《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》结合大量实际案例，介绍了如何利用Excel VBA和数据库查询技术ADO SQL快速进行数据查询、汇总，并开发个性化模板。本书共分8章，提供了大量的VBA实际案例和实用代码。在实际工作中，可以直接照搬套用这些代码，或者结合自己的实际情况稍微修改加工即可使用。 另外，《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》重点介绍了一个比较完整的合同系统模板，包括供货商信息管理、合同信息管理、发票管理、付款管理、统计分析等。《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》可供企事业单位数据管理和数据分析人员参考，也可供大专院校相关专业的学生参考。
《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。
《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》结合大量教学范例和逻辑示意图，深入介绍Microsoft Excel和Power BI中Power Query M函数语言数据清理技术的运行逻辑和进阶使用技巧。本书按照Power Query M函数语言的知识结构，在《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》的基础上，详细、深入地介绍运算符、关键字、数据类型、函数的高级参数，以及高级函数和特殊函数等相关知识。 《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》共9章，分为3篇。第1篇 背景知识 ，主要回顾 入门分册 的知识脉络，并展望本书的知识架构。第2篇 语法进阶 ，首先介绍Power Query M函数语言的高级运算符，然后介绍循环、迭代和递归的相关知识，接着介绍关键词的相关用法，最后介绍错误数据和类型数据的相关知识。第3篇 函数进阶 ，归纳总结M
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。
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！
内容介绍 本书从业务、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，从事电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规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线：Alex将
《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》从Power BI的基础知识讲起，然后逐步深入Power BI的进阶提升知识，最后配合项目实战案例，展示如何使用Power BI进行数据清洗、数据统计和数据可视化等相关操作，从而帮助零基础的数据分析人员快速上手。 《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》共10章，分为3篇。第1篇 基础知识 ，主要介绍Power BI的下载和注册方法，以及相关组件的用法和数据导入方法，并详细介绍Power Query的基础知识。第2篇 进阶提升 ，主要介绍数据建模、度量值、常用的度量值应用案例、可视化看板的制作和Power BI在线版等相关知识。第3篇 项目案例实战 ，主要介绍如何用Power BI制作数据大屏、多页面交互式可视化看板和分析报告3个实战案例，展现数据清洗、数据统计和数据可视化的整个流程。 《从零开始学Power BI商业数据分析（
《用Python高效操作Excel很简单》由浅入深地介绍如何通过Python语言高效、快捷地操作Excel，从而引领读者高效编写各种能自动生成Excel文件的代码。本书精讲Python操作Excel涉及的大部分知识点，并辅以130多个典型代码示例和2个项目实战案例，从而帮助读者轻松上手并快速提高。 《用Python高效操作Excel很简单》共11章，分为3篇。第1篇 基础知识 ，首先介绍Python开发环境的搭建和配置，然后介绍基本数据类型、运算符、控制语句、循环语句、函数、模块和类等Python语言的基础知识。第2篇 进阶实操 ，首先介绍Openpyxl库的基本操作，然后介绍如何使用Openpyxl制作各种常见的Excel图形，最后介绍Openpyxl与Pandas交互操作的相关知识。第3篇 项目实战 ，首先基于前文介绍的基础知识，从数据采集、数据清洗和创建数据报表等方面展示一个自动生成财务报表项目的开发过程，然后对项
《数据恢复技术深度揭秘》第二版是在版的基础之上增加和充实了服务器磁盘阵列（RAID）的恢复技术，新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。本书从逻辑类恢复和物理类恢复两个层面全面讲解当前实用的数据恢复技术。在逻辑类数据恢复方面，内容包括MBR磁盘分区、动态磁盘分区、GPT磁盘分区、Solaris分区、APM分区、BSD分区的恢复技术；Windows平台的FAT32、FAT16文件系统、NTFS文件系统、ExFAT文件系统的恢复技术；UNIX平台的UFS1、UFS2文件系统恢复技术；Apple平台的HFS 文件系统恢复技术；Linux平台的EXT3、EXT4文件系统恢复技术；还包括Windows、UNIX、Apple、Linux平台的RAID-0、RAID-1、RAID -1E、RAID-5、RAID-5EE、RAID-6、HP双循环等磁盘阵列恢复技术。在物理类数据恢复方面，内容包括各大品牌硬盘出现电路故障、磁头
本书的主要内容包括网络数据的定义及相关指标、大规模网络中的链路预测、网络聚类分析、网络数据中的空间自回归模型、大规模网络数据中的模型估计方法、网络数据中的空间自回归模型的拓展及应用、网络中的空间自回归模型的其他研究方向等。本书关注大规模网络数据分析中的模型方法。除模型方法本身的理论拓展之外，在估计方法等方面会涉及大规模数据中的快速计算方法。由于网络分析本身的范围非常广泛，故本书涉及的内容仅局限于作者及团队研究工作中使用到的一部分。在本书的后，为了启发读者思路，对于部分已有网络研究进行了梳理。
内容简介 增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重点聚焦在本质内容上，即数据处理
数据、模型与决策是应用数学建模和计算机技术帮助决策者解决问题。作为国外一本优秀的数据、模型与决策的教材，本书具有以下特色： 1．对枯燥、复杂和技术化的数学问题用简明易懂的语言予以解释，兼顾严谨的数理逻辑。 2．突出建模分析框架和基础逻辑的讲授和训练，在某种程度上实现了艺术与科学的有机融合。 3．课后习题丰富，并配有网络题库，供自学者加强训练，及时检查对理论模型及其求解方法的掌握程度。 第12版把修订重点放在企业和组织的*技术发展上，增加了商业分析（第1章）、项目风险（第8章）以及数据挖掘（第14章）等内容。
内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章： 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学，包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理，以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛点以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难点以及针对性的数
这是一部教你如何从0到1架构与实现一个企业级大数据平台的著作，是作者在大数据和系统架构领域超过20000小时的经验总结。作者从横向视角出发，手把手教你如何拉通Hadoop体系技术栈，以此搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台。通过阅读本书，一定能从本书的内容中找到灵感和思路来应对实际工作中面对的问题。
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。
本书内容围绕股票大数据分析技术展开，主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。 本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法； 之后在每章中结合不同的数据源，从不同角度对股票进行深度分析，介绍相关的数据挖掘算法； 针对数据的特点，提出新的分析思路和计算方法； 结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作进行实战解析。具体内容包括： 基于技术分析指标的买卖点计算方法； 股票时间序列的特征表示方法； 聚类算法与资金流向及主力控盘分析； 筹码分布与筹码分析技术； 财务数据分析与股票的新估值策略； 券商研报评级及其有效性分析； 新闻文本分类和股吧情感分析； 行为金融学与股票行为数据分析； 股票交易决策模型与股票挖掘平台。
本书共分14章，内容主要有R语言简介、数据读取与写入的方法，条件判断、循环等流程控制以及自定义函数，高级绘图、低级绘图、交互式绘图的说明，决策树、支持向量机、人工神经网络的介绍，基本统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析的应用，层次聚类法、K平均聚类算法、模糊C平均聚类算法、聚类指标、基因算法及人工蜂群算法的应用。本书适合没有程序设计经验、想要接触R语言的人以及对统计、机器学习、数据挖掘、文本挖掘、大数据分析有兴趣的人阅读。
本书从整体上进行了改编、扩展和提升。主题内容也有所延伸，其中包括数据的类型与域、表的比较、映像关系、聚集操作符与汇总、视图更新以及子查询。还特别收录了一个新附录 NoSQL与关系理论。 本书涵盖以下内容： 是否可以编写SQL查询找到在公司每个编程部门都至少工作过一次的员工？ 你是否可以确保查询的正确性？为什么恰当的列命名非常重要？ 数据库中的null会带来错误的答案。为什么？你又能做什么？ 映像关系如何能帮助你表述复杂的SQL查询？ 虽然SQL支持 量化比较 ，但是尽量不要使用。为什么？怎样才能避免使用？
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
本书从初学者的角度循序渐进地讲述了MATLAB R2018b的基础知识和应用，全书共分2篇，第1篇为MATLAB基础知识，详细介绍了MATLAB R2018b概述、MATLAB使用初步、MATLAB数值计算及符号计算、MATLAB计算的可视化和GUI设计、 MATLAB程序设计、Simulink仿真、MATLAB应用程序接口等基础知识。第2篇为MATLAB应用，分别介绍了MATLAB工具箱概述，MATLAB在图像处理、优化设计、数字信号处理、控制系统、电力系统、深度学习中的应用，尤其对于MATLAB R2018b全新增加的深度学习功能进行了深入介绍，读者可在基础知识学习的同时进行上机练习。 本书内容深入浅出，简明扼要，结构清晰，方便读者选择学习阅读，适合广大科研及工程技术人员使用，也可作为高校理工科学生的专业教学用书和参考用书。
随着互联网的高速发展，新媒体行业已成为目前的热门行业之一，无论是个人，还是企业、机关、事业单位，都离不开新媒体。《新媒体数据分析基础教程》采用 课堂讲解 课堂实训 课堂小结 课后作业 这一结构进行编写，既有基础理论，又有实操进阶，还有实战提高，非常适合读者进行学、练、查。 《新媒体数据分析基础教程》共 8 章，第 1 章主要介绍新媒体数据分析的基础知识；第 2 章主要介绍各种新媒体数据分析指标；第 3 章主要介绍新媒体数据的采集；第 4 章主要介绍新媒体数据处理；第 5 章主要介绍新媒体数据分析的思维和方法；第 6 章主要介绍新媒体数据可视化；第 7 章主要介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能；第 8 章主要介绍新媒体数据分析报告的制作。 《新媒体数据分析基础教程》由从事多年新媒体、商务数据分析工作的老师参与编
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解了整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的限制，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载，读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人士阅读，包括需要提升实战能力的数据分析专业人士，在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士，从事咨询、科研等工作的专业人士，同时也可以作为各专业的本科和研究生学习数据分析应用的参考书。
