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构建数据湖仓
¥47.6(7折)定价:¥68.0在数据湖仓的所有新增要素中，排名第一的就是可以利于数据分析和机器学习所用的分析基础设施。分析基础设施包括一众大家广为熟悉的东西，当然也包括一些可能对大家还有些陌生或略带新鲜感的概念。比如包括：元数据、数据血缘、 数据体量的度量 、数据创建的历史记录、数据转换描述。 数据湖仓的第二个新增要素，是识别和使用通用连接器。通用连接器允许合并和比较所有不同来源的数据。如果没有通用连接器，就很难（实际上是几乎不可能）将数据湖仓中的不同数据关联起来
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统一星型模型——一种敏捷灵活的数据仓库和分析设计方法
¥81.0(7.5折)定价:¥108.0数据模型作为仓库和集市的核心组成部分，它的价值不言而喻。而统一星型模型是一种构建分析型应用的*敏捷和灵活的设计方式，与传统的维度模型相比，它具有诸多优势。这本书是数据仓库之父BIllInmon强力推荐的，书中可看到统一星型模型作为单一星型模型的强大功能。Inmon和Francesco Pupplin在书中阐述了为什么统一星型模型是当前商业智能设计的优选方法，介绍了它的发展历程、背景、设计方法以及如何解决业务问题。统一星型模型是实现业务
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Python语言及其应用(第2版)
¥90.9(7折)定价:¥129.8本书分为上、下两大部分，共计22章。第一部分（~11章）由浅入深地介绍Python的基础知识，包括变量、数值、条件语句、文本字符串、循环语句、元组、列表、字典、集合、函数、对象、类、模块、库，等等。掌握这些基础知识将为运用Python奠定牢固的基础。第二部分（第12~22章）介绍Python的应用，所涉及的领域包括Web应用、数据库、网络和机器学习。你将学会用Python处理时间、进行网络通信、完成数据科学任务等，还会了解并发的相关知
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Spark权威指南
¥89.6(7折)定价:¥128.0?大数据技术和Spark概述。?通过实例学习DataFrame、SQL、Dataset等Spark的核心API。?了解Spark的低级API实现，包括RDD以及SQL和DataFrame的执行过程。?了解Spark如何在集群上运行。?Spark集群和应用程序的调试、监控、和调优。?学习Spark强大的流处理引擎——结构化流处理。?学习MLlib并了解如何应用它解决包括分类、推荐，以及其他多种实际问题...
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用户体验度量:收集、分析与呈现(第3版)(全彩)
¥96.6(7折)定价:¥138.0用户体验度量对有效提升产品质量至关重要。本书详尽地介绍如何有效且可靠地收集、分析和呈现典型的用户体验度量数据：操作绩效（正确率等）、可用性问题（频率和严重程度）、自我报告式的满意度及生理/行为数据（眼动追踪等）。相对第2版，本版不仅新增第8章“情感度量”，还引入许多新的度量指标，如AttrakDiff、Kano方法、Google的HEART框架、新的Bentley体验记分卡等，全面更新用户体验度量的相关案例。本书内容翔实，是一本值得用
