大数

DT时代_从“互联网_”到“大数据×”

资源名称: 时代 从 互联网 到 大数据 内容简介: 【作者简介】本书的编委会为贵州市大数据战略重点实验室,负责承担贵阳市委、市政府交办的重大调研课题。它是一个跨学科、专业化、国际化、开放型研究平台,是具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库。 【内容简介】知识就是力量,信息就是能量,数据就是变量。连玉明编著的《 时代》全面阐述了人类从 时代走向 时代的基本特征和规律。本书认为,大数据正成为人类的第二母语,大数据已经成为 时代一个国家最重要的战略资源之一。 不仅仅是技术的提升,而是思想的革命。本书首

征信与大数据 移动互联时代如何重塑“信用体系”

资源名称:征信与大数据 移动互联时代如何重塑 信用体系 内容简介: 本书的主要内容分为征信商业模式和大数据在征信领域的应用两大部分。 随着近年来国内征信相关法规的出台,国内市场化的征信业开始起步,建设热情高涨,社会需求旺盛,资本市场热捧、大量互联网公司涌入。但是由于起步晚,国内金融、经济和法制环境配套并不完善,所以国内征信业发展过程虽然遇到空前的机会,但是目前还存在短时间内难以解决的瓶颈。相比而言,在欧美发达国家,征信有一百多年的历史,随着信息技术的发展,已经到了一定的专业高度。因此针对国内目前刚起步的市

架构大数据 大数据技术及算法解析

资源名称:架构大数据 大数据技术及算法解析 内容简介: 本书从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法,探讨大数据的发展和趋势。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述,梳理了大数据的技术分类,如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互,还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践,努力为读者提供一个大数据的全景画卷。 资源目录: 第 章 大数据技术概述 大数据的概念 大数据的行业价值 大数据问题的爆发 大数据处理流程 大数据技术 基础架构支持 数据采

2013大数据全球技术峰会PPT

教程名称: 大数据全球技术峰会 课程目录: 【 教程网】 电子商务中大数据的典型应用 【 教程网】《 的企业级应用》 【 教程网】《 海量分布式关系型数据库》 【 教程网】《 在新浪的大规模运维经验》 【 教程网】《 虚拟化你的大数据应用》 【 教程网】《保险大数据智慧应用 从数据坟墓到数据金矿之路》 【 教程网】《医疗健康大数据 万亿行业》 【 教程网】《在线数字营销中的大数据应用》 【 教程网】《大数据中的安全解决之道》 【 教程网】《大数据中的实时精准营销与风险控制》 【 教程网】《大数据分布式系统

大数据时代:生活、工作与思维的大变革 中文PDF

资源名称:大数据时代 生活、工作与思维的大变革 中文 第一部分大数据时代的思维变革 第 章更多:不是随机样本,而是全体数据 让数据 发声 小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息 全数据模式,样本 总体 第 章更杂:不是精确性,而是混杂性 允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性,不是竭力避免,而是标准途径 新的数据库设计的诞生 第 章更好:不是因果关系,而是相关关系 关联物,预测的关键 是什么 ,而不是 为什么 改变,从操作方式开始 大数据,改变人类探索世界

零起点Python大数据与量化交易_Python教程

资源名称:零起点 大数据与量化交易 内容简介: 《零起点 大数据与量化交易》是国内较早关于 大数据与量化交易的原创图书,配合 开发平台和 开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。《零起点 大数据与量化交易》有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有 代码;第二,包含大量的图文案例和 源码,无须专业编程基础,懂 即可开始学习;第三,配有专业的 集成开发平台、 量化软件和 数据包。 《零起点 大数据与量化交易》内容源自笔者的原版教学课件,虽然限于篇幅和载体,省略了

一本书读懂大数据客户分析

资源名称:一本书读懂大数据客户分析 内容简介: 企业的长期生存能力是指通过持续地满足和超越客户的生理和心理需求来吸引顾客。阅读本书,你将学会如何全面改善客户体验,如何收集、测量以及解读客户数据,如何使用数据创建良好的客户关系,如何实现向数据导向的客户体验转变。 资源目录: 前言 关于本书 可笑的 假设 本书使用的图标 本书之外 本书宗旨 第 部分:客户分析入门 第 章客户分析简介 什么是客户分析? 客户分析能带给我们什么? 运用客户分析 汇编大数据与小数据 第 章度量标准的科学与艺术 累加定量数据 离散数

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