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《谁说菜鸟不会数据分析》（入门篇）是一本有趣的数据分析书！本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角，以及专业分析报告的撰写方法等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。

本书系统介绍了使用SPSSAU进行问卷与量表数据分析的思路和方法，分为四部分，分别是问卷设计、八类问卷分析思路、数据分析方法在SPSSAU中的操作和答疑解惑。其中，问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前仔细阅读。读者可以结合实际情况选读八类问卷分析思路部分中的分析思路、分析方法与案例解读的内容。数据分析方法在SPSSAU中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSSAU中的操作细节，并且对输出结果进行了说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难问题，并且提供了解决方法。本书主要介绍问卷与量表数据分析思路和方法的应用，力求让读者在最短的时间内掌握如何使用SPSSAU分析问卷与量表数据，并完成高质量的问卷数据分析报告。 本书将全面介绍使用SPSSAU替代SPSS完成学术研究中调查问卷或量表的数据分析的方法，使

本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点，介绍了存储与互连总线技术，即大模型专用AI超级计算机的中枢核心。

数据、模型与决策是应用数学建模和计算机技术帮助决策者解决问题。作为国外一本优秀的数据、模型与决策的教材，本书具有以下特色： 1．对枯燥、复杂和技术化的数学问题用简明易懂的语言予以解释，兼顾严谨的数理逻辑。 2．突出建模分析框架和基础逻辑的讲授和训练，在某种程度上实现了艺术与科学的有机融合。 3．课后习题丰富，并配有网络题库，供自学者加强训练，及时检查对理论模型及其求解方法的掌握程度。 第12版把修订重点放在企业和组织的*技术发展上，增加了商业分析（第1章）、项目风险（第8章）以及数据挖掘（第14章）等内容。

《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。

本书基于零售数据分析及 Power BI 的综合实现，全面、详细地介绍 Power BI 在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及 Power BI 模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据，一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。 本书内容由浅入深，从业务到体验再到深度实践。首先，引入和介绍零售行业的核心业务知识，包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次，介绍通过 Power BI工具来构建数据分析技术实现流程，让读者理解业务问题和技术工具结合的可行性和有效性。 ，详细介绍如何利用 Power BI 从运营管理分析、商品管理分析、会员管理分析这三大板块和在 13 个高频应用场景进行零售数据分析的

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。

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近年来，随着Web技术的发展和应用的普及，大量用户将线下行为转移到线上进行，并且通过各种社会媒体随时随地进行社会交互和情感表达。这些海量的社会行为形成的大数据，催生了社会计算这个新的跨学科的研究和应用领域。《清华大学学术专著·社会计算：用户在线行为分析与挖掘》在大数据的时代背景和社会计算的框架下，介绍从大量用户在线行为数据中发现其中隐含的用户行为模式和兴趣偏好的方法和技术。全书主要内容分为7个部分，分别介绍用户在线搜索行为、网上购物行为、浏览行为、社会标注行为、评论行为以及社交行为等方面的数据分析技术和方法，涉及搜索意图的分析、购物模式的发现、周期行为的挖掘、标签的有效聚类、评论意见的挖掘、用户偏好的发现、个性化推荐方法、链接分析以及社会网络的分析方法等研究内容。 《清华大学学

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我们能相信统计么？ 抛了5次硬币，结果都是正面，抛硬币是否肯定是正面？如何从高层的统计指标看透数据后面的本质？如何在大数据时代获取战略制高点，确定自己的职业发展定位？从一个互联网公司数据分析师的成长经历，为您娓娓道来，数据分析中的奇闻趣事、心得总结、方法技巧与哲学感悟。

这是一本全面、详细地介绍MATLAB程序设计各个方面的书。从怎样进入MATLAB，到程序调试；从基本程序元素，到过程控制、数据输入/输出；从一般编程，到数据库连接、应用。主要介绍进入MATLAB界面及其上的各个部分，以及命令窗口的操作；组成程序的各种成分和MATLAB的数据类型；编写两种M文件——脚本和函数，MATLAB的各种函数，以及控制流程的语句；调试程序时的错误处理和程序优化方法；输入/输出数据的各种方法和函数；MATLAB与数据库的接口——数据库工具箱，数据库工具箱的函数及可视查询生成器（VQB）；图形用户接口（GUI）的各种控件，以及GUI应用的5个实例，会让我们学到建立不同GUI的技术。 除了控制流程的语句之外，实现数据处理、数据输入/输出，以及形形色色的操作，都是由MATLAB的固有函数完成的。本书涉及到的函数，基本上都详尽地列出了它

数据分析不在于你掌握了多少先进的软件工具，也不在于你拥有多么高智商的头脑，而是要靠更大视野、更宽角度和更具有逻辑性的思维。本书不是一本介绍大数据概念的流行读物，也不是开讲编程工具高深理论的专业教材，而是立足于大数据之上的思维模式的普及。读者不需要任何统计学知识，也没必要掌握复杂的公式与算法，在最通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。作为读者，你可以是大中专院校的数据分析专业学生，也可以是企事业单位的经营分析人员，或者是任何行业任何职业中喜欢“头头是道”的分析爱好者。开卷有益，即便你从来不需要大数据，也可以从本书中领悟到思维魔力，因此让工作与生活更充满智慧与乐趣。

本书以实例为依托，详细地对实例做建模分析，并给出经过测试的源代码，读者可以按照书的介绍一步一步地实现每一个实例，这是一种学习建模和编程的极为便捷的方法。本书也是一本对使用Neo4j对图形数据进行设计、建模和查询的综合指导书。书中探索了处理和查询图形数据的各种工具及其强大功能，包括图形遍历的概念及其使用方法，也讨论了Neo4j的图形查询语言Cypher和如何使用SpringDataNeo4j将Neo4j集成到应用程序中，以及如何使用服务器模式和嵌入式模式等内容。