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数据无处不在!随着数据变得越来越普遍,人们利用数据的愿望也愈发强烈。数据中隐藏着很多有价值的信息,如潜在的购买者、用户的浏览模式、人口统计信息等。只要能够发现数据中的信息,就会获得对事物深刻的认知并且
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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提
本书是由著名大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark,然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识,接着讨论了如何将Spa
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目录 · · · · · · 前言 基础篇 第1章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4
这是一本实用手册,四位作者均是Cloudera公司的数据科学家,他们联袂展示了利用Spark进行大规模数据分析的若干模式,而且每个模式都自成一体。他们将Spark、统计学方法和真实数据集结合起来,通过
本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典,由大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark,然后介绍了用Spark和Scala进行数
《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融
