全部都是电子书，根据书名点击进去即可进入下载页面，不用谢我，请叫我“雷锋”
SQL电子书
SQL必知必会R语言电子书
《R语言实战》《R语言与统计建模》
《统计学与R读书笔记》
《R实践运用》
《R导论》中文版
《R语言与统计分析》
《R语言经典入门》
《R语言 ggplot2：数据分析与图形艺术》
《Learning R》
复杂数据统计方法_基于R的应用》
《R语言编程艺术》
《时间序列分析及应用：R语言》
《R语言初学者指南》
R软件数据分析(初级部分)（高级部分）
《R语言数据操作》
《数据挖掘与R语言》
《统计建模与R软件》
《R语言与网站分析》
《R in Acation》
《R Graph Cookbook》
《A Beginner‘s Guide to R》
《Data Analysis and Graphics Using R》
《Data Science in R》
Using R for Management，Statistical Analysis，and Graphics
SAS与R的数据管理与可视化
计量经济学的R实现
《Introductory Time Series with R》
《Wavelet Methods in Statistics with R》
《R软件数据分析》
R语言 -- 文本挖掘利器
A Handbook of Statistical Analyses Using R Second Edition
Modern Applied Statistics With S 第四版
Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R second edition
Practical Data Science with R
Data Mining with R Learning with Case Studies
Data Mining Algorithms: Explained Using R
R Cookbook
R Programming for Bioinformatics
Software for Data Analysis: Programming with R
Advanced R programming
Mastering Scientific Computing with R
《Machine Learning with R》
《Data manipulation with R》
153分钟学会R.pdf
《(F) Tsay, Analysis of Financial Time Series 3rd.pdf》
《Advanced Topics in Analysis of Economic and financial data using with R.pdf》
《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R .pdf》
《Applied Econometrics with R.pdf》
《Crawley_The R Book.pdf》
《Data Mining with Rattle and R.pdf》
《EconometricsInR.pdf》
《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis.pdf》
《Lattice Multivariate Data Visualization with R (use R).pdf》
《Modelling Financial Time Series with S-PLUS.pdf》
《Modern Actuarial Risk Theory Using R (2nd Ed).pdf》
《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R.pdf》
《Portfolio Optimization with R_Rmetrics原着.pdf》
《Quantitative Risk Management Concepts, Techniques and Tools.pdf》
《R in a Nutshell, Joseph Adler, 2ed, O'Reilly, 2012.pdf》
《R.Graphics.pdf》
《Rmetrics-TimeSeriesFAQ.pdf》
《R与金融时间序列分析常见问题集.pdf》
《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples.pdf》
《Simulation Techniques in Financial Risk Management.pdf》
《现代统计图形.pdf》
《ggplot2:数据分析与图形艺术》
SPSS电子书
《spss统计分析从入门到精通》《SPSS实用统计分析》
《IBM SPSS Modeler14.1应用程序中文指南》
《SPSS统计分析基础教程》张文彤.文字版
《SPSS统计分析高级教程》张文彤.文字版
《Clementine数据挖掘方法及应用》
SAS电子书
《SAS开发经典案例解析》《sas编程技术教程》
《SAS Macro.Programming.Made.Easy》
《SAS编程与数据挖掘商业案例》
《SAS统计分析应用》
《The Little SAS Book 》第四版
医学案例统计分析与SAS应用
Python电子书
《简明 Python 教程》 中文版《Python学习手册》
《Python语言入门》
《Learning Python》第5版
《Python Algorithms》
《python for data analysis》
《Natural Language Processing with Python》中文版
《Python核心编程》 第二版
《Python基础教程》 第二版
Python学习手册（Learning Python）第四版英文版
Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）
《Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis》
《Python Data Visualization Cookbook》
《SciPy and NumPy》
统计学电子书
《统计学》第四版 贾俊平《概率论与数理统计》盛骤 第四版
《漫画统计学》
《统计学：基本概念和方法》
《统计学》 (第三版) 全美经典
《商务与经济统计》(第七版)
《深入浅出统计学》
《现代统计图形》 谢益辉
《漫画傅里叶解析》
《漫画统计学之回归分析》
《漫画统计学之因子分析》
《漫画线性代数》
《爱上统计学》
《数学之美》
《统计学习方法》
统计理论学习笔记lecture notes 纯英文版PDF
赤裸裸的统计学
统计数字会撒谎
Hadoop电子书
《分布式计算开源框架Hadoop+(入门实践)》《Hadoop实战中文版》
《Hadoop应用开发技术详解》
《Hadoop权威指南》
《HBase实战中文版》
《HBase权威指南》 中文版
《Hadoop开发者入门专刊》
《Hadoop_in_Action》
《Hadoop the definitive guide》
《MongoDB权威指南》 pdf
《深入学习MongoDB》 pdf
《Fast Data Processing with Spark, 2nd Edition》
《Fast Data Processing with Spark》 pdf
《Spark快速数据处理》 pdf
Spark SQL编程指南
数据库电子书
《SQL结构化查询语言速学宝典》《深入浅出 SQL》(中文版)
《NoSQL精粹》中文完整版
《深入浅出Oracle》
《SQL入门经典》
MySQL.Cookbook 中文版第二版
大数据畅销电子书
《大数据:正在到来的数据革命》 涂子沛著《数据之巅》 涂子沛著
《大数据时代》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《删除:大数据取舍之道》
《大话数据结构》
《数据之美》
《集体智慧编程》
数据分析数据挖掘电子书
《数据分析：企业的贤内助》《深入浅出数据分析》
《数据挖掘导论》
《数据挖掘概念与技术》
《数据挖掘基础与应用》
《数据仓库》
《机器学习实战》 中文文字版
《数据分析方法五种》
《DATA MINING concepts and techniques》
《数据仓库与数据挖掘》
《A course in Time Series Analysis》
《鲜活的数据 数据可视化指南》
《社交网站的数据挖掘与分析》 pdf
《实时分析-分析和可视化流数据的技术》 pdf
《Web数据挖掘》
《面向程序员的数据挖掘指南》
机器学习
《机器学习算法原理与编程实践》《（中文翻译）Mastering Machine Learning with scikit-learn》
《Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques》
《Machine Learning-A Probabilistic Perspective》
《Foundations of Machine Learning》
《机器学习》
《模式识别与机器学习 》中文版
Machine Learning for Hackers
《Pattern Recognition and Machine Learning》
《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》
《Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data》
机器学习导论 （introduce to machine learning)
The Elements of Statistical Learning
Machine Learning - A Probabilistic Perspective
Optimization for Machine Learning
机器学习实战
神经网络和深度学习neural networks and deep-learning-zh
Modern Applied Statistics With S 第四版
统计自然语言处理基础(中文版 带书签)
Pattern Recognition and Machine Learning
Applied Predictive Modeling.2013
《凸优化》
大数据行业应用
《大数据安全技术与应用》其他
《谁说菜鸟不会数据分析》精通 web analytics 2.0
网站分析实战
《精益数据分析》
《决战大数据》
相关推荐
根据给定文件的内容，以下知识点可以被提取和总结： ### 数据分析与数据挖掘的基本概念 ...通过不断地优化分析方法和加强数据挖掘的技术，可以在大数据时代更好地发挥数据的作用，为社会带来更大的价值。
"交通时空大数据分析、挖掘与可视化" 交通时空大数据分析、挖掘与可视化是当前交通行业中的热门话题。随着大数据时代的到来，交通行业也面临着如何更好地分析、挖掘和可视化交通大数据的挑战。《交通时空大数据分析...
第2章对《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了...
大数据技术已经成为了互联网时代处理海量数据的核心技术之一，它涉及到数据挖掘、分布式处理、算法设计等多个领域。从给定的文件内容来看，本文将重点讨论以下知识点： 1. 数据挖掘基本概念： 数据挖掘是从大量、不...
大数据_挖掘方法与实例分析电子书及配套代码，适合数据挖掘，机器学习
9. **大数据和云计算环境下的数据挖掘**：随着大数据时代的到来，如何在分布式系统（如Hadoop, Spark）上进行数据挖掘也是一个热门话题。 通过阅读《数据挖掘导论》并结合“数据挖掘导论课件”，读者可以系统地学习...
商务分析则是利用统计学、数据挖掘和预测模型等方法，从大数据中提取价值，帮助企业和组织更好地理解市场趋势，优化运营，并制定有针对性的策略。 本书主要涵盖以下几个方面： 1. **大数据概述**：介绍大数据的...
这份"数据分析电子书"集合了多本关于大数据的重要著作，旨在帮助读者深入理解和应用大数据技术。以下将详细阐述这些书籍所涵盖的知识点： 首先，《大数据时代》由维克托·迈尔-舍恩伯格撰写，他是一位领先的数据...
数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的技术。这本书“数据挖掘概念与技术”显然会深入探讨这个主题，帮助读者理解并掌握这一领域的核心概念和实用技术。 ...
大数据平台架构包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘和数据可视化等几个组成部分，这些部分相互关联，形成一个完整的系统，支持企业从海量数据中获取洞察和价值。 大数据平台架构的设计思路是指在...
同时，也会介绍数据预处理、数据挖掘、机器学习算法在大数据分析中的应用，以及如何利用NoSQL数据库和数据仓库进行大数据存储。 此外，本课件结合PPT形式，以图文并茂的方式呈现，使得理论知识更加直观易懂。通过...
最后，课件可能还会讨论大数据的挑战和未来趋势，如数据安全与隐私保护、实时分析需求、云存储和边缘计算的发展，以及如何构建更智能的数据分析系统。 通过这38页的大数据概述，学习者将能够理解大数据的基本概念，...
总之，“数据挖掘中文版”电子书是一本全面介绍数据挖掘基础的教材，涵盖了从预处理到应用的全过程，对于想要在大数据时代掌握数据价值的人来说，是一份不可多得的学习资料。通过深入阅读和实践，读者可以掌握数据...
大数据环境下数据挖掘技术在图书馆的应用 随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，图书馆作为知识服务的重要场所，也开始探索如何利用大数据及数据挖掘技术来优化服务质量、提高管理效率以及深化对读者行为的...
总结来说，这个“数据挖掘电子书”压缩包是学习和研究数据挖掘的宝贵资源，它涵盖了广泛的主题，包括理论、方法和实践。通过系统学习和实践，你可以掌握数据挖掘的核心技术和应用，从而在大数据时代中发挥关键作用。
大数据处理方法包括采集、导入与预处理、统计与分析以及数据挖掘。预处理涉及数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约，以确保数据质量和可用性。数据挖掘则通过分类、聚类、关联规则和预测模型等方法，探索数据中的...
- Data Warehouse Summary（DWS）：汇总层，进行数据聚合，提供数据分析所需的数据视图。 - Application Data Store（ADS）：面向应用的数据存储，通常经过业务建模，为业务应用提供服务。 3. 数据处理 数据处理...
- **传统数据分析与数据挖掘**：传统数据分析通常侧重于描述性统计和解释性分析，而数据挖掘侧重于从大量数据中发现知识和模式，是一种更为复杂的分析方式。 - **大数据对传统小数据分析的拓展**：大数据的出现要求...
本书内容不错，从大数据的概念、数据采集、数据分析、实时数据处理、数据挖掘、深度学习、大数据可视化、大数据安全等各个方面都有涉及，最后还讲述了一些大公司的大数据架构，是一本了解大数据全链路不错的书籍。