阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。

在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： *第1部分数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 *第2部分数据中台建设内容与运营方法（第4~10章）

《企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》由李杨著

本书由国内资深MySQL专家亲自执笔，国内外多位数据库专家联袂推荐。作为国内专享一本关于InnoDB的专著，本书的第1版广受好评，第2版不仅针对近期新的MySQL 5.6对相关内容进行了全面的补充，还根据广大读者的反馈意见对第1版中存在的不足进行了完善，全书大约重写了50％的内容。本书从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量很好实践，能帮助你系统而深入地掌握InnoDB，更重要的是，它能为你设计管理高性能、高可用的数据库系统提供不错的指导。 全书一共10章，首先宏观地介绍了MySQL的体系结构和各种常见的存储引擎以及它们之间的比较；接着以InnoDB的内部实现为切入点，逐一详细讲解了InnoDB存储引擎内部的各个功能模块的实现原理，包括InnoDB存储引擎的体系结构、内存中的数据结构、基于InnoDB存储引擎的表和页的物理存

这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数

这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式开始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深入零售、金融、制造

本书紧密结合当前边缘计算领域近期新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的近期新研究进展。撰写本书时最艰难的是选择从哪些应用视角来讲述边缘计算。最终，我们选择了计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等当下应用最为广泛的若干应用进行了阐述。

本书分为两部分。第一部分为第1～7章，介绍了Python的语法、编程基础和对常见错误的处理。第二部分为第8～14章，介绍了Python的各种实践应用，分别是对目录和文件的操作，对Excel、Word和PDF文件的操作，在图像处理、网络爬虫领域的应用，以及Python的图形用户接口编程。本书以实践应用为目的，希望读者能够前后对应，根据例题举一反三。 本书可供Python爱好者和技术人员参考和自学，也非常适于用作高等院校的自动化类、电子信息类、机械类、计算机类等相关专业的教材。

来自Oracle ACE的 书籍《Oracle RAC12.2架构高可用数据库 指南：概念、管理、优化和故障排除》已全面 新，覆盖当下 的工具和相关特性。在本书中，可以找到如何准备硬件、部署Oracle RAC集群以及无缝集成故障转移的保护机制。另外，故障诊断、性能调优以及应用开发等相关内容，也可以在本书中找到。 安装并配置Oracle Database 12cR2 RAC，使用Oracle ASM配置并管理磁盘组，使用服务、表决盘和OCR，探究Oracle RAC中备份恢复的内部工作机制，使用OWI诊断性能问题，洞察缓存融合和GRD操作的内部机制，部署工作负载均衡与TAF，使用 诊断技术处理Oracle集群软件故障。

本书介绍数据分析的统计基础、种类划分，并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分，第1部分为第1章，介绍一些概念，简单描述数据分析方法和一些实例；第2部分包括第2～7章，介绍描述性分析和数据预处理的主要方法，包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等；第3部分包括第8～12章，介绍预测性分析的主要方法，其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量的方法，以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法；第4部分为第13章，利用描述和预测这两种方法，简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。

本书通过大量实战案例和项目全面讲解如何利用Python进行自动化办公，帮助广大职场人士快速处理大批量或重复性的工作，将过去需要一天或几天时间完成的工作，在几分钟或者十几分钟内完成，大大提高工作效率。 本书主要内容包括Python安装及编程方法、Python语法基础实战、自动化分析处理数据实战、自动化操作Excel文档实战、自动化图表制作实战、自动化操作Word文档实战、自动化制作PPT幻灯片实战、自动化操作PDF文档实战、自动群发邮件及自动抓取网络数据实战和Python自动化办公实战项目。 本书将基础知识与实际工作场景案例相结合，图文并茂、由浅入深、易学易懂。 本书适合广大职场办公人士、财务人士、数据分析人士等用户阅读，也可作为中、高等职业技术院校程序设计课程的参考用书。

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数字经济时代，数据已经成为国家的重要战略资源，已经成为国家核心竞争优势的关键要素。近年来，随着数字经济的迅猛发展，数据的跨境流动规模呈指数量级增长，对全球经济的贡献度也引人瞩目。跨境数据流动已成为关系各国政治、经济、社会的核心议题。全球主要经济体已经围绕跨境数据流动所涉及的重要议题出台规制方案，并积极参与国际规则制定。在此背景下，我国积极构建数据治理体系，同时跨境数据流动规制也面临挑战。如何在数据安全和自由流动之间实现平衡，考验着我国的社会资源管控能力和现代网络综合治理能力。本书从数据和跨境数据流动的基本概念入手，分析了数字贸易的发展态势及其对跨境数据流动的影响，梳理了全球治理趋势、主要国家规制思路和我国跨境数据流动规制现状，尝试提出适合我国国情和发展需要的规制建议。本书适

本书以岗位需求对应的基本知识和技能贯穿整个教学过程，结合企业实际实践中常用的三个工具的使用来开展教学内容：OEM、 SQL Developer、SQL*Plus。教材内容主要包括Oracle数据库的安装与卸载、认识与使用SQL*Plus工具、Oracle数据库的管理、Oracle数据库表空间的管理与表的设计、数据查询的应用、PL/SQL在数据库中的应用、PL/SQL程序单元在数据库中的应用、数据库的安全管理、数据库的备份与恢复等。 本书可以作为计算机类Oracle数据库课程的教材，也可以作为Oracle数据库爱好者的自学用书。

全书共9章，分为三部分。第一部分(第1~3章)讲解存储引擎的全貌，涉及存储引擎中高频使用的数据结构、存储介质等，为深入学习后面的内容做铺垫。第二部分(第4~6章)介绍基于B+树的存储引擎，重点介绍为什么选择B+树作为存储引擎索引结构、B+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决，并以BoltDB存储引擎项目为例来讲解核心原理与实现细节。第三部分(第7~9章)介绍基于LSM派系的存储引擎，重点介绍LSM Tree中各组件的功能及作用，最后剖析了LevelDB项目的核心原理与实现细节。

本书以Stata为平台，通过实例引导的方式介绍应用Stata进行统计分析的相关知识，帮助读者系统地学习使用Stata解决实际工作中遇到的问题。全书分为三部分，共17章，第一部分详细介绍Stata的操作界面、命令基本语法、数据管理、图形绘制等操作知识；第二部分介绍描述性统计、假设检验、方差分析、相关分析、各类回归分析、聚类分析、主成分分析与因子分析等统计分析知识；第三部分介绍时间序列分析知识，包括趋势分析与平滑方法、ARIMA模型、VAR模型与VEC模型、ARCH系列模型等。本书涉及面广，涵盖了一般用户的基本需求，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行介绍，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的Stata学习用书。本书适合高等院校经济学、统计学、管理学、金融学、社会学、医学等相关专业的学生、科研人员学习使用，还适合应用Stata进行

本书采用丰富的图例来阐述数据结构的基本概念，力求简洁明了地阐述复杂的算法理论，以Python作为描述语言解析算法的执行过程，以大量的范例程序来展示数据结构的使用及其相关算法的具体实现。 数据结构是计算机专业的核心课程之一，也是编程爱好者程序设计的重要基础。本书内容体现这门必修课的完整知识体系：数组、链表、堆栈、队列、树、图等数据结构，以及基于这些数据结构的各类算法等。为了教学的需要，每章都提供了丰富的课后习题及详细的参考答案。 本书图文并茂，文字简洁、清晰，范例丰富、可操作性强，并配有视频教学、PPT课件和范例程序源码，适合学习数据结构和算法的读者作为自学参考书，也适合作为高等院校计算机及信息相关专业的教材。

本书以面对纷呈复杂问题时如何理清数据关系，选择适宜高效的数据结构和解题方法为主线，分别阐述线性表、树、图的解题策略，全书共16章。每章以相关的数据结构、高级数据结构的知识体系为大纲，以基于程序设计竞赛试题的解题实验为核心单元，以期通过案例化的学习，系统、全面地提高读者编程解决问题的能力。本书既可以作为ACM-ICPC、IOI等各类程序设计竞赛的训练教程，又可以作为大学本科、研究生的教材，也可以作为IT研发人员提高编程能力的辅导教材。

本书详细阐述了腾讯大数据平台系统架构，以及多年来平台建设的思考与沉淀，涵盖腾讯大数据的起源、技术理念及发展历程、开源路线选择的思考以及三代大数据平台架构的技术演进，涉及数据实时采集平台、下一代分布式存储平台、分布式计算平台、资源调度平台、机器学习平台、数据内容挖掘、大数据平台的运营、大数据套件TBDS、一站式机器学习平台智能钛TI等核心技术内容。大数据生态发展与演进需要各界数据人的共同努力，相信本书中详尽的大数据平台案例与建设思路可以给各位同行朋友带来很大的启发并提供借鉴。本书适合大数据从业人员、大数据技术爱好者、相关专业院校学生阅读。