《深入浅出数据分析》以类似"章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

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

Python是一门开源的计算机编程语言，凭借其易学、灵活等特点，得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异，金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进，Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。 本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延

商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项推荐技能。作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。本书分为6篇，共17章，其中第1篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。

以上ISBN信息均为平台自动生成，部分商品参数可能存在些许误差，商品准确参数详情可咨询客服。本店为新华书店总部直营店铺，所售图书均为正版，请放心购买！ 注：预售品种请单独下单，与预售品种一起拍的品种默认和预售品种一起发货！ 基本信息 书 名 Excel原理与技巧大全 出版社 *大学出版社有限公司 作 者 刘伟编著 出版时间 20211201 I S B N 9787301326183 定价 119 开 本 16开 185*260 装 帧 平装 版 次 1 字 数 997 (千字)

本书介绍各行业核心数据模型和应用的一个完备模型库，其中既有针对具体行业的模型，也有作者定制的通用模型。本书所涉及的具体行业包括制造业、电信业、保险业、医疗保健、金融服务业、专业服务业、旅行业和电子商务业，并对这些行业的数据模型进行了详细介绍。 本书的结构清晰，内容有条理，并有大量的图表说明，书后的录还提供了各行业数据模型的具体实体和属性，非常实用，适合企业的数据体系设计人员参考，是一本不可多得的数据库资源手册。

首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。 本书分为5篇。“第一篇 CDO概论”介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、推荐技能和工作路径等。“第二篇 管好数据”讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。“第三篇 做好转型”讲解CDO如何做好数字化转型。“第四篇 建好团队”讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。“第五篇 新技术、新模式、新业态”介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。 本书适

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A／B试验、RFM模型、K－Means算法、5W2H等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。

本书是介绍大数据算法设计与分析技术的教材，内容丰富，结构合理，旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法，切实培养读者设计、分析与应用算法解决大数据问题的能力。不仅适合计算机科学、软件工程、大数据、物联网等学科的本科生和研究生使用，而且可供其他相近学科的本科生和研究生使用。同时，该教材还可作为从事大数据相关领域工程技术人员的自学读物。

作为Office软件的重要组成部分，Access 2003具有强大的功能。用户可以通过该软件来解决行政、商务中常常遇到的问题，对整个行政业务资料库进行有效的整合与管理，提升企业内部的信息沟通效率，提高工作效率，节省大量的人力与时间。 本书立足于行政与商务的实际应用，从基础知识入手，循序渐进地讲解了窗体、数据表、查询、关系、控件和报表等基础知识，并在此基础上结合实际工作中的进销存业务，设计、开发了多个典型数据库，以期使读者边学边练，逐步掌握基础知识，适应实际工作的需要。此外，本书实例只需稍加改动即可应用到实际工作中，非常适合财务管理或Access应用方面的级读者学习使用。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集

本书针对MySQL中高级用户，详细讲解MySQL高级使用技术。书中详解了每一个知识点以及数据库操作的方法和技巧。本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL中的各项高级技术。本书主要包括MySQL架构介绍、MySQL权限与安全、MySQL备份与还原、MySQL的高级特性、MySQL锁定机制、使用MySQLWorkbench管理数据库、SQL性能优化、MySQL服务器性能优化、MySQL性能监控、MySQLReplication、MySQLCluster实战、企业中MySQL的高可用架构实战。同时，本书还提供了所有示例的源码，读者可以直接查看和调用。本书适合有基础的MySQL数据库学习者，MySQL数据库开发人员和MySQL数据库管理人员，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的教学参考用书。

米特尼克被称为“世界头号黑客”，传奇的人生成为业内和各大媒体津津乐道的话题。1995年联邦法院以25宗罪名起诉米特尼克，而且未经审判就将米特尼克关押了4年半，这是美国司法史上对一名高智商罪犯所采取的最严厉措施。 出狱之后米特尼克改邪归正，目前已经成为世界著名的白帽子黑客，用自己的经验来指导知名企业与组织增强他们的安全防护措施。 在《线上幽灵：世界头号黑客米特尼克自传》中，米特尼克回顾了自己的心路历程，令人眼花缭乱的各类大案要案，以及与警察和特工的“斗智斗勇”……跌宕起伏的情节，将读者带入一个完全不同的惊险世界！

本书按照需求规划、需求实现、可视化的流程进行编排，通过项目开发的主要流程，介绍数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路，以及各种问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念、电商业务概述、数据仓库理论和数据仓库建模等。 本书共14章，其中， ～3章是项目的前期准备阶段，主要介绍了数据仓库的概念和搭建需求，并初步搭建了本数据仓库项目所需的基本环境；第4～7章是项目的核心部分，详细介绍了数据仓库的建模理论，并完成了数据从采集到分层搭建的全过程，是本书的重点部分；第8～14章是对数据治理各功能模块的实现，针对数据治理的不同功能需求分模块进行实现。 本书适合具有一定编程基础并对大数据感兴趣的读者阅

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒图

本书全面讲解了Microsoft SQL Server故障排除和性能优化的很好实践。数据库工程师，包括数据库开发人员和数据库管理员，都将学习如何识别性能问题、并通过利用各种方法来排除系统故障，以及如何确定优化工作的优先级，从而尽可能获得很好系统性能。 本书作者是Microsoft数据平台的MVP和Microsoft认证大师(MCM)，他解释了SQL Server数据库组件之间的相互依赖关系。你将学会如何快速检测分析你的系统并找到问题的根本原因。本书中提到的所有技术与所有版本的SQL Server都兼容，并涵盖了基于云的SQL Server安装步骤。 ·了解性能问题是如何体现在SQL Server中的。 ·了解SQL Server的检测工具、检测方法和检测技术。 ·对SQL Server的安装进行健康检查。 ·了解SQL Server组件之间的依赖关系。 ·优化SQL Server来提高性能并减少瓶颈。 ·检测优化效果不佳的查询语句和查询执行计划中效率低