《Origin科技绘图与数据分析》内容简介 《Origin科技绘图与数据分析》以Origin 2023中文版为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量应用实例详细介绍Origin在科研数据处理与数据作图中的使用方法与技巧。全书共13章：第1～6章主要讲解Origin的基础知识与科技绘图，包括Origin的操作界面、窗口类型、绘图基本设置、数据操作管理、二维及三维图的绘制、统计图形绘制等；第7～13章结合Origin数据处理与统计分析功能，分别讲解线性拟合、非线性拟合、数据操作与分析、基础统计分析、参数与非参数检验、数字信号处理等知识，最后介绍如何在Origin中进行版面设计与输出操作。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握Origin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

本书是首本专注于利用R语言进行科研数据清洗的书籍，全书主要分为两大块，首块以简洁的内容向读者介绍R语言的入门知识，让读者了解并认识R语言，为后面的内容打下基础。全书大部分篇幅主要集中在第二块内容，即数据清洗的知识。作者从实际问题出发，详细的介绍了如何利用R语言处理科研中的数据，比如缺失值的插补，异常值的查找，长宽型数据结构的转换，时间日期数据的处理，文本数据的处理等，此外，作者也将数据清洗的内容进行了适当扩展，比如书中加入了R语言与数据库的连接方法，让大数据的处理更加得心应手。

本书提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。

copula分布估计算法综合了智能计算领域和统计学领域的知识，是一种基于群体的智能优化算法。本书共分为8章，主要内容包括：分布估计算法的基本概念和算法流程、copula理论及copula分布估计算法框架、二维copula分布估计算法、多维经验copula分布估计算法、多维阿基米德copula分布估计算法、阿基米德copulaEDA中的参数估计、copula EDA中的边缘分布函数和采样方法的研究以及copulaEDA在图像矢量量化中的应用研究等。 本书适合于从事智能计算领域研究和应用的科技工作者和工程技术人员使用，也可以作为人工智能、计算机科学、信息科学、智能优化及智能控制领域的广大师生的教学参考用书。

本书全面探讨了企业数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。首先介绍企业数据治理的发展方向，提出了企业数据治理的“八步走”策略。然后从项目层面对企业如何进行数据治理进行了深入分析，分别对数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善数据交换架构、优化增量数据质量、企业数据治理项目的管理，以及数据治理项目后的数据运维工作、风险监控进行了探讨，并分享了大量数据治理项目实际案例。本书是一部完整的企业数据治理实战读物，内容主要面向企业信息总监、企业架构师和数据管理人员等，能够帮助读者系统地掌握企业数据治理的策略、方法。

在本教材中我们首先给出重点难点内容提要，并简单明了地介绍相关的理论，使学生对重点难点问题精知；其次，列举了大量常见题型，并进行有针对性地分析解答，使学生对基本概念、基本理论详知；，在每章后面给出计算机学科涉及的大部分经典现实问题的算法实现，使学生明白为什么学、怎样学的问题，并对相关算法的实现熟知。书中结合大量的图示和程序代码，展示了各种数据结构实现细节和编程技巧，能够帮助学生提高运用知识解决问题的能力。希望通过本书能使学生把这门课程学好、学透。本书所有程序均已在Visual C 6.0开发环境中调试通过。

本书是一部通过提供一套易于遵守及操作的方法论来实现高质量数据管理的实践指南。内容全面、详细，并有许多实用的建议和模板，第1版推出后，已成为全球信息质量实践者的书籍，甚至已成为美国阿肯色大学信息质量