《商业智能工具应用及数据可视化》一书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段，以帆软FineBI为例从商业智能工具的基本知识，商业应用场景，数据可视化优秀案例等方面，介绍了商业智能工具和各种常规和高级可视化图形的使用方法，重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。本书内容层层递进，体系完善，可使读者对商业智能工具的运用有一个全面、系统、深入的了解。

本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。

环境与社会科学的数据多存在于地理空间之中，空间数据分析方法是分析挖掘地理空间数据信息和知识的有效手段。本书包括了空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析，以及空间分析软件包和案例数据等内容。本书介绍的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件和数据下载地址和操作步骤，读者可以按照书中描述重复这一过程，然后输入自己的数据迅速得到自己的计算结果。阅读本书只需要概率统计的基本知识即可。

本书从大数据处理涉及的基础数学理论入手，围绕大数据研究涉及的基础数学知识，从线性代数、微积分、概率与统计、距离度量、优化问题及图论六大方面展开介绍，以夯实读者在大数据领域的理论基础。本书不仅介绍了基本的数学概念，而且通过具体例子介绍了其在大数据领域的实际应用，以提高本书的易读性。本书每章都附有相应的习题，以便读者能够进一步理解相应的知识点。

数据清洗是大数据领域不可缺少的环节，用来发现并纠正数据中可能存在的错误，针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行 清理 ，使 脏 数据变为 干净 数据。本书共分为8章：第1章主要介绍数据清洗的概念、任务和流程，数据标准化概念及数据仓库技术等；第2章主要介绍Windows和类UNIX操作系统下的数据常规格式、数据编码及数据类型转换等；第3章介绍ETL概念、数据清洗的技术路线、ETL工具及ETL子系统等；第4章介绍Excel、Kettle、OpenRefine、DataWrangler和Hawk的安装及使用等；第5章介绍Kettle下文本文件抽取、Web数据抽取、数据库数据抽取及增量数据抽取等；第6章介绍数据清洗步骤、数据检验、数据错误处理、数据质量评估及数据加载；第7章介绍网页结构，利用网络爬虫技术进行数据采集，利用JavaScript技术进行行为日志数据采集

本书以数据库应用系统实现为线索，内容除数据库技术外，还涵盖系统分析、设计、开发和部署方法，并引入 互联网 思维和热点技术。全书以一个完整的 e学习 系统实际案例驱动，采用MySQL和ASP.NET为实验环境，帮助读者通过实际应用理解数据库应用系统的相关知识和开发方法，掌握实践技能，综合运用前沿信息技术实现领域创新应用。本书提供丰富的教学资源，可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费获取相关资源包，也可以扫描书中的二维码获取相关资源或观看演示视频。本书通俗易懂、实例鲜活、技术先进，可作为各类高等学校数据库技术、信息系统设计的入门教材，或者作为计算机基础教育较高层次课程的教材，也可以作为数据库应用系统开发实践的技术参考书。

本书稿兼具专业性、前沿性与可读性, 可作为广大从业者、研究者、投资者等的重要学习参考。书稿采用问答方式, 图文并茂, 围绕数据要素的科学内涵、政策法规、技术路径、流通交易、实践探索、国际比较和远景蓝图七个主要方面, 设置100个问题, 选取广大读者关心的、有实践指导性的数据要素相关经济、法律、技术、业界实践等前沿内容进行重点介绍与解读, 如“数据权属界定难在什么地方”“‘数据可用不可见, 使用可控可计量’如何通过技术实现”“《个人信息保护法》禁止的‘大数据杀熟’怎么判定”“数据应该如何估值与定价”“如何探索构建现代数据产权制度”, 等等, 助力广大读者理解数据要素、用好数据要素, 进而切实发挥数据要素价值。

通过大数据手段搜集挖掘情报信息，已成为国际上专业情报领域的重要手段。本书选取网络舆论、社会事件、开源人物、用户行为、科技动态、视频图像、公共卫生等多个具有代表性的情报大数据领域，围绕大数据背景下情报的采集、存储、管理和分析等方面，从技术实现途径进行全方位详解，以帮助读者学习掌握在海量数据中提炼出髙价值情报的方法。 本书适合高等学校数据科学与大数据、计算机、软件工程、人工智能等本专科教学使用，也适合作为对情报大数据感兴趣的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

中国大数据专家委员会刘鹏教授联合全国上百家高校从事一线教学科研任务的教师，一起编撰高级大数据人才培养从书。本书是丛书之一，其定位是大数据挖掘技术与应用。本书系统地介绍了数据挖掘算法理论与方法、工具和应用，包括经典数据挖掘算法，大数据环境下常用数据挖掘算法的优化，大数据新常态下催生的数据分析方法（如推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析）、工具与应用。本书适合作为相关专业本科和研究生教材。高职高专学校也可以选用部分内容开展教学。本书也很适合作为大数据分析研发人员的自学书籍。

《大数据分析与挖掘》主要内容包括：第 1章绪论、第 2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章 综合案例 基于华为技术与设备。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的本科生教材。

SQL Server 2016数据库案例教程（第2版）在设计上采用 大型案例，一案到底 的思路，以SQL Server 2016数据库管理系统为平台，选用 学生选课系统 为案例贯穿始终。全书以 学生选课系统 的数据库设计与管理为主线，详细介绍了SQL Server 2016中实现该系统数据库的应用与维护，主要内容包括数据库建模、数据库对象创建、数据查询、查询优化、面向数据库编程、模块化编程、数据库的高可靠性和安全性等。本书可以作为计算机、电子商务和信息管理等相关专业的教学用书，也可以作为相关领域的培训教材，适合各个层次的数据库学习人员和广大程序员阅读。

本书是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》（1-3版）的姊妹篇，是中国大数据专家委员会刘鹏教授联合国内多位专家历时两年的心血之作。大数据领域一直缺乏一本权威教材，希望本书能够填补空白。本书系统地介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据采集与预处理、数据挖掘算法和工具和大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。刘鹏教授创办的网站中国大数据（thebigdata.cn）、中国云计算（chinacloud.cn）和微信公众号刘鹏看未来（lpoutlook）将免费提供本书配套PPT和其他资料。本书配套的大数据实验体系已经在郑州大学等高校成功应用。

本书介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的常用算法、常用工具、用途和应用场景及应用状况，讲述了常用数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则的概念、思想、典型算法、应用场景等。此外，本书还从实际应用出发，讲解了基于日志的大数据挖掘技术的原理、工具、应用场景和成功案例。日志挖掘技术现在已得到了广泛的运用。通过以上内容的学习，读者将了解数据挖掘的基本概念、思想和算法，并掌握其应用要领。本书可以作为培养应用型人才的课程教材，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中的中级资格考试，通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考，本书在全面分析知识点的基础之上，结合第2版考试大纲对机考的要求，对整个内容架构进行了科学重构，可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点，分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书，考生可掌握考试的重点，熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考，也可供各类培训班使用。

2023年3月，《党和 机构改革方案》 提出组建 数据局，这标志着全国一体化的数据要素市场培育正式拉开帷幕。本书作者基于长期参与 数据基础制度顶层设计研究相关经历，对我国从数据大国迈向数据强国的历史进程中构建数据要素的产权、供给、流通、定价、核算、分配、跨境等方面制度体系的理论基础和政策路径进行了深入探讨，并就下一步建立全国统一、辐射 的数据大市场的实施路径进行展望。

大数据管理与应用主要以信息科学、计算机科学和管理科学等学科为理论基础，其研究内容包括大数据科学基础理论、大数据预处理、大数据计算、大数据管理和分析等。本书力图通过对大数据科学相关数据管理方面内容的综合介绍，面向大数据时代的电子商务智能数据计算领域，从大数据采集、大数据预处理、大数据存储与计算、多源异构大数据分析、大数据知识融合技术和大数据的应用管理等方面说明大数据管理与应用的主要研究内容和应用方向。

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本书为安徽省重点研究与开发计划项目和安徽省高校领军骨干人才项目建设成果，按“业务流程建模-行为关系下的过程挖掘-过程模型隐变迁挖掘-过程模型优化”的顺序，详细介绍了业务流程的Petri网建模与分析方法、过程挖掘基本知识和分析技术、多类型行为关系下过程挖掘方法、多层次隐变迁挖掘方法及多视角过程模型优化方法。多视角和多层次的过程模型挖掘与优化，有利于丰富业务流程系统可信性研究，具有较好的理论意义和研究价值。 本书适合相关领域的研究人员阅读，也可供从事业务流程管理的决策制定者参考。

本书以SPSS 28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，讲解深入浅出，实例引导，内容翔实，清晰、直观、易学易用。 全书分为三部分共17章，详细介绍SPSS的界面、数据文件的编辑、数据文件的整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析、SPSS的综合应用案例等内容。本书涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行描述，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的SPSS学习用书。

本教材依据普通高校信管类专业的培养目标，按学科的课程设置要求，突出应用型、实践性和立体化的特点编写。全书以数据库系统基本概念、关系代数、SQL语言、设计理论与工程设计、实施、维护、、应用发展和系统实例为主线，强调在网络环境、知识经济和信息经济环境下数据库系统所表现出的特点。本书结构新颖，内容详实，案例丰富，实用性较强，既可作为普通高校信息管理与信息系统、管理科学与工程、工商管理等经管类相关专业的教材，也可供企事业单位和信息系统相关人员作为参考书使用。随书配备的光盘包含丰富的习题与案例，电子教案、课程设计、优秀作业展示等资料，便于教学和自学。

本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类、工商管理类等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关从业人员的参考读物。