在本書中，你將學(xué)到：·使用AppEngine應(yīng)用實現(xiàn)自動化定期數(shù)據(jù)攝取。·在GoogleDataStudio中創(chuàng)建并生成數(shù)據(jù)儀表板。·構(gòu)建實時數(shù)據(jù)分析管道，實現(xiàn)流式數(shù)據(jù)分析。·使用GoogleBigQuery實現(xiàn)可交互式數(shù)據(jù)探索。·在CloudDat

《大數(shù)據(jù)分析方法項目實戰(zhàn)》從多個方向?qū)��?shù)據(jù)分析和典型的項目案例進行介紹，涉及數(shù)據(jù)分析的各個方面，主要包括數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)分析方法理論、數(shù)據(jù)分析方法；數(shù)據(jù)分析常用的工具和模塊使用等知識�！洞髷�(shù)據(jù)分析方法項目實戰(zhàn)》知識點的講解由淺入深，讓讀者全面、深入、透徹地理解數(shù)據(jù)分析是對各個分析模塊和分析工具的使用，不僅能夠保持

本教材基于專業(yè)發(fā)展和課程建設(shè)需要，圍繞人才培養(yǎng)目標(biāo)和課程教學(xué)目標(biāo)，依托真實項目和實踐教學(xué)設(shè)施，以亞龍YL-335B型自動化生產(chǎn)線為載體，針對其安裝、調(diào)試和運行等過程中應(yīng)知、應(yīng)會的核心技術(shù)進行了基于工作過程的教林體系開發(fā)。《自動化生產(chǎn)線技術(shù)綜合應(yīng)用（微課版第2版）》在充分考慮亞龍YL-335B型自動化生產(chǎn)線的供料、加工、

本書講解了一個大數(shù)據(jù)綜合項目——招聘網(wǎng)站職位分析。全書共分為6章,內(nèi)容分別是項目概述、搭建大數(shù)據(jù)集群環(huán)境、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化。本書附有配套資源,包括源代碼、教學(xué)設(shè)計、教學(xué)課件等資源。同時為了幫助初學(xué)者更好地學(xué)習(xí)本書內(nèi)容,還提供了在線答疑,歡迎讀者關(guān)注。本書適用于高等院校本、�？朴嬎銠C相關(guān)專業(yè)大數(shù)

本書從大數(shù)據(jù)分析角度入手，首先介紹了不同的大數(shù)據(jù)處理模式與代表性的處理系統(tǒng)，其次對大數(shù)據(jù)分析所應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)的理論工具給予了介紹，最后詳細介紹了典型的大數(shù)據(jù)技術(shù)IBMInfoSphereBigInsights。 本書由3篇共25章組成。第1篇大數(shù)據(jù)系統(tǒng)基礎(chǔ)，由第1章概述和第2章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)組成。第2篇大數(shù)據(jù)分

本書全面介紹了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各個開源組件的理論知識和實踐案例。全書分為上篇——Hadoop基礎(chǔ)篇、中篇——Hadoop提高篇、下篇——案例篇三部分，共11章，涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)可視化一系列大數(shù)據(jù)應(yīng)用生命周期中各階段典型組件的理論知識、安裝部署和實戰(zhàn)使用。上篇為第1～8章，具體內(nèi)容

全書以包裝生產(chǎn)線為載體，以生產(chǎn)線設(shè)備制造與使用企業(yè)為依托，以生產(chǎn)線工作過程為主線，以實際應(yīng)用為宗旨，選取硬包裝、軟包裝和干包裝線中的重點設(shè)備如“沖洗瓶機、灌裝壓蓋機、封罐機、殺菌機、貼標(biāo)機、裝箱機、軟包裝機、氣調(diào)包裝機、熱成型包裝機、裹包機和打包機”11種典型設(shè)備，從“生產(chǎn)線認知”導(dǎo)入，與“生產(chǎn)線輸送裝置”共編寫13章

本書是數(shù)據(jù)挖掘精髓的濃縮。第1章用通俗易懂的語言回答五個基本問題，包括什么是數(shù)據(jù)，什么是大數(shù)據(jù)，什么是數(shù)據(jù)挖掘，以及數(shù)據(jù)挖掘能挖掘出哪些東西和會產(chǎn)生什么價值。然后用6章的篇幅介紹k-均值、k-近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、回歸分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等6種方法。第8章介紹一些實際的應(yīng)用，演示簡單的數(shù)據(jù)挖掘方法如何產(chǎn)生巨大的價值。

本書從設(shè)計學(xué)角度系統(tǒng)地整理了數(shù)據(jù)用于決策的設(shè)計工具和方法，闡述了從數(shù)據(jù)作為商品視角去應(yīng)用設(shè)計思維，提出了多級的數(shù)據(jù)產(chǎn)品理念以及產(chǎn)品化設(shè)計路徑，同時列舉了大量的案例，增強了本書的實用性。本書內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代、數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品、數(shù)據(jù)加工模式、數(shù)據(jù)的價值感知、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化要點、數(shù)據(jù)升級加工和數(shù)據(jù)產(chǎn)品化設(shè)計。

蝙蝠優(yōu)化算法是一種新穎的模擬蝙蝠行為的群智能優(yōu)化算法，因該算法有模型簡單、參數(shù)少、通用性強等優(yōu)點，故被廣泛應(yīng)用于解決實際問題。本書分為8章，第1～2章介紹蝙蝠優(yōu)化算法的基本框架、研究進展，并討論了蝙蝠算法的全局收斂性問題；第3～6章從蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策