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    大数据安全治理与防范:反欺诈体系建设

    张凯 , 张旭

    人民邮电出版社 2023

    主题词: 数据处理

    简介:本书旨在对大数据时代背景下的欺诈安全问题、大数据平台工具、反欺诈对抗技术和系统进行全面的阐释,以帮助读者全面学习大数据安全治理与防范的背景、关键技术和对抗思路,并能够从0到1搭建一个反欺诈对抗系统。本书作为入门大数据安全对抗的理想读物,将理论与实践相结合,既能加强读者对大数据安全对抗的安全场景和技术原理的理解,又能通过复现反欺诈实战中的内容帮助读者培养业务中的安全对抗能力。

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    品味大数据:大数据的历史、内涵、哲学与技术, 你了解多少?

    张玉宏

    北京大学出版社 2016

    主题词: 数据处理

    简介:全书从大数据的历史、内涵、哲学和技术四个角度,全面解析大数据,共11章四大块,第1-3章主要漫谈了大数据的有趣历史,包括数据的启蒙、信息载体的演变和数据管理的发展脉络。第4-6章主要聊聊大数据的内涵,包括大数据与哲学及第四科学范氏的关联。第7-9章是大数据的杂谈,包括大数据的用途、可能面临的陷阱及通过小故事对大数据进行一些反思,第10-11章主要涉及大数据的技术,包括100余篇大数据论文的漫谈及Hadoop的初级实战篇。结构完整,行文幽默,图文并茂。

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    鲜活的数据:数据可视化指南

    邱(Yau, Nathan)

    人民邮电出版社 2012

    丛书名:图灵程序设计丛书

    主题词: 数据处理

    简介:本书教读者怎样寻找数据来源,或者通过编写代码(如Python)搜集数据,然后用可视化工具(如R)对数据进行可视化,让无聊的数据和信息变得更加易于让人接受。

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    新媒体数据分析:精准引流+爆款打造+盈利提升

    李军

    化学工业出版社 2021

    主题词: 数据处理

    简介:本书共分为11个专题,通过两篇内容:工具篇+平台篇,从分析思路、常用工具以及Excel工具等内容开始讲解,介绍了新媒体数据分析的热门工具,以及头条号、大鱼号、公众号、抖音号、快手号、视频号、百家号等热门新媒体平台的数据分析方法。

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    数据产品经理高效学习手册:产品设计、技术常识与机器学习

    张威

    人民邮电出版社 2020

    主题词: 数据处理

    简介:本书主要讲解了产品设计思维框架和具体操作流程, 帮助读者快速了解产品设计的全过程 ; 同时讲解了产品研发的技术常识, 包括前端研发、后端研发、数据库设计等, 帮助读者成为“懂技术”的产品经理 ; 此外, 还通俗易懂地讲解了机器学习原理, 帮助读者成为一个掌握前沿知识的数据产品经理。

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    大数据平台搭建与配置管理

    邓建萍

    中国铁道出版社有限公司 2020

    丛书名:高等职业教育校企合作系列教材

    主题词: 数据处理

    简介:本书主要内容为Hadoop安装与配置、分布式文件系统HDFS、分布式编程框架MapReduce、分布式服务框架Zookeeper、数据仓库Hive、分布式数据库HBase、流式数据处理框架Storm。

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    大数据可视化技术

    吕云翔

    人民邮电出版社 2021

    丛书名:数据科学与大数据技术专业系列规划教材

    主题词: 数据处理

    简介:本书分为三部分:基础理论、大数据可视化、大数据可视化工具及应用。基础理论部分包括第1章、第2章。第1章回顾了可视化发展进程,介绍可视化领域的一些基础概念及应用;第2章介绍可视化的一般流程及设计组件。大数据可视化部分包括第3-7章,主要介绍了不同类型数据的可视化方法。大数据可视化工具及应用部分包括第8-14章,选取了市场上主流的一些可视化工具,围绕它们的使用方法和应用案例展开。

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    大数据导论

    张玉宏

    清华大学出版社 2021

    主题词: 数据处理

    简介:本书阐述了培养具有大数据素养的综合型人才所需要的相关知识储备。本书不仅给读者介绍大数据处理流程中的技术图谱, 而且更为侧重地讨论了与数据科学相关的历史、哲学及伦理学, 以便于读者拓展跨领域的数据思维。为了增强图书的可读性, 图书描述形式力图新颖, 内容深入浅出、文笔流畅、图文并茂。

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    对话大数据:政府/工业/金融/医疗/人才行业创新与应用案例分析

    宋炜

    人民邮电出版社 2018

    主题词: 数据处理

    简介:本书邀请26位在大数据相关行业享有盛誉的知名企业家和权威学者,通过专访的形式,结合具体案例分享关于大数据创新与应用的宝贵观点。全书按大数据+智能政务、工业升级、金融电商、医疗健康、人才教育、娱乐生活和创新创业,划分为七大篇章,深入探讨大数据技术在上述热门领域的创新应用现状与未来发展趋势。

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