数据科学与大数据 - 第2页

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

国内首本Tableau数据可视化著作，内容全面，帮你分分钟搞定大数据的可视化分析；透过70多个数据可视化分析实例，全方位展示Tableau进行大数据可视化分析的各种技术细节和实用技巧，为快速掌握Tableau提供翔实指导。本书将带领你深入地了解Tableau,认识它,使用它,并从中受益。作者从导入数据到Tableau开始，循序渐进地讲解各种图形的创建过程及实现细节，并探索Tableau的一些实用高

数据，自古就有，人口普查、农业统计、军事战争、政治计算……数据虽小，却有助于治国安邦。美国之所以繁荣鼎盛，数据文化根基牢不可破概是主因之一。信息爆炸、互联互通、智慧城市时代，大数据，更以排山倒海之势席卷全球，政府施政、企业掘金，大众要公平与正义，大数据被赋予了新的历史使命。在《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们

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

《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》是《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。全书分为3 篇：第1 篇主要介绍数据分析的基础知识，包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程，使读者对数据分析有一个整体的认识；第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识，包括如何选取一列数据、如何对数

《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。第1 篇首先介绍了Python 的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程

Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从

通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。《Hadoop数据分析》旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分，第一部分从非常高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；第二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技

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。

《Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。