《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。
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
《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
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 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。
《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。
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。
本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以系统化的实操步骤和丰富的实际案例让读者快速入门Power BI数据分析，掌握Power BI在多个业务领域的实际应用。全书共8章：商业智能与数据分析概述；Power BI简介；数据分析与可视化制作全过程；Power BI数据预处理；Power BI数据建模；Power BI数据可视化；Power BI在线服务；Power BI数据分析实战案例。 本书通俗易懂、循序渐进、内容全面、讲解详细，配备全套数据集、教学课件和学习视频，既适合读者自学Power BI数据分析与可视化，也适合大专院校作为教材，更适合从事销售、产品、电商运营、仓储物流、财务管理、人力资源等岗位的职场人士提升技能。
数据是什么？如何应用数据？如何把数据变成更有价值的东西？本书主要适合刚开始使用数据的读者，能让他们对数据的含义、价值及用途有清晰的认识和了解，本书目的是介绍数据的相关知识，同时鼓励人们参与到日益增多的与数据有关的对话中。 本书通过介绍简单数据相关知识，即从一个总体目标、两种思维系统、三大应用领域、四种数据尺度、五种数据分析方法、六种数据展现方式、七种数据活动、八个提前问的问题分别展开阐释数据和分析的方法和思维方式。
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着 一切技术都是为业务服务的 这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重
当应用于大型分布式数据集时，标准算法和数据结构可能会变慢或完全失效。选择专为大数据设计的算法可以节省时间、提高准确性并降低处理成本。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》将最前沿的研究论文提炼为实用的技术，用于绘制、流式传输并组织磁盘和云中的大规模数据集，十分独特。 大规模数据集的算法与数据结构为大型分布式数据引入了处理和分析技术。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》作为指南，包含了行业故事和有趣的插图，使复杂的概念也易于理解。在学习如何将强大的算法(如Bloom 过滤器、计数最小草图、HyperLogLog和LSM树)映射到你自己的用例时，将对真实世界的示例进行探索。 主要内容： ● 概率草图数据结构 ● 选择正确的数据库引擎 ● 设计高效的磁盘数据结构和算法 ● 大规模系统中的算法权衡 ● 有限空间资源下的百分
《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》系统性地介绍了Python高性能编程的各种工具和方法，并重点讲解了Python在大数据中的应用。书中配有清晰的示例和详实的分析，可帮助读者熟练掌握NumPy和Pandas，实现高性能的数据存储和I/O。本书高屋建瓴、不留遗漏，读者学习本书后，能从代码到架构对系统进行整体优化。 主要内容 ● 使用Cython重构关键代码。 ● 设计健壮的数据结构。 ● 精简不同架构的代码。 ● 实现Python GPU计算。
Apache Flink项目的资深贡献者Fabian Hueske和Vasiliki Kalavri展示了如何使用Flink DataStream API实现可伸缩的流式应用，以及怎样在业务环境中持续运行和维护这些应用。流处理的理想应用场景有很多，包括低延迟ETL、流式分析、实时仪表盘以及欺诈检测、异常检测和报警。你可以在任意类型的持续数据（包括用户交互、金融交易和物联网等数据）生成后，立即对它们进行处理。本书主要内容包括： 了解有关分布式状态化流处理的概念和挑战。 探索Flink的系统架构，包括事件时间处理模式和容错模型。 理解DataStream API的基础知识和构成要素，包括基于时间和有状态的算子。 以精确一次的一致性读写外部系统。 部署和配置Flink集群。 对持续运行的流式应用进行运维。
本书旨在为数据分析生命周期提供一个全面和实用的指南，并着重于为组织打造行之有效的数据分析能力。全书分为三部分，第壹部分分析基础篇，讨论了如何通过整合组织的人员、流程、技术和数据等资源来实现这样的分析能力；第二部分分析生命周期*佳实践篇，介绍了不同种类的分析产品和服务，以及如何支持分析产品或服务的设计、开发和交付；第三部分分析能力卓越常青之道，围绕如何让分析产品对组织的完善和持续改进产生*大作用展开讨论，内容包括如何衡量分析项目的效率和效果两个方面，以及如何应用行为经济学、社会心理学和变革管理等其他学科的经验和知识改进和完善分析过程。
《轻松学 MySQL数据库从入门到实战（案例 视频 彩色版）》是基于编著者三十余年 数据库应用技 术 教学实践和教材编写经验编写的，结合数据库技术和MySQL数据库的发展趋势，从初学者容易上 手、快速学会的角度，采用Python MySQL开发环境，用通俗易懂的语言，深入浅出、循序渐进地讲解 MySQL数据库系统的特点及应用开发技术，实现手把手教你从零基础入门到快速学会开发MySQL数据 库系统应用项目。 《轻松学MySQL数据库从入门到实战（案例 视频 彩色版）》由 数据库基础知识 数据库操作技 术 数据库应用技能 基于Python的数据库应用系统开发 四篇组成，以一个分布式数据库的应用实例 为主线，讲述了数据库应用系统开发的知识。全书共18章，内容包括： MySQL数据库基础知识，数 据库设计和建模，数据库操作，以及索引、表、视图的创建及应用，SQL数据定义及操纵
基于内存的Redis数据库日趋红火，广受程序员关注。本书将以Redis6.2.0版本作为主讲版本，同时单独测试了Redis7.0.0版本新赠的主要功能。本书主要内容分基础篇、提高篇、实战篇，由浅入深、层层递进地进行介绍。基础篇重点介绍Redis的基础命令；提高篇主要介绍磁盘持久化、主从复制、分布式集群、事务、Lua脚本、管道、缓存、发布、订阅、Redis Stream消息队列、I/O线程、安全等各种高级技术；实战篇则介绍编程语言Java、Python、C、GO、PHP调用、大规模应用案例、实用辅助工具、电商应用实战案例。本书提供习题、实验及相关配套内容，即可供高校教学使用，又可供IT工程师自学使用。
内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿
数据科学伦理是关于人们在进行数据科学方面的行为的道德规范。到目前为止，数据科学主要应用于企业和社会并产生了积极成果。 然而，就像任何技术一样，数据科学也带来了一些负面后果：隐私侵犯的增加，对敏感群体的数据驱动的歧视以及使用不可解释的复杂模型做出决策。 没有哪个数据科学家和业务经理是天生不道德的，只是他们没有接受过培训来考虑他们在工作中的伦理问题 本书旨在填补这个越来越重要的空白和解释不同的概念和技术，帮助读者理解从k-匿名和差别隐私到同态加密和零知识证明等技术已可以解决隐私侵犯问题，消除敏感群体歧视和提供各种可解释的人工智能。 现实生活中的警世故事进一步说明了数据科学伦理的重要性和潜在影响，包括种族主义机器人的故事、搜索审查和人脸识别等。本书中穿插着结构化的练习，提供假设的场景和
这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践，揭示了数据架构的底层逻辑，总结了数据架构的核心要素和架构模型，阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容，是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分： 第一部分：架构基础，对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架进行了总览性质的介绍，数据架构是重点； 第二部分：数据架构基础，详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件； 第三部分：数据架构模型，首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向，然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法，以及维度建模
内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展开，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案
