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我最想要的Excel数据分析书_数据库教程

我最想要的Excel数据分析书_数据库教程

资源名称：我最想要的 数据分析书 内容简介： 在 大数据 的时代，挖掘海量信息的价值被越来越多的人所关注。例如，能否从销量数据中预测以后的销量？从网站访问日志能总结出哪些规律？但绝大多数人并没有正确的意识概念，仅凭自己的感觉或者从别人那里听到的某些经验之谈进行一些假设，并且在假设的前提下再确立数据的分析方向，这样往往会导致数据分析结果的局限性。 《我最想要的 数据分析书》从统计分析最基础的解决思路开始介绍，然后结合四个实际实用案例进行了讲解，最后阐述了如何利用 环境，使数据分析更加高效。 资源目录： 第
ppt模板 2025年08月27日
Splunk大数据分析

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资源名称： 大数据分析 内容简介： 是一种典型的大数据处理工具，能够高效地按时序对数据进行存储、索引、访问，已广泛应用在多个领域。本书是介绍如何实时处理大数据并从中获得商业价值的一本实用指南。本书通过真实的大数据分析项目，从数据导入、访问、挖掘和可视化角度全面而系统地介绍 的基本概念和使用方法，以帮助读者快速掌握 。 全书共 章，分为四个部分：第一部分（第 章）介绍 的基本操作，包括利用 进行数据收集、处理、分析及结果可视化等的基本操作和命令，以及使用日志文件创建高级数据分析报表的方法；第二部分（第 章）
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Python数据分析与挖掘实战 PDF_Python教程

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资源名称： 数据分析与挖掘实战 内容简介： 余位数据挖掘领域资深专家和科研人员， 余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍 数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共 章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例
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Python数据分析实战 中文pdf_Python教程

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资源名称： 数据分析实战 中文 第 章　数据分析简介第 章　 世界简介 第 章　 库　 第 章　 库简介 第 章　 ：数据读写 第 章　深入 ：数据处理 第 章　用 实现数据可视化　 第 章　用 库实现机器学习　 第 章　数据分析实例 气象数据 第 章　 内嵌 ｓｃｒｉｐｔ库 第 章　识别手写体数字 资源截图：
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IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹_数据库教程

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资源名称： 数据分析与挖掘实战案例精粹 内容简介： 《 数据分析与挖掘实战案例精粹》以 和 为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析／挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《 数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。 资源目录： 第一部分 数据分析基础 第 章 数据分析方法论简介
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从Excel到Python——数据分析进阶指南

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资源名称：从 到 数据分析进阶指南 资源目录： 版权信息 作者简介 序 第 章 生成数据表 第 章 数据表检查 第 章 数据表清洗 第 章 数据预处理 第 章 数据 提取 第 章 数据筛选 第 章 数据汇总 第 章 数据统计 第 章 数据输出 案例 万次骑行：纽约自行车共享系统分析 结束语 资源截图：
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触手可及的大数据分析工具:Tableau案例集

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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
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Hadoop大数据分析与挖掘实战 完整pdf

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资源名称： 大数据分析与挖掘实战 完整 第 章　数据挖掘基础 第 章　 基础 第 章　 生态系统： 第 章　 生态系统： 第 章　大数据挖掘建模平台 第 章　挖掘建模 第 章　法律咨询数据分析与服务推荐 第 章　电商产品评论数据情感分析 第 章　航空公司客户价值分析 第 章　基站定位数据商圈分析 第 章　互联网电影智能推荐 第 章　家电故障备件储备预测分析 第 章　市供水混凝投药量控制分析 第 章　基于图像处理的车辆压双黄线检测 第 章　基于 的大数据挖掘开发 第 章　基于 的数据挖掘二次开发 资源截图：
网络资源 2025年08月27日