家庭与办公软件
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大数据分析与应用阿里云计算有限公司 著本书为1+X职业技能等级证书配套教材,依据《大数据分析与应用职业技能等级标准(初级)》编写。全书对标准中涉及的大数据分析与应用的基础知识及技能等进行分析和归纳,并充分考虑学习过程中的可操作性与学习效果,通过理论+实操的形式,使读者能够学以致用、举一反三。 本书主要介绍大数据分析与应用的基础知识及技能,共分为3篇:第1篇大数据基础,主要讲解大数据及大数据分析的基本概念;第2篇数据分析处理,主要讲解SQL基础、数据采集与同步、数据质量管理与数据清洗、数据分析、数据仓库;第3篇数据可视化,主要讲解数据可视化的基础概念、数据分析报表制作。通过学习本书,读者可掌握数据分析基础理论知识和基本技能,完成基本的数据分析工作。 本书配套微课视频、课程标准、电子课件(PPT)、习题解答等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“大数据分析与应用”将在“智慧职教”(www.icve.com.cn)上线,读者可以登录网站进行学习,也可以通过扫描书中二维码观看教学视频,详见“智慧职教服务指南”。教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com索取相关教学资源。 本书可作为大数据分析与应用1+X职业技能等级证书(初级)认证的相关教学和培训教材,也可作为云计算、大数据相关专业技术人员的学习和参考用书。
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Python+Excel职场办公数据分析王红明,张鸿斌 著智能化、自动化办公逐渐成为职场办公的发展趋势,工作中结合Python编程可以自动完成大量重复性的工作,大幅提高工作效率。同时,通过Python编程可以从繁杂无序的海量数据中找出规律,分析出竞品特点、客户喜好、客户来源等。比如银行信贷人员统计大量的贷款客户本息支付情况,上市公司财务人员统计大量的财务数据,企业运营人员统计分析竞品海量数据,连锁超市管理人员分析热销品、客户喜好、复购率等。总之,自动化办公及大数据分析将是未来发展的趋势,是大家都应掌握的一门技能。《Python+Excel职场办公数据分析》以实战案例为主(重点为Python处理分析Excel数据的案例),用大量的实战案例给读者演示如何处理实际工作中的办公自动化问题,如何对大数据进行分析处理。教会职场人士使用办公自动化及大数据分析解决实际问题的方法。《Python+Excel职场办公数据分析》适合数据工作量大的职场人士、财务人士、数据分析人士、商务人士、自动化办公用户、需要处理大数据的用户等阅读学习,也可供Python编程爱好者学习参考。《Python+Excel职场办公数据分析》特点:资源丰富,扫码即可观看49个案例视频(总长330分钟),所有案例源代码均可下载专业实用,基础知识点案例+银行数据/财务数据/运营数据/销售数据领域综合案例
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Python+Office王国平 著《Python+Office:轻松实现Python办公自动化》分为6篇。第1篇Python编程基础篇,介绍Python语言及开发环境搭建、Python编程基础、利用Python进行数据准备;第2篇Excel数据自动化处理篇,介绍利用Python进行数据处理、数据分析和数据可视化;第3篇Word文本自动化处理篇,介绍文本自动化处理、利用Python进行文本自动化处理、利用Python制作企业运营月报Word版;第4篇幻灯片自动化制作篇,介绍幻灯片自动化制作、利用Python进行幻灯片自动化制作、利用Python制作企业运营月报幻灯片;第5篇邮件自动化处理篇,介绍利用Python批量发送电子邮件、利用Python获取电子邮件、利用Python自动发送电商会员邮件;第6篇文件自动化处理篇,介绍利用Python进行文件自动化处理。《Python+Office:轻松实现Python办公自动化》从实际工作需求的角度,详细介绍了基于Python的办公自动化技术,既可以作为职场人员学习Python办公自动化的自学用书,也可以作为高等院校相关专业学生的参考用书。
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大学计算机周晓云 著本书根据教育部考试中心制定的《全国计算机等级考试一级MS Office考试大纲(2020年版)》组织编写。主要内容包括一级MS Office教程的内容包括计算机基础知识、Windows 10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016、因特网基础等,着重介绍计算机的基本概念、基本原理和基本应用。本书可作为高等学校大学计算机课程的教学用书,也可作为计算机爱好者的自学参考书。
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数据科学工程实践谢梁,缪莹莹,高梓尧,王子玲 著这是一本将数据科学三要素一一商业理解、量化模型、数据技术全面打通的实战性著作,是来自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师的经验总结,得到了SQLFlow创始人以及腾讯、网易、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致好评和推荐。 《数据科学工程实践:用户行为分析与建模、A/B实验、SQLFlow》三个部分,内容相对独立,既能帮助初学者建立知识体系,又能帮助从业者解决商业中的实际问题,还能帮助有经验的专家快速掌握数据科学的新技术和发展动向。内容围绕非实验环境下的观测数据的分析、实验的设计和分析、自助式数据科学平台3大主题展开,涉及统计学、经济学、机器学习、实验科学等多个领域,包含大量常用的数据科学方法、简洁的代码实现和经典的实战案例。 第1部分(第1-6章)观测数据的分析技术 讲解了非实验环境下不同观测数据分析场景所对应的分析框架、原理及实际操作,包括消费者选择偏好分析、消费者在时间维度上的行为分析、基于机器学习的用户生命周期价值预测、基于可解释模型技术的商业场景挖掘、基于矩阵分解技术的用户行为规律发现与挖掘,以及在不能进行实验分析时如何更科学地进行全量评估等内容。第二部分(第7~9章)实验设计和分析技术 从A/B实验的基本原理出发,深入浅出地介绍了各种商业场景下进行实验设计需要参考的原则和运用的方法,尤其是在有样本量约束条件下提升实验效能的方法及商业场景限制导致的非传统实验设计。 第三部分(第10~12章)自助式数据科学平台SQLFlow 有针对性地讲解了开源的工程化的自助式数据科学平台SQLFlow,并通过系统配置、黑盒模型的解读器应用、聚类分析场景等案例帮助读者快速了解这一面向未来的数据科学技术。
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老年人营养与膳食指导屠其雷 著,杨爱萍 编本教材在编写时以突出应用能力,内容力求新颖,更好的服务于师生为主要指导思想。故在编写时根据高职高专老年服务与管理类专业学生的培养目标,以老年人生理特点、老年人营养需要、老年人膳食安排、老年人膳食指导为主线,内容包括七个项目,分别是老年人生理状况认知、老年人营养需要、老年人膳食安排、健康老年人膳食指导、老年人缺乏病病因分析与膳食指导、老年人常见慢性病病因分析与膳食指导、老年人食品营养价值分析。编写时力求语言精炼、操作性强、覆盖面广、难易适中,理论知识够用为原则,突出营养学的应用性、实践性和技能性。教材结构以“合理、系统、科学”为准,教材内容设计、项目任务设计充分考虑系统性、逻辑性、科学性和先进性,尽量拓展知识与引入新知识。适合用作老年服务与管理专业、老年护理、康复治疗技术、健康管理、社会工作等高职专业的教材及教学参考用书,同时也可以作为从事营养教学与社会营养工作相关人员的参考用书。
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标签类目体系任寅姿,季乐乐 著内容简介·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的?·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系?·数澜的标签类目体系方法论有何独到之处?数据资产化是企业数字化转型的必经之路,也是数据中台的重要组成部分。标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分,是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。数据作为第五生产要素参与分配,数据资本化的重要前提是数据商品化,数据商品化的Z佳载体就是标签。因此,学习如何将数据转化、映射为标签,并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营,对于商业化企业来说显得尤为重要。本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家,以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力,将数据能力Z大限度地转化为商业价值。全书共9章,分为3部分。由来篇(第1~3章)首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制;为了应对这些数据问题,逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义;论述了采用该方法建设数据资产的3点必要性与意义:资产可复用、业务可理解、价值可衡量。理论篇(第4~6章)详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理;从核心原理衍生出的完整设计步骤,包括3个构建前提和6条设计步骤;同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法,并探讨了其中的核心问题。实践篇(第7~9章)重点介绍了当前可用的标签工具和经典模板,它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率;列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案;并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。
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大数据环境下的半监督学习算法的设计与分析左玲 著半监督学习是近年来机器学习领域中的热点问题,其研究如何利用少量的标记样本和大量的未标记样本训练学习机器, 并且通过未标记样本来改善学习机器的推广性能。本书致力于分析大数据环境下的具有隐私保护性能的半监督学习算法设计与理论分析。其主要内容包括:图正则化半监督算法的设计与稀疏性研究,如何从理论上给出误差分析;保护用户隐私的熵正则化半监督算法。同时,提出熵正则化半监督算法的误差分析方案,建立其收敛速率。*后,展开对设计算法的隐私保护性能分析的研究。
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企业级云原生架构刘景应(四牛) 著《企业级云原生架构:技术、服务与实践》较为全面、系统地介绍了云原生架构相关的方法论与技术产品,并结合作者多年的大型项目建设实施经验,阐述了分布式环境下面向云原生的架构设计实践。本书主要分为4个部分,分别是云原生概述、云原生技术、云原生服务、云原生架构实践。本书兼顾理论、技术与实践,对从事相关行业的读者具有很好的学习指导意义。《企业级云原生架构:技术、服务与实践》面向的读者对象为互联网行业的业务咨询师、系统架构师,以及相关领域的技术开发人员。
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面向数据科学家的实用统计学PeterBruce 著统计方法是数据科学的重要组成部分,但很少有数据科学家接受过正规的统计培训。关于基础统计的课程和书籍很少从数据科学的角度来涵盖这一主题。这本流行指南的第二版在Python中添加了全面的示例,提供了在数据科学中应用统计方法的实用指导,告诉您如何避免它们的误用,并就哪些重要,哪些不重要给出了建议。许多数据科学资源包含了统计方法,但缺乏更深层次的统计视角。如果您熟悉R或Python编程语言,并且对统计数据有一定的了解,那么这个快速参考以一种可访问、可读的格式填补了空白。