大数据之数据分析与R语言实战培训 资源名称:大数据之数据分析与 语言实战培训 教程内容: 语言的起源简介,其实说到 语言我们就不得不说的 语言, 语言是贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索统计分析的做图解释语言。 语言他基于 语言, 是一款免费自由的软件,它有这 跟 版本,都是可以免费下载使用。 语言的 个基础模块,都在安装程序包中获得,至于其他模块我们就要下载来使用了。 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 142 浏览
数据分析:企业的贤内助_数据库教程 资源名称:数据分析:企业的贤内助 内容简介: 资深数据分析师多年工作经验结晶, 余位行业专家联袂推荐! 数据分析领域的开创性著作,技术内容专业、细致、严谨;写作方式独辟蹊径,构思巧妙,生动有趣! 以企业经营中的案例为依托,将复杂的数据分析知识巧妙地融入其中,完整呈现数据分析项目的流程,系统阐述数据分析的专业思路、方法和技能! 真正的好书不在于给出答案,而在于给出思考问题的方法。本书选择人物对话的形式,通过一问一答把读者带入到思考问题的情境,耳濡目染,感同身受。思路上清晰连贯,表达上深入浅出,减少枯燥的概念 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 142 浏览
谁说菜鸟不会数据分析(工具篇)_数据库教程 资源名称:谁说菜鸟不会数据分析(工具篇) 资源目录: 第 章 高效处理千万数据 最容易上手的数据库 数据库那些事儿 万能的 两招导入数据 数据合并的二三式 快速实现数据计算 数据分组小妙招 重复数据巧处理 数据分析一步到位 数据导入 数据处理 数据分析 本章小结 第 章 玩转数据分析 数据分析工具 是神马 确定分析思路 数据分析前的准备 简单数据分析 多表关联分析 字段计算分析 数据分组分析 数据分析工具库 分析工具库简介 描述性统计分析 直方图 抽样分析 相关分析 回归分析 移动平均 指数平滑 本章小结 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 139 浏览
R与Hadoop大数据分析实战 资源名称: 与 大数据分析实战 内容简介: 本书全面而系统地讲解了如何将 语言与 技术结合并应用于大数据分析,不仅系统且深入地阐释了 与 集成技术的工具、方法、原则和最佳实践,而且通过大量实践案例深入剖析各种常见问题,能为用户高效利用 语言与 技术进行大数据处理提供翔实指导。 全书分为四部分,共 章:第一部分(第 章)是基础知识,主要讲解 语言以及 的安装过程、计算原理和基本概念;第二部分(第 章)是初级应用,主要讲解 、 和 三种实现方案;第三部分(第 章)是高级实例,主要以 为技术背景,讲解多个实际应 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 137 浏览
触手可及的大数据分析工具:Tableau案例集 资源名称:触手可及的大数据分析工具 案例集 内容简介: 《触手可及的大数据分析工具: 案例集》对 的产品、优势、 的新特性及其功能做了全面的介绍,并且从 个不同行业的案例入手,让你在阅读本书后能够从一个新手成长为能够创建出复杂仪表板的高手。 《触手可及的大数据分析工具: 案例集》分为五个部分共 章: 使用概述、新手上路、成功晋级、高手秘籍以及实际应用。 使用概述包含四章,分别从为何要进行数据可视化、 的发展历程、 的产品介绍、 的新特性、 的应用优势以及如何利用 进行数据连接和了解工作区几个方面做了详尽的 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 134 浏览
Python数据分析基础 中文pdf_Python教程 资源名称: 数据分析基础 中文 第 章 基础 第 章 文件 第 章 文件 第 章 数据库 第 章 应用程序 第 章 图与图表 第 章 描述性统计与建模 第 章 按计划自动运行脚本 第 章 从这里启航 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 134 浏览
人人都是数据分析师 Tableau应用实战 刘红阁 pdf_数据库教程 资源名称:人人都是数据分析师 应用实战 刘红阁 第 章 入门 敏捷商务智能 数据可视化明星 的主要特性 的产品体系 的工作区 工作表工作区 仪表板工作区 故事工作区 菜单栏和工具栏 的文件管理 第 章 典型应用场景 数据准备 认识 数据 数据角色 字段类型 字段类型转换 创建视图 行列功能区 标记卡 筛选器 页面 智能显示 度量名称和度量值 创建仪表板 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 133 浏览
大数据分析:方法与应用 资源名称:大数据分析:方法与应用 内容简介: 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模;方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 章构成:大数据分析概述,数据挖掘流程,有指导的学习,无指导的学习,贝叶斯分类和因果学习,高维回归及变量选择,图模型,客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 132 浏览