数据分析

Spark大数据分析核心概念技术及实践

资源名称: 大数据分析核心概念技术及实践 内容简介: 本书是大数据和 方面的一本简明易懂的手册。它将祝你学习如何用 来完成很多大数据分析人物。它覆盖了高效利用 所需要的一切内容。作者首先介绍 语法,然后介绍作为基石的 再对 的各大组件 、 、 、 进行详细介绍,最后讲解 集群管理。书中不仅给出了丰富的示例代码,还对 的核心概念和基本原理进行了较为全面的介绍,然你不仅知其然且知其所以然。通过本书,你可以快速上手 ,把 应用到实践中。 资源截图:

数据科学与大数据分析

资源名称:数据科学与大数据分析 内容简介: 数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念,关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书,它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为 章,主要内容包括大数据分析的简单介绍,数据分析生命周期的各个阶段,使用 语言进行基本的数据分析,以及高级的分析理论和方法,主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分

Spark大数据分析 核心概念 技术及实践 中文pdf

资源名称: 大数据分析 核心概念 技术及实践 中文 第 章 大数据技术一览 第 章  编程 第 章  第 章 使用 进行交互式数据分析 第 章 编写 应用 第 章  第 章  第 章 使用 进行机器学习 第 章 使用 进行图处理 第 章 集群管理员 第 章 监控 资源截图:

Python数据分析实战 PDF_Python教程

资源名称: 数据分析实战 内容简介: 简单易学,拥有丰富的库,并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用 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 的基本介绍, 库, 库,如何使用 读写和提取数据,用 库和 库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、 库嵌入和手写体数字的识别。 作者简介: 科学园 科学应用专家,曾为 、 等企业提供咨询。目前正在开发 应用,对接科学仪器和 数据库,生成数据和 服务器应用,为研究人员提供实时分析结果。他还是

NumPy攻略:Python科学计算与数据分析 中文_Python教程

资源名称: 攻略: 科学计算与数据分析 中文 第 章 使用   第 章 高级索引和数组概念  第 章 常用函数  第 章  与其他软件的交互  第 章 声音和图像处理  第 章 特殊类型数组与通用函数  第 章 性能分析与调试  第 章 质量保证  第 章 用 为代码提速  第 章 有趣的   资源截图:

Python数据分析与挖掘实战 PDF_Python教程

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

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:

从Excel到Python 数据分析进阶指南 pdf_Python教程

资源名称:从 到 数据分析进阶指南 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 资源截图:

炼数-数据分析与SPSS(完整)共12周

资源名称:炼数 数据分析与 完整 共 周 教程内容: 第一周 概览 安装与进入 数据文件的管理 建立与保存数据文件 能够编辑数据文件,从原有变量计算新变量 第 二周 script 菜单 , , 过程 菜单 过程, 过程 过程 第三周 菜单 菜单 两因素方差分析 协方差分析 其他较简单的方差分析问题 第四周 菜单 多元方差分析 重复测量的方差分析 菜单 第五周 菜单 过程 过程 菜单 第六周 结果窗口用法 结果浏览窗口 掌握 等软件中使用输出结果,进行图片编辑 统计绘图功能 常用统计图 因素分析 第七周 软