《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习。

Stata是一种功能全面的统计分析软件包，具有易操作、运行速度快、功能强大的特点，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是大数据时代为流行的计量软件之一。 全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作入门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析，包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制

这是一本需要 动手实践 的图书，通过带领大家从零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。 第一部分 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。 第二部分 构建向量数据库 （第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零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人

《大话数据结构【溢彩加强版】》以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述，大量引用各种各样的生活知识来类比，并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比，《大话数据结构【溢彩加强版】》内容有趣易读，算法讲解细致深入，是一本非常适合自学的读物。 对于学习数据结构来说，难点之一是对相关算法的理解。《大话数据结构【溢彩加强版】》创新性地采用全彩印刷，图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳，使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅，极大提升了阅读体验。 《大话数据结构【溢彩加强版】》主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列

《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分： 方法篇 和 实战篇 。 方法篇 介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 实战篇 讲解了如何应用*篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的业务知识，以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。

《数据库内核揭秘:存储引擎的设计与实现》深入探讨数据库存储引擎内部机制，详细阐述存储引擎在数据管理中的核心作用，包括数据的存储、检索和管理方式。 《数据库内核揭秘:存储引擎的设计与实现》共分为9章，内容从基础概念到高级技术，逐步深入，旨在为读者提供全面的理解框架。前两章为读者打下坚实的基础，介绍数据库系统的概览以及操作系统和硬件设备的相关知识。接下来的章节按照自底向上的逻辑顺序，深入探讨存储引擎的关键模块。第3章讲解数据在文件系统中的组织和存储方式。第4章聚焦于缓冲池的设计和缓存替换算法。作为存储引擎的核心，索引在本书占据了3章的篇幅（第5~7章），详细介绍哈希表、LSM树和B树家族。第8章讨论数据库系统中的故障恢复问题，重点介绍了ARIES算法及其应用。第9章关注事务的并发控制，包括多种并发控制算法

《中文版 SPSS 28 统计分析从入门到精通（实战案例版）》详细介绍了 SPSS 28 在数据统计分析方面的使用方法 和应用技巧，它是一本 SPSS 基础教程，同时包含了大量的 SPSS 视频教程。 《中文版 SPSS 28 统计分析从入门到精通（实战案例版）》全书共 20 章，内容包括 SPSS 28 概述、初识 SPSS 28、SPSS 数据结构、数据管理、数据分类、数据清洗和数据加工、数据计算、数据分析图表、数据分布的特征分析、参数检验、非参数检验、均值分析、单因素方差分析、多因素方差分析、相关性分析、列联表相关性分析、回归分析、聚类分析、判别分析和电力中断数据分析实例等知识。通过丰富的实例，详细介绍了 SPSS 数据统计分析的全方位知识。本书在讲解过程中理论联系实际，并配有详细的操作步骤，图文对应，可以提高读者的动手能力，并加深对知识点的理解。 《中文版 SPSS 28

《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》以GraphPad Prism 9.4为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量实例系统全面地介绍Prism在科研数据处理中的使用方法与技巧。全书共11章：第1~3章主要讲解GraphPad Prism的基础知识，包括用户界面、项目组成、图形的输出、数据的输入、数据表类型、图形的修饰与美化等；第4~11章结合Prism数据表的特点，分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握GraphPad的应用，从而更好地处理和分析科研数据。 本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，还可以作为高等学校相关专业的本科生和研究生的教学用书。

本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。 本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。第2章和第3章分别对数字IC的设计方法和仿真验证方法进行了详细阐述，力图介绍实用、规范的设计和仿真方法，避免了Verilog语法书中简单的语法堆砌及填鸭式的灌输。第4章是在前两章的基础上，通过实例进一步阐述设计方法中的精髓。第5章详细介绍了作为当今数字芯片主流的SoC芯片架构和设计方法，并对比了非SoC架构的设计，

《数据分析实践：专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。

伴随人类社会数字化进程的深入，数据正不断渗透于日常的生活、生产、分配、流通、消费等各个环节，对人类社会的影响日益凸显。数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，对其他生产要素的整合能力也使其成为既有要素中比较重要的和难以替代的关键要素，并成为值得重点讨论的时代性议题与理解数字时代的基本入手点。 对数据要素的理解涉及多学科、多视野，本书从与数据要素关系较为密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

本书以统计学史上著名人物的伟大成就为脉络，将数据分析这一学科的发展历程娓娓道来。从开普勒仰望星空拉开统计学序幕，贝叶斯提出主观概率，到人工智能、深度学习逐步渗透今天的日常生活。本书带领读者在数据科学的熠熠星光下，看透大数据的深邃内核。

本书通过大量的绘图和详细的说明，从技术层面以简单易懂的形式讲述大数据分析。这是一本从系统结构搭建到实际开发逐步推进的教科书。书中的知识点包括大数据分析时所需的分布式处理、机器学习，以及分布式存储、分布式计算、开发时可能遇到的瓶颈，还包括大数据的收集、积累、活用以及元数据的使用与管理等。本书适合大数据领域的广大爱好者、商务人士和工程技术人员用于了解、学习、掌握、运用大数据技术进行大数据分析，也适合作为该领域的职业院校和高校本科相关专业的教材及研究生辅助教材。

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析等内容。所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，还有部分代码解析。

本书以 实战、实用、实效 为原则，充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点，紧贴大数据实践的业务场景，汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术，包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂，案例丰富，图文并茂，同时配有教学视频和建模平台，适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书，读者无须具备计算机、 软件开发等专业知识背景，即可熟练掌握大数据分析建模的基本方法和技巧。

本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求进行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了**版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在详细介绍SPSS常用的操作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0~26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学习大数

目前，大数据成为人们耳熟能详的名词。在人工智能、大数据时代，数据处理、数据分析成为非常重要的工作，但是数据存储在哪里，数据是怎么存储的，数据库的工作原理是什么，面对大量数据，我们应该如何操作，很多人可能并不清楚。本书就用通俗易懂的文字，结合直观清晰的插图，对这些问题的关键技术 数据库相关知识点进行了详细解说。具体内容包括数据库的基础知识 理解数据库的基本概念、数据的存储方式 关系型数据库的特征、操作数据库 SQL的使用方法、管理数据 避免非法数据的功能、引入数据库 数据库的结构与表的设计、运用数据库 旨在安全运用、用于保护数据库的基础知识 故障恢复与安全措施、活用数据库 在应用程序中使用数据库等。本书适合所有对数据、数据库感兴趣的读者学习。

这本书对GDPR进行了详细的评论，解释了您需要对数据保护和信息安全制度进行的更改，并确切地告诉您需要采取什么措施以避免严重的经济处罚。产品概述EU GDPR ?C实施和合规性指南是此新数据保护法的清晰而全面的指南，解释了该法规，并以您可以理解的术语列出了数据处理者和控制者的义务。任何组织中接触个人数据的的人员都应该掌握相关知识。

本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕 数据分析 与 运营增长 两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。 本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读，也适合相关专业的师生阅读。

本书讲述了数据库技术的发展史，从数据和数据库始，到区块链和大模型止，全面介绍了数据库技术的发展历程，包括数据库领域天才科学家、产品先行者的贡献，以及中国数据库的探索和发展格局，并试图对中国数据库的根社区发展、数据库架构演进方向做出推导和建议。 本书深入浅出地探讨了数据库发展过程中的关键技术、核心挑战，以及那些引人入胜的趣闻轶事。同时，书中还对数据库行业内的典型企业进行了细致的分析。通过阅读本书，读者不仅能领略到技术的魅力，还能从中汲取关于个人职业发展和企业产品研发的宝贵启示。此外，本书通过对数据库历史上成功与失败的企业案例剖析，还为读者提供了技术与商业融合的宝贵经验。 本书不仅适合对数据库技术感兴趣的读者，也非常适合作为本科生和研究生的教材，帮助他们深入了解数据库

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。

数据分析是现在不仅在互联网行业同时也在基础行业中必不可缺的运营手段，是业务提升效率、增强收益的有效方法。 本书的前8个章节精选提炼了多种数据分析中重要方法，包括ROI分析、数据标签和评分、用户生命周期、因果推断、可解释模型、PSM理论、ABtest、时序分析等，并通过更清晰、简单的方式向读者全方位的展示数据分析在以下诸多原理上的阐释，并且针对每种方法都提供了充足的生活和业务中的前沿案例作为辅助讲解，帮助读者更好的理解数据分析在传统行业、互联网行业及各类新兴行业的实际应用，同时也能更快的运用在实际工作和生活中，所以通过阅读前8个章节，读者可以系统的学习数据分析的理知识，拥有数据化思维，为读者能够在数据分析行业中不断深耕打下良好的理论基础并将数据分析能力逐步应用于实际的工作和生活中，成为一名合格的

本书基于社会学领域学生和学者的需求，将统计学的理论概念和详细的技术指导有机结合起来，通过众多来自社会学不同领域的有趣示例来呈现丰富的统计方法和模型，鼓励读者在了解理论的同时学习应用Stata软件来实现研究的目的。本书除了用5个章节渐进式地详细阐述线性回归模型之外，还进一步涵盖logistic回归、多层次分析、面板数据分析、探索性因子分析、结构方程模型和验证性因子分析等内容。本书通过配套网站提供各章配套的测试题、视频、数据集和Stata代码，方便读者学习并检查学习效果。 本书可作为社会学领域本科生或研究生定量研究课程的教材或参考书，也可作为想要学习应用Stata软件进行定量研究的社会学者的参考书。

数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的实现路线，并对应用于业界算法大赛中的技术方案和技巧进行源代码解读，帮助读者深入理解技术原理。最后，本书还介绍了文本分析和知识图谱技术在政务、公共安全、应急等多个行业中的智能应用实践案例。 《数据科学技术：文本分析和知识图谱》适合具备Python和机器学习技术基础的高等院校学生、文本分析（或者自然语言处理）以

本书系统地介绍分数阶微积分学领域的理论知识与数值计算方法。特别地，作者提出并实现一整套高精度的分数阶微积分学的数值计算方法； 提出线性、非线性分数阶微分方程的通用数值解法和基于框图的通用仿真框架； 提出并实现了基于框图的分数阶隐式微分方程、延迟微分方程与分数阶微分方程边值问题的通用求解方法。本书所有知识点均配有高质量的MATLAB 代码与Simulink 模型，有助于读者更好地理解知识点的内涵，更重要的是，读者可以使用这些代码创造性地解决相关问题。 本书可供数学与应用科学领域的高年级本科生、研究生与工程师系统学习分数阶微积分学理论及其计算方法，并用其解决实际应用问题。