数据可视化实战 : 使用D3实际交互式图表

[美] Scott Murray

你手头有一些数据，想做成漂亮的图表放到网站上？好主意，通过浏览器来跨平台实现数据可视化是正确的选择。什么，你还想让图表能够响应用户操作？没问题，交互式图表比静态图片更能吸引人去探究本源。好啦，要生成通过浏览器展示的动态图表，首选目前最热门的Web数据可视化库——D3。 这本书很有意思，而且对读... 详情

豆瓣评分: 7.5分 发布时间: 2019年6月16日 11:30

数据科学实战

[美] Rachel Schutt,[美] Cathy O'Neil

• 统计推断、探索性数据分析（EDA）及数据科学工作流程 • 算法 • 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理 • 逻辑回归 • 金融建模 • 推荐引擎和因果关系 • 数据可视化 • 社交网络与数据新闻 • 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop 详情

豆瓣评分: 8.2分 发布时间: 2019年6月16日 11:29

数据科学入门

[美] Joel Grus

数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注... 详情

豆瓣评分: 7.1分 发布时间: 2019年6月16日 11:28

数据分析实战

［ 日］ 酒卷隆治　里洋平

本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决... 详情

豆瓣评分: 7.1分 发布时间: 2019年6月16日 11:26

干净的数据：数据清洗入门与实践

[美] Megan Squire

数据清洗是数据挖掘与分析过程中不可缺少的一个环节，但因为数据类型极其复杂，传统的清洗脏数据工作单调乏味且异常辛苦。如果能利用正确的工具和方法，就可以让数据清洗工作事半功倍。 本书从文件格式、数据类型、字符编码等基本概念讲起，通过真实的示例，探讨如何提取和清洗关系型数据库、网页文件和PDF文档... 详情

豆瓣评分: 6.5分 发布时间: 2019年6月16日 10:54

Spark快速大数据分析

[美] Holden Karau,[美] Andy Konwinski,[美] Patrick Wendell,[加] Matei Zaharia

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豆瓣评分: 7.9分 发布时间: 2019年6月15日 18:59

Spark高级数据分析（第2版）

[美] 桑迪 · 里扎,[美] 于里 · 莱瑟森,[英] 肖恩 · 欧文,[美] 乔希 · 威尔斯

作为计算框架，Spark速度快，开发简单，能同时兼顾批处理和实时数据分析，因此很快被广大企业级用户所采纳，并随着近年人工智能的崛起而成为分析和挖掘大数据的重要得力工具。 本书由业内知名数据科学家执笔，通过丰富的示例展示了如何结合Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题，既涉及模... 详情

豆瓣评分: 0.0分 发布时间: 2019年6月15日 18:57

R数据科学

[新西兰] 哈德利 • 威克姆,[美] 加勒特 • 格罗勒芒德

本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮... 详情

豆瓣评分: 9.6分 发布时间: 2019年6月15日 18:54

Python数据挖掘入门与实践

[澳] Robert Layton

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等... 详情

豆瓣评分: 7.6分 发布时间: 2019年6月15日 18:44

Python数据科学手册

Jake VanderPlas

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和... 详情

豆瓣评分: 9.2分 发布时间: 2019年6月15日 18:43