器上进行发布管理等内容，而且广泛覆盖数据获取与管理、基础与高级图形分析、地图分析、交互分析与数据挖掘、图表集成整合与分享发布等主要内容，方便大家快速掌握敏捷分析方法与技术。本书适用于互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书秉承循序渐进、易于理解、学以致用和便于查询的讲授理念，讲解时结合了大量实例和作者多年积累的一线开发经验。本书作者拥有丰富的视频制作与在线教学经验，曾经与极客学院合作开设过在线视频教学课程。为了帮助读者高效、直观地学习本书内容，作者特意为本书录制了配套教学视频，这些教学视频和本书配套源代码文件读者都可以免费获取。本书共

本书注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。《数据科学实战》旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

本书基于Tableau 9.1 最新版本编写，详细介绍了Tableau 的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能，包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时，书中以目前电力行业已有的监测、分析业务实践为基础，以丰富的实际案例贯穿始终，对各类方法、技术进行了详细说明，方便读者快速掌握数据分析方法。

《数据分析原理：6步解决业务分析难题》系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成

本书适合Tableau 数据分析师阅读。本书讲述了一个现代企业从最初的报表开发模式转向敏捷型分析模式的故事，通篇以对话的形式模拟职场人员在日常工作中使用数据分析解决问题并进行业务决策的过程。本书组织了一套全新的学习体系，内容由浅入深，从一开始就带入到实际的业务分析应用中，从最基本的时间序列分析开始发现销售模式和季节性波动规律，到通过热图来分析一线销售和服务人员的排班优化，再到深入分析客户的80/2