excel 高阶书籍推荐？

一、excel 高阶书籍推荐？

你好，以下是一些值得推荐的Excel高阶书籍：

1.《Excel 2016 Power Programming with VBA》 by Michael Alexander and Richard Kusleika (2016)

2.《Excel 2019 Bible》 by John Walkenbach (2018)

3.《Excel Dashboards and Reports for Dummies》 by Michael Alexander (2016)

4.《Advanced Excel Essentials》 by Jordan Goldmeier (2014)

5.《Excel 2016 for Dummies》 by Greg Harvey (2015)

6.《Excel 2016 Pivot Table Data Crunching》 by Bill Jelen and Michael Alexander (2016)

7.《Excel 2016 All-in-One for Dummies》 by Greg Harvey (2015)

8.《Excel 2019 Power Programming with VBA》 by Michael Alexander and Richard Kusleika (2018)

9.《Professional Excel Development: The Definitive Guide to Developing Applications Using Microsoft Excel, VBA, and .NET》 by Rob Bovey, Dennis Wallentin, Stephen Bullen, and John Green (2010)

10.《Excel VBA Programming for Dummies》 by John Walkenbach and Michael Alexander (2010)

二、高阶数据是什么？

高阶数据是指从20世纪60年代中期产生已经有40多年的历史，高阶数据一直是最活跃、发展速度最快的IT技术之一。随着网络和多媒体技术的迅猛发展，数据库的应用也得到了更广泛的拓展 ，数据库进入了一个新的时期，现代数据库技术融合多种技术，数据库新技术正在不断发展。

三、大数据领域十大必读书籍？

1. 《数据挖掘：实用机器大数据分析技术》是大数据领域的经典之作，系统讲解机器学习、数据挖掘以及统计分析等的实用技术。2. 《Spark快速大数据分析》详细介绍了Spark的编程模型、核心技术以及优化调优等内容，是快速入门Spark的良心之选。3. 《大数据面面观》从历史、概念、技术和应用等多个层面深入介绍了大数据的全貌，理论与实践并重，适合初学者阅读。4. 《Hadoop权威指南》详细介绍了大数据处理框架Hadoop的实现原理和应用场景，是入门Hadoop的首选。5. 《基于大数据的机器学习》涵盖机器学习基础、评估指标、常用算法等内容，全面介绍面向大数据的机器学习方法。6. 《Python数据科学手册》介绍了基于Python进行数据分析的方法和工具，内容丰富，适合学习Python的数据科学工作者。7. 《数据挖掘导论》系统讲解数据挖掘中的概念、技术和应用，深入浅出，适合入门学习数据挖掘的初学者。8. 《深度学习》是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的理论、算法、工具和应用等。9. 《R语言实战》介绍了基于R语言进行数据分析的方法和工具，手把手教学，适合学习R语言的数据分析师。10. 《数据可视化之美》详细介绍了数据可视化的概念、原理、技术和应用，提供了实用的数据可视化工具和技巧。

四、大数据书籍推荐？

查看以下几本推荐的大数据书籍：《大数据：创新、变革与商业价值》、《利用大数据提升企业竞争力》、《权威指南：BI与大数据分析》、《大数据和机器学习》。

五、这个NBA的高阶数据在哪可以看见？

nba的这样的数据，在虎扑NBA专区、新浪NBA专区、腾讯NBA专区和NBA官网上都有！

六、有关数据分类的书籍？

以下是一些：1. 《数据挖掘概念与技术》：这本书涵盖了数据分类的各个方面，包括贝叶斯分类器、决策树、人工神经网络等。2. 《机器学习》：这本书是机器学习领域的经典著作，涵盖了包括聚类、分类、回归等在内的机器学习算法。3. 《数据科学实战》：这本书详细介绍了如何使用Python和R等语言进行数据分类，包括决策树、支持向量机等算法。4. 《大数据分析》：这本书涵盖了大数据分析的各个方面，包括数据预处理、数据分类等，同时也介绍了许多实际应用案例。5. 《数据挖掘导论》：这本书是数据挖掘领域的经典著作，详细介绍了各种数据挖掘算法，包括分类、聚类等。6. 《统计学》：这本书介绍了统计学的基本原理和方法，包括回归分析、方差分析等，这些方法在数据分类中都有应用。7. 《机器学习实战》：这本书通过多个案例介绍了如何将机器学习算法应用于实际问题中，包括分类问题。8. 《深度学习实战》：这本书介绍了深度学习算法的原理和应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等，这些算法可以用于解决分类问题。9. 《数据分类技术》：这本书详细介绍了各种数据分类技术的原理和应用，包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机等。10. 《数据分析实战》：这本书通过多个案例介绍了如何将数据分析技术应用于实际问题中，包括分类问题。

七、高阶无穷大加低阶无穷大，等价于低阶还是高阶？

这两个应该是等阶无穷大的，具体方法就是和无穷小比阶一样算这个两个数比值的极限就行

八、篮球数据分析书籍？

篮球规则与数据分析战术这本书不错

九、科研数据统计书籍？

《统计学》《探索性数据分析》《应用线性回归》

十、大数据时代书籍？

《大数据时代》由作者夏予川创作，上海紫焰文化传媒有限公司、华章同人、咪咕阅读、《小康》杂志政务大数据中心联合出品，重庆出版社出版。

《大数据时代》是一部全面呈现大数据时代科技利弊与人性善恶的现实题材小说。如果说《大江大河》讲的是我们的过去，那么，《大数据时代》讲的就是我们的现在和未来。