本书针对高校商学院商业分析课程编写，内容涵盖了所有相关的商业分析主题，而且各个主题在设计上都是模块化的，教师授课时可灵活地选择最符合其课程目标的主题。比如，本书可以适用于涵盖数据处理（第2章）、数据可视化（第3章）、综合指标（第3章）、统计理论（第4章和第5章）和回归分析（第6章和第7章）的入门课程，或侧重于预测（第8、9、10、11和12章）和预测性建模（第13章）的高级商业分析课程。 为适应不同学生对于统计软件的需求，本书每个知识点都提供了Excel和 R语言两种分析方法和实际操作，而且所有的例题和习题都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R语言3.5.3版本。 本书的最终目的是让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并对研究结果及其相关性进行沟通

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均

本书基于主题划分章节，每一章归纳总结了对应的常见问题和解决方法。本书第1章是R基础知识，包括包安装和数据加载；第2章是绘图概述，帮助读者快速绘制基本图形；第3章至第6章具体介绍绘制几种不同图形（如条形图、折线图和散点图等）的方法；第7章至 2章讨论如何修改图形的各个元素（如注解、坐标轴、标题、图例和配色等）； 3章介绍其他难以清晰分门别类的图形； 4章介绍将R绘制的图形以不同的格式导出的方法； 5章讨论数据处理的相关问题。 本书由浅入深，脉络分明，适合数据分析、数据处理和数据可视化的初学者；此外，本书对有一定数据分析、数据处理和数据可视化工作经验的读者，也是一本方便的速查手册。

Microsoft Excel 365功能卓越，全球无数企业和个人用户使用Excel365来收集、理解和解读数据。Excel办公系列书籍在广大读者中引起热烈反响，一直畅销不衰。本书对上一版做了全面细致的更新，娓娓道来，指引你创建和使用电子表格，编写公式和自定义函数，可视化数据，以及基于组织的数据创建报表和预测。本书既适合初级用户，也适合高级用户，将帮助你解锁数据的价值和潜力。

本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法，系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理，梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法，阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分：基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果，计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法，真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材，也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。

本书全面记载了21世纪初20年国家气象中心（中央气象台）的事业发展历程。系统总结了天气预报、数值预报、气象服务、气象信息化等业务和相关技术的进步与成就，以及科技与人才、国际交流、精神文明建设等方面的发展变化，展望了在全面建设社会主义现代化强国的新征程上，国家气象中心（中央气象台）事业高质量发展的主要方向与基本途径。本书是非常有价值的珍贵史料。本书内容全面、客观，图文并茂、通俗易懂，适合气象部门各级领导和专业技术人员、气象行业和交叉领域专业人士以及相关大专院校师生阅读和参考，也可作为各级 了解新世纪以来气象预报事业发展进步的参考书籍。

本书是一本指导DBA进行数据库开发和运维的实用手册，本书共9章，包括漫谈数据库、如何提升数据库性能、如何运维好数据库、如何进行数据库设计、如何做好数据库之间的数据同步、认识HTAP技术、认识数据库的功能原理、认识数据库中的数学（逻辑与算法），以及DBA的日常：数据库管理及开发的实践。另有附录DBA杂谈。 本书内容是DBA多年实践经验的归纳总结，涵盖DBA日常工作中的主要方面，通过剖析众多的真实案例，并解读原理、分享技巧、提供思路，内容具备较强的启发性和指导性。 本书的受众包括但不限于想要了解如何提升数据库性能的应用开发人员、DBA、业务架构师、IT架构师、数据架构师、数据分析师、系统架构师、解决方案架构师和企业管理人员。

关于大数据技术的信息非常丰富，但将所有这些技术无缝拼接成端到端的企业数据平台却是一项艰巨的任务，一直以来没有引起广泛的讨论。通过这本实用指南，你将了解如何在企业内部和云计算平台中构建大数据基础设施，并成功地构建出现代数据平台。 对于企业架构师、IT经理、应用程序架构师和数据工程师来说，《现代数据平台架构（影印版英文版）》是一本理想读物，它为你展示了如何克服Hadoop项目中出现的诸多挑战。在深入研究以下内容之前，你还将通过一个透彻的技术入门教程探索Hadoop和大数据领域可用工具的广阔前景。 基础设施：查看现代数据平台的所有组件层，从服务器到数据中心，为企业数据奠定坚实基础。 平台：学习平台部署、操作、安全性、高可用性和灾难恢复的各个方面，了解将平台与企业IT的其他部分集成所需的一切知识。

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《数据挖掘及其在学习资源 中的应用研究》为 社会科学基金项目成果，针对个性化学习资源 面临的主要问题，围绕数据挖掘优化方法、学习者建模、个性化学习资源 等方面的内容展开研究。《数据挖掘及其在学习资源 中的应用研究》采用定性与定量研究、理论与实证研究相结合的研究方式，融合多个学科的技术成果，在研究方法和手段上有所创新。《数据挖掘及其在学习资源 中的应用研究》既包括翔实的理论阐述，又有系列的公式演示，严谨可信，具有一定的理论研究价值;并且提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值。