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《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

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《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（

本书面向数学与工程计算，主要讲解了MATLAB 2017a软件基础、初等数学专题概要、高等数学基本问题、线性代数与矩阵论基本问题、概率论与数理统计基本问题、数值分析基本问题、CASIO fx 991CN X（中文版）函数科学计算器简介七方面的内容。本书适合大中专院校理工科学生学习使用，也可供广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员参考。

本书以图书馆信息化为基点，从理论与实际应用角度，介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括：以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础，详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。本书注重实践性，可操作性强，可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书

《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

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。

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数据新闻作为一种新型的新闻报道形式，弥补了传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解、更具说服力的方法呈献给读者。大量的数据比采访几十个对象获取的信息更多，做出的结论更客观易懂，也更容易阐明观点。 本书介绍在大数据环境下数据新闻的制作流程。以丰富的实践案例解析数据新闻的制作理念和方法。紧密围绕新闻人在制作数据新闻中的实际需求，全面介绍了数据新闻概述，获取数据的工具和方法，使用Openrefine清理和分析数据，数据质量分析，使用Tableau实现数据分析及可视化，以及标签云、关系图制作、Echarts和HTML5等其他数据新闻制作工具。 本书理论与实践结合，偏重数据新闻的具体制作方法。不仅包含的理论知识，而且包含具体的实践案例，多角度启发和引导读者的创新思维，增

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基

本书按照简明、易读、突出实用的原则编写，书中所选案例均来自企业PDM项目实际，并在Siemens PLM Software Teamcenter 10平台上加以实现，同时由编者反复论证，全书图文并茂，并配以详尽准确的讲解步骤，使读者能够快速理解并掌握本书案例中所阐述的PDM实施方法和技巧。另外，本书每章都附有相应的练习题，供读者进行练习。读者通过学习本书，可以由浅入深、循序渐进地理解PDM的基本知识和原理，掌握企业PDM实施技能，逐步具有借助PDM平台提高企业研发核心能力，提升产品质量的工程素养。

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《数据库系统实现（英文版）（第2版）》是关于数据库系统实现方面内容最为全面的著作之一，是美国斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课程的指定教材。书中从数据库实现者的角度对数据库系统实现原理进行了深入阐述。并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分 存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程门课程的内容包括数据库设计和数据库编程。《数据库系统实现（英文版）（第2版）》的后两位作者Jeffrey D.UIIman和Jennifer Widom为该课程编写的教材《数据库系统基础教程》（A First Course iDatabase Systems）第3版的中文翻译版和英文影印版已由机械工业出版社出版。 《数据库系统实现（英文版）（第2版）》内容深入且全面，技术实用且先进，叙述深入浅出，是一本难得的高层次的教材，适合作

堪称相关行业的“动向”和“密码”的“大数据”究竟是什么？为什么如此受众人关注？未来大数据将改变什么？本书以图解的方式为大家详细解读众人关注的焦点——大数据。 大数据不仅仅是行业的热门话题，也是各行各业关注的焦点。因为它不仅改变了社会，也改变了我们的生活和工作方式。大数据还可应用于各个领域，比如气象预测、预防犯罪、医疗领域等，其功能无比强大。读完本书，你将读懂什么是大数据！

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本书详细介绍了数据可视化和数据挖掘技术研究现状，并以煤层气产业为例，介绍了煤层气田数据可视化与挖掘系统的应用与需求分析，详细描述了系统总体架构方案、功能模块设计、主要流程算法，以及系统开发成果等内容。

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本书着重介绍了GIS技术的构成与发展，并将其在城市环境建设领域的应用情况作了较为详细的阐述。在此基础上，将环境空间信息以及空间信息库的概念进行了较为深入的比对、分析，并将之与城市湖泊景观亲水性所需要的各项要素所对应，从概念、特征、目标和意义上为建立城市湖泊景观空间信息数据库作了充分的准备。zui后，笔者将两部分内容耦合在一起，细致地阐述了如何构建城市湖泊景观空间信息数据库，包括子数据库、建库原则、建库步骤等内容。