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基于*的Spark2.2.X版本,分为内核解密篇,商业案例篇,性能调优篇,共31章,学习过程中有任何疑问,可加入QQ群,有专业人员答疑解惑。...
本书以实战案例为主线,以函数理论基础为核心,引导读者从整体上理解Power Query的灵活应用,从实例中获得解决问题的思路和灵感。 本书共24章,分为原理篇、实战篇、函数篇、扩展篇,详细讲解了PQ的原理和函数应用。原理篇详细讲述三大数据结构(简称为三大容器)的原理和M函数的传参,实战篇通过案例讲函数,函数篇按照类名讲函数,扩展篇讲解自定义函数等灵活的应用。 本书的特点是,举一反三把逻辑原理讲透、用类比法强化记忆、案例配套在线视频。不
面对日渐复杂的大数据,科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作,因此需要熟悉和掌握多种统计工具,各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状,基于实际医疗案例,介绍数学基础知识和统计学基础知识,SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生,以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者
《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案,主要包括数据分析导论、使用Pandas DataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seaborn和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步
复杂性是大数据区别于小数据的本质特性,也是当前大数据质量控制与数据治理面临的核心挑战。本书围绕大数据的复杂性开展研究,旨在探索当前数据资源建设与利用过程中面临的挑战和技术难题,促进数据价值的充分释放。 全书分为6部分,共24章。第1部分概述(第1、2章),综述所研究数据控制技术的基本概念和任务定位,以及国内外的研究进展; 第2部分实体分辨技术(第3~13章),研究了高维数据实体分辨、名称分辨、XML数据实体分辨和跨模态数据实体分辨等;
本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。 全书共分为8章:第1章为行业发展介绍,第2章为Vue 2.x的开发基础,第3章为Vue 2.x的组件开发,第4章为Vue CLI开发完全指南,第5章为Vue CLI项目实战,第6章为Vite Vue 3完全开发指南,第7章为Vue 3.x项目实战,第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括:Web前端发展史、Vue的诞生、Vue
该专著的研究内容涉及到两方面:一是大数据经济形势监测理论与方法研究;二是经济大数据统计分析理论、方法重构研究。 前者主要研究内容包括:经济大数据数据源与指标采集;大数据经济形势监测;大数据经济形势预测;大数据经济形势预警和大数据政策模拟这五个部分;后者主要研究内容包括:致力于解决大数据时代下经济统计学基本理论框架的重新构建以及这些理论与其他学科交叉应用研究等一系列的重大理论与应用问题,这些国际前沿研究主要内容包括:经济大数据统计学基本
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
刘争争
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
老王子
(美)雷夫 艾斯
林奕含
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