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  • 大数据处理--从采集到可视化(高等学校信息管理学专业系列教材)
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大数据处理--从采集到可视化(高等学校信息管理学专业系列教材)

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  • 作者: 
  • 出版社:    武汉大学
  • ISBN:    9787307215146
  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • 作者: 
  • 出版社:  武汉大学
  • ISBN:  9787307215146
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

售价 ￥ 23.01 6.1折

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    • 商品分类：
      综合性图书
      货号：
      30962193
      商品描述：
      作者简介
      余肖生，博士，教授，三峡大学计算机学院教授，计算机学系书记，毕业于武汉大学信息管理学院。近年来发表各类学术论文30余篇，其中CSSCI源刊论文10余篇，多篇论文被EI、CPCI收录。

      目录
      章数据采集

      1.1大数据概念

      1.2大数据类型及特征

      1.3数据采集方法

      1.3.1问卷调查方法

      1.3.2网络用户数据收集方法

      1.3.3系统曰志采集方法

      1.3.4网络数据采集方法

      第2章数据清洗

      2.1数据质量维度

      2.2数据预处理之数据可能存在的问题

      2.3数据质量问题的原因分析

      2.3.1数据源数据质量问题的原因分析

      2.3.2数据分析阶段数据质量问题的原因分析

      2.4数据预处理之数据问题处理方法

      2.4.1变化量识别

      2.4.2错误拒绝

      2.4.3列清洗

      2.4.4行过滤

      2.5记录匹配算法

      ……


      内容摘要
      本书共分为9章，第一章数据采集，主要介绍了大数据的概念、类型及其特征，常见的数据采集方法；第2章数据清洗，主要讨论数据质量的维度，数据可能存在的质量问题，常见的数据清洗方法；第3章数据ETL，重点介绍了MGO方法；第4章数据存储，主要介绍了大数据时代的一些主流数据存储平台和相关技术；第5章回归算法，主要介绍了线性回归、决策树回归、随机森林回归等，并介绍了其实现的主要步骤以及相应的Python语言实现代码；第6章分类算法，主要介绍了逻辑回归二分类和多分类、度提升分类树等；第7章聚类算法，主要介绍了分割聚类、层次聚类、基于密度的聚类；第8章推荐算法，主要介绍了基于关联规则的推荐、基于内容过滤的推荐等主流方法；第9章数据可视化的关键技术，主要介绍了数据的降维、可视化隐喻及相关的交互技术。

      配送说明

      ...

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