本书从概念和方法论的层面上，帮助读者深入理解教育学、心理学常用的中高级定量研究方法，同时在相应的内容中介绍了SPSS的统计分析操作，并介绍了如何对数据结果进行解读。理论基础知识与应用操作兼顾，极具实用性。 这是一本新颖的研究方法与统计分析教材。作者针对心理学与教育学的特点，以平实的语言深入浅出地介绍了定量研究设计与统计方法，以及如何利用统计软件SPSS对研究数据进行统计分析。全书共四大部分，分别介绍：心理与教育测量、研究设计、单变量数据分析以及多变量数据分析。本书不但适合研究生将理论与研究实践结合起来学习、贯通，也适合教育学、心理学、心理咨询、康复医学、社会学、社会工作学等学科的研究者。

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《Excel高级应用与数据分析》将结合作者多年在商业智能、数据挖掘、市场研究、数据分析和统计分析领域的研究经验，以及Excel高级系统应用的实战经验，通过行业内实际操作案例，全面地介绍了Excel在数据的组织、管理、计算和分析等方面的强大功能和面向商业智能领域的应用，并着重介绍Excel的高级使用技能与数据分析范例，及其在实际操作中的具体应用技巧和技能。

《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。 作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。

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作为计算框架，Spark速度快，开发简单，能同时兼顾批处理和实时数据分析，因此很快被广大企业级用户所采纳，并随着近年人工智能的崛起而成为分析和挖掘大数据的重要得力工具。 本书由业内知名数据科学家执笔，通过丰富的示例展示了如何结合Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题，既涉及模型的构建和评价，也涵盖数据清洗、数据预处理和数据探索，并描述了如何将结果变为生产应用，是运用Apache Spark进行大数据分析和处理的实战宝典。 第2版根据新版Spark最佳实践，对样例代码和所用资料做了大量更新。 本书涵盖模式如下： ● 音乐推荐和Audioscrobbler数据集 ● 用决策树算法预测森林植被 ● 基于K均值聚类进行网络流量异常检测 ● 基于潜在语义算法分析维基百科 ● 用GraphX分析伴生网络 ● 对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析...(展开全部)

Sandy Ryza 是Cloudera公司资深数据科学家，Apache Spark项目的活跃代码贡献者。最近领导了Cloudera公司的Spark开发工作。他还是Hadoop项目管理委员会委员。 Uri Laserson 是Cloudera公司资深数据科学家，专注于Hadoop生态系统中的Python部分。 Sean Owen 是Cloudera公司EMEA地区的数据科学总监，也是Apache Spark项目的代码提交者。他创立了基于Spark、Spark Streaming和Kafka的Hadoop实时大规模学习项目Oryx（之前称为Myrrix）。 Josh Wills 是Cloudera公司的高级数据科学总监，Apache Crunch项目的发起者和副总裁。

真实世界的数据都是多模态的，真正的通用人工智能（AGI）必将超越单一模态的局限。本书作者基于其多年在工业界的大数据技术经验，系统而全面地探讨了多模态数据技术，从基础概念到关键技术，再到典型应用，全方位讲解多模态数据分析的核心技术与前沿实践。首先详尽地介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图片、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，系统介绍了统计分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等多种方法、模型，包括GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合直播视频、医疗领域等案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。 本书体系化强、案例丰富，以"理论框架—技术路径—实战案例”层层递进的方式提供了完整的知识链路，主体基于Python语言的大量实例代码，可以帮助读者学以致用。 本书既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、算法工程师等数据相关从业者的学习用书，也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业的教材使用。

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