《问卷数据分析：破解SPSS软件的六类分析思路（第2版）》系统介绍了使用SPSS软件进行问卷数据分析的思路及方法，分为四部分，分别是问卷设计、六类问卷分析思路、数据分析方法在SPSS软件中的操作和答疑解惑。其中问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前详细阅读这部分内容。读者可以结合实际情况选读六类问卷分析思路部分的内容。数据分析方法在SPSS软件中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSS软件中的操作细节，并且对输出结果进行说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难杂症，并且提供了解决方法。本书侧重于问卷分析的应用性，力求让读者在*短的时间内掌握使用SPSS软件分析问卷数据的方法并完成高质量的问卷数据分析报告。 使用SPSS软件分析调查问卷数据常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的*功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平，提升工作效率。 本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员，对于Excel高级用户也具有一定的参考价值。
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
本书分12章重点阐述了数据管理的重要性，数据管理面临的挑战，DAMA的数据管理原则，数据伦理，数据治理，数据生命周期管理的规划及设计，数据赋能和数据维护，使用和增强数据，数据保护、隐私、安全和风险管理，元数据管理，数据质量管理，以及现在应该怎么办，能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。
刘振华著的《电商数据分析与数据化运营》从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： 暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Killer application），也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成，从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制，以及在实际业务场 景中的开发实践，其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregatio算子和 Joi算子的实现与执行、Tungste优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。 《Spark SQL内核剖析》不属于入门级教程，需要读者对基本概念有的了解。在企业中任职的系统架构师和软件开发人员，以及对大数据、分布式计算和数据库系统实现感兴趣的研究人员，均适合阅读《Spark SQL内核剖析》。
本书是普通高等教育“十一五”规划教材。《数据结构(第3版)》主要内容包括绪论、线性表和数组、栈和队列、树、图、排序、查找、数据结构程序设计等，最后，以Java语言为例，介绍了面向对象程序设计的数据结构。书中各章后附有自测练习题。《数据结构(第3版)》适用于高等职业学校、高等专科学校、成人高等学校、本科院校举办的二级职业技术学院，也可供示范性软件职业技术学院、继续教育学院、民办高等学校、技能型紧缺人才培养使用，还可供本科院校、计算机专业人员和爱好者参考。
《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》采用通俗易懂的表达方式，对如何使用MySQL进行了详细的介绍。 《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》完全从零基础用户的角度出发，依照用户认知习惯，从MySQL的安装开始，介绍了MySQL的服务器程序和客户端程序的使用、MySQL的数据类型、数据库和表的基本操作、列的属性、MySQL中的表达式和函数、简单和复杂的增删改查语句等入门知识，还介绍了视图、存储程序、备份与恢复、用户与权限管理等高级概念以及使用Java语言连接MySQL服务器等知识。 《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》较好地契合了MySQL初学人员的学习曲线，内容深入浅出，通俗易懂，可帮助初学人员迅速入门MySQL。
手机是人们的电子设备，手机上的各种应用程序可以帮助人们更好地生活和工作。其中，大部分应用程序都是通过网络传输各种数据，以实现各种功能。为了了解这些应用程序的工作状态，需要抓取传输的网络数据，然后通过分析数据，了解应用程序的工作模式，防范恶意程序，保护用户信息。本书共7章，主要内容包括抓包基础知识、手机直接抓包、模拟器抓包、外部抓包、基础数据分析、HTTP/HTTPS数据抓包和分析、数据快速分析。本书适合手机应用开发人员、渗透测试人员、网络维护人员和信息安全爱好者阅读。通过本书的学习，可以帮助读者了解和掌握手机数据抓包的各种方式，熟悉手机应用常用的网络协议，并掌握对应数据的分析方式，从而保障手机信息安全。
手机带给中国社会的不仅仅是人们日常生活的改变, 还有不断丰富和完善的新型产业链。本书在延续手机人系列对于族群与趋势继续进行深入透视的基础上, 首次公布从2009 年积累的行业数据, 系统地以专业数据建模的方式来分析移动互联网相关的垂直产业, 其中既包含传统的运营商、手机品牌等产业, 也有新兴的细分垂直产业。
《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和 研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都 的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的 教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。本书由韩家炜等著。
本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各
本书系统介绍大数据技术的原理、数据挖掘与应用，主要内容包括基本概念、数据收集、数据存储、数据处理、大数据可视化、信息检索、数据挖掘和效能评估。本书以简单易懂的语言、生动有趣的实例和图形展示知识点，将概念、原理与应用融会贯通，并对大数据工具软件进行了细致的梳理。
本书是深入研究互联网思维的经典之作，从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析，全面阐述互联网思维的内核与精神，逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济，平台建设，自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么？过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书，也可以作为一本数据分析师案头推荐的实操工具书，随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
《大数据挖掘》一书系统介绍了大数据挖掘的概念、原理、技术和应用。包括：认识和理解大数据；大数据挖掘需要的相关技术（大数据获取技术、大数据存储管理技术和大数据可视化技术等）；大数据计算框架；大数据挖掘任务（关联分析、聚类分析、分类分析、演变分析、特异群组分析和异常分析）；大数据应用实现；以及大数据挖掘工具。 《大数据挖掘》对大数据挖掘技术进行了全面而细致的定义和归纳，并将向读者展现该领域*研究热点和技术。关于大数据应用实现章节的内容将采用作者实际主持和完成的大数据挖掘项目为实际案例，阐述大数据挖掘应用实现过程中的问题、解决方案和取得的成果。 《大数据挖掘》一书的主要读者是数据科学专业的高等学校学生及老师，从事数据和信息质量工作的研究人员、技术人员、管理人员和决策人员
《城市发展的数据逻辑》通过对城市空间数据和非空间数据（如地形数据、建筑物数据、城市环境数据等）反映城市发展现状和历史的数据进行分析、挖掘，论述城市发展的规律和内在逻辑，为城市发展提供了重要的分析工具和科学依据。 《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状，总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法，并借助一些典型案例，介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用，以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系。 《城市发展的数据逻辑》的读者对象是城市发展领域
什么是数据中台？ 什么样的企业需要建数据中台？ 数据中台应该如何架构与设计？ 建设数据中台的系统方法论是什么？ 一个完整的数据中台有哪些组成部分？ 如何从0到1实现一个数据中台？ 数据中台应该如何运营？ 数据中台的安全如何保障？ …… 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由 数据中台领域的 企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是 的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和 。
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 部分（~3章） 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二
