国际大电网委员会（CIGRE）是全球专享一家近百年来一直致力于电力行业工作的国际组织。变电站专业委员会以技术报告、专题讨论会、论文的形式发布与高压变电站各方面相关的知识，其中大多数是通过CIGRE网站免费提供给其会员。然而，这些材料通常涉及特定的技术主题。如果想要了解高压变电站的全面知识，但从CIGRE网站并不容易找到相关材料。本书目的是汇集这些丰富的信息，以更加全面便捷的方式呈现，以便提供有关高压变电站各方面的参考，这对所有相关工作的决策者都具有重要的价值。本书提供了高压变电站从设计施工到维护管理等整个资产生命周期的全部知识。本书共9部分54章，包括变电站规划及设计、空气绝缘变电站、气体绝缘变电站、混合式开关设备变电站和气体绝缘线路特高压和海上变电站、二次系统、变电站与环境的相互影响、变电站管理

数据工作者在处理数据时，与其说像是手忙脚乱的猴子，不如说更像是神奇的魔法师。数据很少会以“准备就绪”的形态进入我们的世界，通常需要经过几个小时的清理、过滤和重塑才能被使用。Power Query可以加速整个数据处理过程，有时甚至只需简单地单击几个按钮就能完成。Excel用户可以仅仅通过学习Power Query配合Excel公式来导入数据、清理数据和转换数据，为后续分析数据做好准备，整个过程几乎零代码。我们相信Power Query将改变Excel用户处理数据的方式。如果你正在使用Excel，其实已经拥有Power Query，自Excel2016版本起，Power Query已内置到Excel中。这本书正是教你如何通过Power Query使用更多专业的数据处理技巧的指南。

Python是众多研究人员眼中的一流工具，主要原因在于它所提供的可用于存储、操作、洞察数据的各种库。数据科学堆栈的各个部分都存在多种资源，但只有本书的新版将它们汇集于一处，包括IPython、NumPy、pandas、Matplotlib、Scikit-Learn以及其他相关工具。熟悉阅读和编写Python代码的在职科技人员和数据处理人员会发现这份全面的案头参考书的第二版非常适合处理各种日常问题：数据的操作、转换、清理；不同类型数据的可视化；使用数据建立统计或机器学习模型。一句话，这是Python科学计算的推荐参考。

本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念，讨论RDD和DataFrame基本抽象，讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序， 介绍监控、配置、调试、测试和开发等 主题。通过本书的学习，你将能使用SparkR和PySpark API开发Spark应用程序，使用Zeppelin进行交互式数据分析，使用Alluxio进行内存数据处理，将透彻理解Spark，并能对海量数据执行全栈数据分析， 终成为数据科学家。

本书按照需求规划、需求实现、可视化的流程进行编排，通过项目开发的主要流程，介绍数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路，以及各种问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念、电商业务概述、数据仓库理论和数据仓库建模等。 本书共14章，其中，第1～3章是项目的前期准备阶段，主要介绍了数据仓库的概念和搭建需求，并初步搭建了本数据仓库项目所需的基本环境；第4～7章是项目的核心部分，详细介绍了数据仓库的建模理论，并完成了数据从采集到分层搭建的全过程，是本书的重点部分；第8～14章是对数据治理各功能模块的实现，针对数据治理的不同功能需求分模块进行实现。 本书适合具有一定编程基础并对大数据感兴趣的读者

作为一名有抱负的数据科学家，你理解为什么组织机构的重要决策都依赖于数据一一无论是设计网站的公司、决定如何改善服务的城市，还是致力于阻止疾病传播的科学家组织。你需要具备将一堆杂乱的数据提炼成可操作的洞见所需的技能。我们称之为数据科学生命周期：收集、整理、分析数据并从中得出结论的过程。 本书是第一本兼顾编程和统计学基础技能的书籍，内容涵盖了整个数据科学生命周期。它面向那些希望成为数据科学家或与数据科学家合作的读者，以及希望跨越“技术/非技术”界限的数据分析师。如果具备基本的Pythons编程知识，你将学到如何使用像pandas这样的行业标准工具来处理数据。

本书从智能信用评价体系构建、大数据信用特征构造、智能信用评价模型设计、数据缺失与非均衡数据处理等方面系统地研究了大数据环境下的智能信用评价理论与方法。研究内容包括智能信用评价体系构建理论、基于文本信息的信用特征构造方法、基于关系网络的信用特征构造方法、基于社会资本的信用特征构造方法、动态信用评价模型构建方法、可解释智能信用评价模型构建方法、数据缺失与非均衡数据处理方法及信用评价系统的评估与优化方法等,并将研究成果运用到普惠金融和中小微企业信用风险管理实践中，较好地解决了大数据环境下普惠金融和中小微企业信用评价中的关键科学问题。本书可供相关领域的研究开发人员阅读，也可作为相关专业研究生的教学参考书。

本书源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得，在之前版本的基础之上，基于MySQL 5.7版本进行了内容升级，同时也对MySQL 8.0的重要功能进行了介绍。除了对原有内容的更新之外，本书还新增了作者在高可用架构、数据库自动化运维，以及数据库中间件方面的实践和积累。《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》分为“基础篇”“开发篇”“优化篇”“管理维护篇”和“架构篇”5个部分，共32章。基础篇面向MySQL的初学者，介绍了MySQL的安装与配置、SQL基础、MySQL支持的数据类型、MySQL中的运算符、常用函数等内容。开发篇面向的是MySQL设计和开发人员，内容涵盖了表类型（存储引擎）的选择、选择合适的数据类型、字符集、索引的设计和使用、开发常用数据库对象、事务控制和锁定语句、SQL中的安全问题、SQL Mode及相

本书会告诉你如何为组织设计合适的数据保护系统，以降低组织的成本和出现问题的可能性。系统管理员与网络管理员既要保护数据中心的物理机、虚拟机以及云平台中的设施，还要保护各种移动设备，此外还有Microsoft 365、Google Workspace与Salesforce等SaaS产品，以及由Kubernetes与容器工作负载创建的持久数据，这实在是一个相当繁杂的任务。 为了帮助大家解决上述难题，本书提供了几种解决方案，以便你从中选出适合的方案。你将了解每种工作负载的独特要求，然后探索可用于保护这些数据源的各种商用备份硬件、软件与服务，并探讨每种方法的优点与缺点。 学完本书，你将： 了解哪些工作负载类型（数据）应该备份。 探索用于备份数据的软件、硬件与服务。 能够判断目前的数据保护系统有什么缺陷。 学会如何将每种数据源分别交给擅长处理这种数据源的备份系

大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源。本书从机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等角度出发，详细讨论了大数据分析的相关基础理论和技术方法，主要包括：大数据机器学习理论与方法，大数据可视分析理论与方法，多源不确定数据挖掘方法与技术，自动深层化知识处理方法与技术，大数据分析平台、标准与应用示范等。本书总结了部分代表性工作，并呈现给读者。 本书可供机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等领域研究者、业界工作者和对大数据分析感兴趣的读者阅读参考。

《华为数字化转型之道》： 本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。 《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》： 这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。 作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，

信息和影响力在人际网络中的传播无处不在。大规模社交网络平台的普及和大数据技术的应用为研究信息和影响力在网络中的传播提供了全新的机会。《大数据网络传播模型和算法》系统总结了信息和影响力传播模型和算法方面的近二十年的研究成果。在传播模型方面，本书详细介绍了若干经典的随机传播模型，准确论述了模型之间的关系和模型的主要性质。在传播算法方面，本书以影响力**化为主线，介绍了适用于不同场景的基于影响力传播的优化问题和算法。此外，本书也介绍了其他传播模型和基于数据的网络传播的推断和学习方法等。本书以扎实的理论论述为基础，将基础理论与多方面的应用背景结合，并介绍了相关方面的**研究成果。

本书针对科技大数据呈现的跨领域、跨学科、跨媒体、跨时空特征，充分利用人工智能理论与技术，对科技大数据进行深层次的语义学习和关联分析，实现智能化和精准化的科技大数据查询检索与智能分析。主要内容包括跨媒体科技大数据的获取与处理、科技大数据的特征提取、科技大数据语义学习与关联、科技大数据的实体关联与实体识别、科技大数据的关系预测与演进规律分析、科技大数据的知识表示与知识服务、跨媒体科技大数据知识图谱构建、基于深度学习的科技资源立体精准画像、科技资源跨媒体信息的分布式检索查询、跨媒体科技大数据的知识服务构件等。

《Python科学计算和数据科学应用(第2版)使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。

三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究办法。本书从大数据决策环境入手，以三支决策作为目标对象，以粒计算理论为指导思想，以大数据分析为核心技术，以机器学习相关方法为研究于段，研究三支决策与大数据分析模型的构建、算法的实现、方法的应用。本书的相关研究内容能够适应大数据分析需求和更复杂的决策环境，扩大三支决策和粒计算理论的实际应用背景，力图展现国内外三支决策与大数据分析的近期新研究成果，并在理论、方法和应用上给出一套处理不确定性大数据问题的系统研究体系。 本书可供计算机科学、管理科学与工程、控制科学与工程、信息科学、应用数学等专业的科研人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员参考。

《PostGIS实战:第3版》由(美)里贾纳·奥伯,(美)利欧·许著

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与 交互、基本计算和 计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的\"业务―数据―分析”层次框架，并以三类\"详细级别”的概念贯通数据模型、 筛选和 计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立\"详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。