《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习。

Stata是一种功能全面的统计分析软件包，具有易操作、运行速度快、功能强大的特点，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是大数据时代为流行的计量软件之一。 全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作入门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析，包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制

这是一本需要 动手实践 的图书，通过带领大家从零构建一款分布式向量数据库，让大家透彻理解向量数据库的技术原理和实现细节。 本书共分为三大部分，内容由浅入深、循序渐进。 第一部分 认识向量数据库 （第1～3章）是基础篇，介绍向量数据库的基础知识，涵盖向量及数据库的基本概念、向量数据库的发展历程和核心功能。 第二部分 构建向量数据库 （第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零开始构建并优化向量数据库，巨细靡遗地展示数据库内核的技术实现细节并辅以代码示例、技术架构图等，旨在让大家真正实现动手写向量数据库。 第三部分 向量数据库的实践与展望 （第7～8章）是结束篇，通过实践案例展示向量数据库在AI应用中的使用方法，并尝试勾勒向量数据库的未来。 本书面向数据库开发人员、数据库管理员、数据库架构师等数据库从业人

《大话数据结构【溢彩加强版】》以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述，大量引用各种各样的生活知识来类比，并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比，《大话数据结构【溢彩加强版】》内容有趣易读，算法讲解细致深入，是一本非常适合自学的读物。 对于学习数据结构来说，难点之一是对相关算法的理解。《大话数据结构【溢彩加强版】》创新性地采用全彩印刷，图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳，使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅，极大提升了阅读体验。 《大话数据结构【溢彩加强版】》主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列

《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》以GraphPad Prism 9.4为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量实例系统全面地介绍Prism在科研数据处理中的使用方法与技巧。全书共11章：第1~3章主要讲解GraphPad Prism的基础知识，包括用户界面、项目组成、图形的输出、数据的输入、数据表类型、图形的修饰与美化等；第4~11章结合Prism数据表的特点，分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握GraphPad的应用，从而更好地处理和分析科研数据。 本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，还可以作为高等学校相关专业的本科生和研究生的教学用书。

《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分： 方法篇 和 实战篇 。 方法篇 介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 实战篇 讲解了如何应用*篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的业务知识，以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。

本书通过大量的绘图和详细的说明，从技术层面以简单易懂的形式讲述大数据分析。这是一本从系统结构搭建到实际开发逐步推进的教科书。书中的知识点包括大数据分析时所需的分布式处理、机器学习，以及分布式存储、分布式计算、开发时可能遇到的瓶颈，还包括大数据的收集、积累、活用以及元数据的使用与管理等。本书适合大数据领域的广大爱好者、商务人士和工程技术人员用于了解、学习、掌握、运用大数据技术进行大数据分析，也适合作为该领域的职业院校和高校本科相关专业的教材及研究生辅助教材。

本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕 数据分析 与 运营增长 两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。 本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读，也适合相关专业的师生阅读。

本书以 实战、实用、实效 为原则，充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点，紧贴大数据实践的业务场景，汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术，包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂，案例丰富，图文并茂，同时配有教学视频和建模平台，适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书，读者无须具备计算机、 软件开发等专业知识背景，即可熟练掌握大数据分析建模的基本方法和技巧。

当应用于大型分布式数据集时，标准算法和数据结构可能会变慢或完全失效。选择专为大数据设计的算法可以节省时间、提高准确性并降低处理成本。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》将最前沿的研究论文提炼为实用的技术，用于绘制、流式传输并组织磁盘和云中的大规模数据集，十分独特。 大规模数据集的算法与数据结构为大型分布式数据引入了处理和分析技术。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》作为指南，包含了行业故事和有趣的插图，使复杂的概念也易于理解。在学习如何将强大的算法(如Bloom 过滤器、计数最小草图、HyperLogLog和LSM树)映射到你自己的用例时，将对真实世界的示例进行探索。 主要内容： ● 概率草图数据结构 ● 选择正确的数据库引擎 ● 设计高效的磁盘数据结构和算法 ● 大规模系统中的算法权衡 ● 有限空间资源下的百分

本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密

在大数据爆发的短短10多年中，NoSQL成为处理大数据必须掌握的热门核心技术之一。《NoSQL数据库入门与实践(基于MongoDB、Redis)(第2版)》正是在这种背景下应运而生的，本书结合MongoDB、Redis和测试工具等全面介绍NoSQL数据库技术，是一本NoSQL数据库入门图书，也是初学者了解NoSQL 技术全貌的图书。全书包括3部分，其中NoSQL基础部分包括初识NoSQL、TRDB与NoSQL的技术比较、NoSQL数据存储模式;NoSQL实践部分（电商大数据）分别介绍了文档数据库MongoDB和键值数据库Redis 入门及提高知识，并通过两个电商平台综合案例详细介绍了MongoDB和Redis在实现不同业务(如日志存储、商品评价、订单信息记录、点击量存储、商品推荐、购物车、记录浏览商品行为等）功能模块开发过程中的具体应用;NoSQL提高部分(电商大数据〉介绍了大数据环境下MongoDB和Redis 在操作速度和数据存储方面的优化方法

本书以统计学史上著名人物的伟大成就为脉络，将数据分析这一学科的发展历程娓娓道来。从开普勒仰望星空拉开统计学序幕，贝叶斯提出主观概率，到人工智能、深度学习逐步渗透今天的日常生活。本书带领读者在数据科学的熠熠星光下，看透大数据的深邃内核。

本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。

《matplotlib数据可视化实战》借助matplotlib讲解开展数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能，从设置图表基础元素（坐标轴、标签、颜色、数学符号等），到根据表现内容绘制不同类型的图表（折线图、条形图、圆饼图、小提琴图等），全面讲解了 matplotlib 的使用方法。为方便读者学习， 书中对相关操作都配以案例及代码进行讲解，读者可以根据自身需求，灵活使用其中的函数 和语句。 本书适合数据分析、数据可视化领域的爱好者、从业者阅读，也适合作为高校相关专业的教材。

《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》是《算法竞赛入门经典（第2版）》一书的重要补充，旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容，从而构建一个更完整的知识体系。本书通过大量有针对性的题目，让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。 《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》共包括6章，分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧，并在章末给出了丰富的分类习题，供读者查漏补缺和强化学习效果。 《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》题目多选自近年来ACM/ICPC区域赛和总决赛真题，内容全面，信息量大，覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出了所有重

数据仓库、大数据、数据科学的简单介绍。 了解企业建立数据湖的各种途径。 探索如何构建自助服务模型，以及如何让分析师便捷访问数据的*实践。 使用不同的方法来构建数据湖。 了解不同行业专家实现数据湖的方法。

对于任何依赖经常性收入和重复销售的企业来说，让客户保持活跃并持续购买是必不可少的。客户流失(或 流失 )，这种代价高昂且令人沮丧的事情是可以预防的。通过使用本书中介绍的技术，你可以识别客户流失的预警信号，并学会在客户离开之前识别并挽留他们。 《客户留存数据分析与预测》向开发人员和数据科学家传授经过实践证明的技术与方法，可以在客户流失发生之前阻止其发生。本书包含很多来自现实中的示例，介绍如何将原始数据转换为可衡量的行为指标、计算客户生命周期价值，并使用人口统计数据改进客户流失预测。通过遵循 Zuora 首席数据科学家 Carl Gold 的方法，你将获得高客户留存率带来的优势。 主要内容 ● 计算流失指标 ● 通过客户行为预测客户流失 ● 使用客户细分策略减少客户流失 ● 将客户流失分析技术应用于其他业务领域 ● 使用

与传统的关系数据库不同，MongoDB是一种面向文档的数据库。本书这一版共分为6个部分，涵盖开发、管理以及部署等各个方面。这一版对TTL和聚合管道等新特性进行了讲解，还增加了配置MongoDB的章节，涵盖面向文档的存储方式及利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合和多个数据库，以及监控、安全性和身份验证、备份和修复、水平扩展MongoDB数据库等多方面的内容。

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。

Apache Flink项目的资深贡献者Fabian Hueske和Vasiliki Kalavri展示了如何使用Flink DataStream API实现可伸缩的流式应用，以及怎样在业务环境中持续运行和维护这些应用。流处理的理想应用场景有很多，包括低延迟ETL、流式分析、实时仪表盘以及欺诈检测、异常检测和报警。你可以在任意类型的持续数据（包括用户交互、金融交易和物联网等数据）生成后，立即对它们进行处理。本书主要内容包括： 了解有关分布式状态化流处理的概念和挑战。 探索Flink的系统架构，包括事件时间处理模式和容错模型。 理解DataStream API的基础知识和构成要素，包括基于时间和有状态的算子。 以精确一次的一致性读写外部系统。 部署和配置Flink集群。 对持续运行的流式应用进行运维。

本书包括如下内容：Clos拓扑结构。网络解耦。网络操作系统选择。路由协议选择。容器网络。网络虚拟化和EVPN。网络自动化。