当前位置:首页 > 名称

大约有600项符合查询结果项。(搜索耗时:0.0090秒)

为您推荐: excel数据之美 数据可视化分析基于r语言 excel2016数据透视表应用大全 数据可视化分析基于r语言第3版 excel营销数据分析宝典 大数据时代下易用 origin绘图深度解析 科研数据的可视化艺术

  • Excel在经济统计与分析中的应用实验指导书 第2版 【经济】

    刘凌波主编2018 年出版129 页ISBN:9787030564795

    本教材立足于本、专科的计算机基础教育,以学以致用为指导思想,采用循序渐进的方式,系统地介绍了Excel2010的基本知识和实用技能,结合丰富和典型的现实案例,解决实际工作中的问题,使读者在学习理论知识和功能应用...

  • 信任与数据 身份与数据共享的创新框架 身份与数据共享的创新框架 【经济】

    (美)托马斯·哈乔诺,大卫·舍瑞2018 年出版222 页ISBN:9787514198669

    探讨金融服务的变化。区块链:区块链技术在交易,市场,数据安全等方面的广泛应用;移动支付:现在正在发生什么?前因何在?移动支付的未来将如何发展;市场预测:利用群体的智慧预测未来,通过人机系统的准确性和可......

  • 财务精英都是Excel控 CFO手把手教你学管理会计 【经济】

    李春林著2018 年出版382 页ISBN:9787113243517

    全书以同一家公司所发生的管理实务为例,以财务经理蔡姐第一人称的视角,讲述了与数据分析总监易总相遇共事,运用自身财务管理知识,向易总学习Excel高阶操作,从而成为Excel财管达人的心路历程。在这个过程中,蔡姐自...

  • Word/Excel/PPT/2016高效办公实战应用与技巧大全666招 【工业技术】

    恒盛杰资讯编著2018 年出版408 页ISBN:9787111587842

    本书从大量日常办公常见问题中总结和提炼出666 个实战案例,并简明扼要地进行解析,帮助读者高效而全面地掌握Word、Excel、PowerPoint 三大Office组件的操作,快速变身办公达人。全书共19章,根据内容结构可分为3 ...

  • 数据仓库与数据挖掘 【工业技术】

    龙军,章成源编著2018 年出版258 页ISBN:9787548731719

    本书系统地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、相关知识和基本方法,每种数据挖掘方法都有详尽的实例描述和具体实现步骤。《数据仓库与数据挖掘技术》结构严谨,条理清晰,语言浅显易懂,循序渐进地表达了知识内...

  • 数据分布式并行处理技术 基于天云星数据库的交通管理大数据处理 【数理化】

    向怀坤,陈晓攀,熊志强,刘义宗著2018 年出版231 页ISBN:9787560649610

    本书主要内容包括大数据与交通大数据概论、SCSDB存储管理、数据库对象管理、SCSDB安全管理、SCSDB备份与还原、数据库监控与调优、数据导入与导出、存储过程及自定义函数以及SCSDB运维与管理,中间穿插了公安...

  • 高效办公不求人 169招轻松玩转Word/Excel/PPT 2016 【工业技术】

    恒盛杰资讯编著2018 年出版232 页ISBN:9787111594284

    本书从大量日常办公常见问题中总结和提炼出169 个实战案例,并简明扼要地进行解析,帮助读者高效而全面地掌握Word、Excel、PowerPoint 三大Office 组件的操作,快速变身办公达人。全书共16 章,可分为5 个部分。第...

  • 统计数据收集和数据处理技术 【数理化】

    李云飞等主编2018 年出版264 页ISBN:9787222174146

    本教材采用全新的编写理念,把教学内容、教学方法、教学设计等融合到教材中。教材突出教师的教学能动性和学生的学习主动性,运用项目教学方法,强调技能教学,真正实现学中做、做中学,让教师的教学变得生动,让学生.....

  • 数据挖掘 商业数据分析技术与实践 【经济】

    (美)盖丽特·徐茉莉(Galit Shmueli)著2018 年出版399 页ISBN:9787302497660

    本书提供了一种应用型的、交互式的数据挖掘方法。借助于SAS公司的JMP Pro软件,本书整合了大量现实世界中的新鲜案例,阐明了核心数据挖掘方法的理论和应用。...

  • 数据分析与数据挖掘 【工业技术】

    喻梅,于健主编;王建荣,王庆节副主编2018 年出版276 页ISBN:9787302493662

    本书主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法。包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。每一部分先介绍基本概念、理论基...

学科分类
返回顶部