作为一本 Power Query 初级入门读本，《Power Query 智能化数据汇总与分析》不深入介绍 M 函数，而是结合大量的实际案例，利用 Power Query 可视化的操作向导，来解决实际工作中烦琐的数据整理、汇总和分析问题，让读者在短时间内，能够对 Power Query 有一个较为全面的了解和掌握，并能迅速提升数据处理和统计分析效率。 《Power Query 智能化数据汇总与分析》适合具有 Excel 基础知识并经常处理大量数据的各类人员阅读，也可作为大专院校经济类本科生、研究生和 MBA 学员的教材或参考书。

数字技术为企业的管理方式带来颠覆性变革，我们正在经历从依赖企业管理者解读数据并做出业务决策，到由算法通过计算数据做出分析和判断，然后自动指挥业务活动的转变。作为企业管理者，需要思考如何顺应时代趋势，利用数字技术，实现企业管理方式升级，提升管理效率，降低管理费用，提高企业竞争力。撰写本书的主要目的是，帮助企业体系化地推进数字化管理升级。本书的主要内容包括数字技术驱动企业管理方式升级、企业数字化管理体系的四条线、企业数字化管理体系建设七步法、企业数字化管理体系建设实战、企业数字化管理体系建设中的瓶颈与难点、企业数字化管理体系建设的技术架构，以及未来数字智能技术展望。

本书的主要内容有：熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码。

K线图已经成为金融交易平台和图表程序的关键组成部分。使用这些图表，交易者们从中学习基础模式，用于解释价格走势历史，并预测未来市场。这本详细的指南向投资组合经理、量化分析师、策略师和分析师展示了如何使用Python来识别、扫描K线图模式，根据模式进行交易，并回测K线图模式的盈利能力。 金融作家、交易顾问和机构市场策略师Sofien Kaabar在本书中展示了如何创建K线图扫描器和指标，通过这些指标，我们可以比较不同模式的盈利能力。通过这本实践指南，你还将探索一种类似K线图的新型图表系统，以及从未介绍过的新模式。 通过这本书，你将学会： 创建并理解经典和现代K线图模式所需的条件。 学习这些模式背后的市场心理。 使用一个框架来学习如何进行交易策略的回测。 探索不同的图表系统并理解它们的局限性 在Python中导入不同时间框架的OHLC

编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序，每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章，每天学习一章，10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。 本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Excel 中的数据分析工具的功能和特点、导入外部数据和输入不同类型的数据、修复有问题的数据、设置数据格式、排序、筛选、分类汇总、数据透视表、公式和函数基础知识、提取和格式化文本、汇总和统计数据、计算日期、模拟分析、单变量求解、规划求解、分析工具库、图表的基本概念和基础操作、创建不同类型的图表、导入和刷新数据、使用Power Query 编辑器整理数据、使用Power Pivot 创建数据模型、创建计算列和度量值、销售分析和客户分析等

《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。 《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：第1部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。

大数据时代，对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要，并被应用在各方各面，如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等，而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论，大数据时代的每个人都应该懂点统计学，学会读懂并分析数据，学会让数据说话，让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》就是大数据时代统计学思维的科普书籍，全书共10章，第1章用几个有趣好玩的例子引导读者进入统计学的世界，并调动读者学习统计学的兴趣。第2~10章结合生活和工作中的例子全面介绍统计学原理和方法，涵盖统计学中的数据收集、数据处理和统计推断等内容，既有抽样调查、概率、相关性分析、回归分析等实用统计方法，也有大数定律和中心极限定理等基本统计学原理。用实例引导理论，通俗

继煤炭、钢铁和石油之后，数据正在成为重要的国家战略资源和国家间竞争的战略工具。数据主权是国家主权在网络空间的逻辑延伸和核心表现，关乎数据安全、个人隐私和数字经济发展，是国家安全和发展的核心利益所在。 《数据主权与治理模式辨析》围绕数据主权及治理模式进行剖析，调研全球主要经济体的数据主权治理模式演化过程，在厘清数据主权内涵和概念、借鉴国外数据主权治理模式的基础上，以主权平等、合作共治为原则，从跨境数据流动、数据本地化存储、数字贸易、 长臂管辖 及其反制策略等方面，分析比较各国数据主权治理的模式及其实施效果，构建匹配中国数字经济和数据资源体量、符合中国数据规制要求，兼顾各国利益的数据主权治理规则，推动全球数字经济全面健康发展，是中国数据治理的重要使命和时代担当。

这是一本需要“动手实践”的图书，通过带领大家从*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。“*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。“*部分 构建向量数据库”（第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从*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

Origin是国际科技出版界公认的标准作图软件，它功能强大、操作简单，被科研人员、工程技术人员、高校师生等广泛使用。Origin软件不仅具有强大的数据可视化功能，还具有统计分析、信号处理、函数拟合、峰值分析等功能，且支持多种格式的数据导入和导出。 本书基于Origin 2021和Origin 2022版本进行案例讲解，旨在帮助读者快速入门，并掌握Origin软件的使用技巧。本书由浅入深地讲解了Origin软件的功能和相关案例，涉及基础2D图、等高线图、3D图以及专业图的绘制，也涵盖了数学运算、拟合分析、信号处理、多峰分析等主题。 本书适用于Origin软件的初学者和希望提高科技绘图及数据分析处理能力的读者，尤其适用于大中专院校的师生以及广大科研工作者。

本书由实战经验丰富的数据中心运维达人、专家，以运维人手记的方式，分享这些年踩过的坑、蹚过的雷，不仅有成功经验，还有对挫折和教训的反思，甚至还有惊心动魄的数据中心火灾救援过程。内容分为两大部分，“运维人手记”和“关键设备运维指南”。部分是通过虚拟人物——运维人Peter和Tom，以小说体的形式介绍运维人员在实际工作中会经历的那些事儿。汇聚了业内运维精英的实操案例，有助于运维人员从别人的教训中吸收经验，降低自己犯错的概率。第二部分是由数据中心核心设备供应商们讲述数据中心的主要设备在运维过程中需要注意的要点，体现了厂商的多年技术积累和经验之谈，有助于运维人员提升设备维护水平。 本书适合数据中心运维工作人员、企业管理者，以及对信息系统和数据中心运维感兴趣的各界人士阅读。

在数字时代，我们就可以完全相信数据吗 对数字的过度依赖，是否会让经济学和人文学视角长期冲突 是人类利用量化造福，还是量化用数字局限人类的思维 本书是多篇文章的汇编。本书主要讲述了定量分析的弊端，通过对定量分析在实际运用中的分析，指出定量分析在很多时候并不能成为我们做判断的依据。本书肯定了定量分析有价值的部分，同时指出了定量分析的局限性和不正确使用带来的问题，提倡我们在运用中应综合定量分析与定性分析两种方式，根据实际情况进行选择。