本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析 从玩转Excel开始、海量数据管理 拿MySQL说事儿、数据可视化 Tableau的使用、数据分析进阶 Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。 本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员、对数据分析感兴趣的企业高管以及创业者的参考用书。
本书从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和 新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。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一本书。
内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。 全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。 第壹部分 基础知识（第1章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，*后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分 通用能力（第2~3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分 数据管理（第4~9章
本书以LabVIEW 2017为基础，讲述LabVIEW图形化编程语言的原理，以及如何利用LabVIEW完成虚拟仪器设计。全书共15章，分为两篇，分别是基础知识篇（第1~13章）和实际应用篇（第14、15章）。第1章，综述虚拟仪器技术的构建思想和方法论。第2~7章，讲述LabVIEW图形化编程语言的基本原理以及编程方法，内容包括LabVIEW入门、基本数据类型、程序结构、复合数据类型、文件I/O、图形显示及其他技巧。第8~12章，阐述如何利用LabVIEW去控制仪器硬件以实现对被测信号的数据采集，内容包括选择专用的数据采集卡进行数据采集； 利用计算机自带的声卡实现数据采集； 利用摄像头完成图像采集； 仪器控制和控制单片机。第13章，讲述用LabVIEW实现仪器应用的若干算法和信号分析处理的相关知识。第14、15章，介绍利用LabVIEW完成有实际应用背景的两个虚拟仪器项目，分别是用LabVIEW构建函
本书从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理，非常便于自学。本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。本书既可以作为想了解大数据技术和应用的初学者的教材，也适合作为培训中心、IT人员、企业策划和管理人员的参考书。
本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程，对必要的应用场景，使用Python语言给出案例。
技术是把双刃剑，当我们在积极拥抱新技术的同时，也不能忽视其所带来的风险，比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时，列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例，包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等，也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据，如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题，本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范，这在当前很有现实意义。
本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以使读者达到熟练应用的目的。 本书可作为大数据、云计算、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的教材，可也作为大数据爱好者的自学参考书。
本书围绕健康医疗大数据的理论与实践展开论述。全书共分为7章，第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章~第6章分别对临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及基因检测大数据的应用实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。
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。
在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！ 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！
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
当前,全国首批已有38所高校开设“大数据”本科专业，预计在未来5年中开设“大数据”专业的本科和高职高专院校数量将超过500所，社会对大数据人才需求将达到100万人/年。案例教学是大数据人才培养的重要内容。 《大数据案例精析》以分析大数据在各个行业领域中的典型应用为主线，选取国际国内有代表性的近30个案例进行重点分析，行业包括政府大数据、金融大数据、医疗大数据、交通大数据、教育大数据、旅游大数据、通信大数据、电商大数据、工业大数据以及物流大数据等，每个行业平均选取3个案例进行分析，形成相对统一的案例分析体系，同时还提供相应的教学课件配套资源。
本书介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的常用算法、常用工具、用途和应用场景及应用状况，讲述了常用数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则的概念、思想、典型算法、应用场景等。此外，本书还从实际应用出发，讲解了基于日志的大数据挖掘技术的原理、工具、应用场景和成功案例。日志挖掘技术现在已得到了广泛的运用。通过以上内容的学习，读者将了解数据挖掘的基本概念、思想和算法，并掌握其应用要领。本书可以作为培养应用型人才的课程教材，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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。
《数据密集型计算和模型》一书涵盖了数据密集型计算的体系结构、计算模型和编程方法，内容系统全面，着重介绍原理和方法。并配以图片，便于读者理解。 《数据密集型计算和模型》一书前半部分，重点介绍了数据密集型计算的概况，及其与高性能计算和云计算的异同、应用领域以及面临的挑战问题；巨量数据时代的计算机组织体系和技术；内存计算组织体系和技术；等等。后半部分重点介绍了几个常见的计算模型，如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型，并综合介绍了一些专门领域的计算模型，如All-Pairs模型等。 数据密集型计算是大数据时代的标志。《数据密集型计算和模型》一书借鉴了近年来在该领域的研究成果，有一定的创新，其出版较好地弥补了市场空白。
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。
本书详细介绍了一*大数据应用案例 电信用户行为分析，案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
当前,全国首批已有38所高校开设“大数据”本科专业，预计在未来5年中开设“大数据”专业的本科和高职高专院校数量将超过500所，社会对大数据人才需求将达到100万人/年。案例教学是大数据人才培养的重要内容。 《大数据案例精析》以分析大数据在各个行业领域中的典型应用为主线，选取 有代表性的近30个案例进行重点分析，行业包括政府大数据、金融大数据、医疗大数据、交通大数据、教育大数据、旅游大数据、通信大数据、电商大数据、工业大数据以及物流大数据等，每个行业平均选取3个案例进行分析，形成相对统一的案例分析体系，同时还提供相应的教学课件配套资源。
本书是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、数据处理、视觉设计、统计、数学、航空航天、建筑、遥感影像等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教材。全书划分为三篇：基础篇、数据篇和应用篇。其中，基础篇从人、数据、可视化流程等三个层面阐述数据可视化的基础理论和概念；数据篇则针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、高维非空间数据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；应用篇着重介绍可视化综合应用及实用系统。为了便于学习，每章后都附有习题和参考文献。 本书的特点是内容完整，叙述简明，重点突出；以数据类型为导向，以行业应用为目标。作者专门收集和整理了相关的课程教案、典型数据、精彩案例、可视化作品、课程附属视频和动画材
本书虽然是《商业智能深入浅出—Cognos，Informatica技术与应用》一书的修订版，但在结合各方面的反馈意见之后，对内容上做了很多调整，力求*、细。同时书中将商业智能和大数据有机地结合起来，增加了一些相应的章节和案例，扩充了知识点，几乎涵盖了商业智能领域的所有知识。本书并不推崇细节性的理论知识讲述，因为每一部分理论都可以写成一本书。本书主要针对如何解决项目中所遇到的问题，以及商业智能项目开发的一般流程。本书还力图帮助初学者快速进入到项目之中，所以本书对他们来说具有极高的参考价值。 本书内容可以分成如下几个部分。 理论篇：主要包括商业智能概述、数据仓库理论知识、数据挖掘和分析、大数据理论知识等内容。 项目篇：主要包括商业智能项目需求的定义、商业智能项目模型的建立、商业智能数据仓库
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。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，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推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建
