数据集成案例解析

本书深入剖析基于 Python 的数据挖掘案例，提供从理论到实践的全面指导。书中涵盖经典案例分析与代码实现，帮助读者掌握数据挖掘核心技术，无论Python基础如何，都能从中获益。

数据查询是数据库管理系统的核心功能，允许用户根据需求，以易于理解的方式检索数据库中的信息。SQL语言中的SELECT语句为此功能提供了强大的支持，能够灵活提取并呈现用户所需的数据。

Spark作为大数据处理的重要框架，以其高效、易用和弹性扩展的特性广受欢迎。本资料详细介绍了Spark在Core、SQL和Streaming处理方面的实战案例，帮助读者深入理解Spark的各类应用场景和操作技巧。首先，Spark Core模块提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等基础功能，案例展示了如何创建SparkContext，并展示了RDD的基本操作和容错机制。其次，Spark SQL允许用户通过SQL或DataFrame/Dataset API进行结构化数据查询和处理，案例展示了不同数据源的注册和SQL查询，以及DataFrame的常见操作和高级功能。最后，Spark Streaming组件实现了对实时数据流的低延迟处理，案例中演示了如何设置DStream并处理来自不同数据源的流数据，同时涵盖了状态操作和事件时间处理等关键技术。此外，还介绍了Spark与Hadoop的集成，展示了在Hadoop上部署和运行Spark作业的实际操作。

数据仓库为Web数据挖掘的初学者提供了宝贵的实战案例，有助于理解和应用相关技术。

以 PPT 形式呈现经典中文 Access 2003 案例，内容涵盖四个部分，深入浅出地讲解数据库应用。

洞察金融数据: 商业智能应用案例解析 金融行业数据量庞大、信息复杂，商业智能（BI）能够帮助金融机构有效地挖掘和分析数据，从而获得有价值的洞察，提升业务效率和盈利能力。 案例一：精准营销 某银行利用BI系统分析客户交易数据、消费习惯等信息，构建客户画像，识别潜在的高价值客户。基于分析结果，银行可以制定精准的营销策略，推荐个性化的金融产品和服务，提高客户转化率。 案例二：风险管理 某保险公司利用BI系统分析历史理赔数据、客户信用评级等信息，建立风险评估模型，预测潜在的风险事件。通过实时监控风险指标，保险公司可以及时采取措施，降低风险损失。 案例三：运营优化 某证券公司利用BI系统分析交易数据、市场趋势等信息，优化投资策略，提高投资回报率。同时，BI系统还可以帮助证券公司监控运营成本、优化业务流程，提升整体运营效率。 通过上述案例可以看出，BI在金融行业的应用场景十分广泛，能够帮助金融机构实现数据驱动决策，提升核心竞争力。

凝聚了十多位数据挖掘领域资深专家和科研人员，以及超过十年的行业经验，本书以电力、航空、医疗、互联网、生产制造和公共服务等领域的真实案例为主线，以深入浅出的方式讲解Python数据挖掘建模过程，极具实战性。 全书共15章，分为基础篇和实战篇两部分。基础篇阐述数据挖掘的基本原理，实战篇则以一个个真实案例为切入点，通过对案例的深入剖析，帮助读者在实践中积累项目经验，并快速掌握数据挖掘的理论知识。 本书鼓励读者充分利用随书提供的案例建模数据和相关工具进行上机实验，以加深对相关知识和理论的理解。

《SAS编程与数据挖掘商业案例》是一本深入探讨SAS编程技术和数据挖掘应用的专著，作者为姚志勇。书中系统介绍了SAS的基础知识，如数据步、过程步的使用、变量的定义、数据处理技巧等，适合初学者和有经验的用户。通过实际商业案例，读者可以学习数据清洗、建模和模型评估等内容，提升分析能力。压缩包内包含PDF版和相关资源链接，便于进一步学习与应用。

Flink Forward SF 2017 演讲：Eron Wright 带您探索 Flink 与 TensorFlow 的结合 Eron Wright 在 Flink Forward SF 2017 大会上发表了关于 Flink 与 TensorFlow 集成的演讲。此次演讲深入探讨了如何将这两个强大的框架结合，以构建可扩展的机器学习应用。 演讲内容涵盖： Flink 处理实时数据流的优势 TensorFlow 在机器学习模型训练和推理方面的能力 Flink 与 TensorFlow 集成的架构和实现细节 如何使用 Flink 和 TensorFlow 构建端到端的机器学习流水线 实际应用案例分享 通过此次演讲，您将了解 Flink 和 TensorFlow 集成的潜力，以及如何利用它们构建智能实时应用。