《问卷数据分析：破解SPSS软件的六类分析思路（第2版）》系统介绍了使用SPSS软件进行问卷数据分析的思路及方法，分为四部分，分别是问卷设计、六类问卷分析思路、数据分析方法在SPSS软件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详细阅读这部分内容。读者可以结合实际情况选读六类问卷分析思路部分的内容。数据分析方法在SPSS软件中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSS软件中的操作细节，并且对输出结果进行说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难杂症，并且提供了解决方法。本书侧重于问卷分析的应用性，力求让读者在*短的时间内掌握使用SPSS软件分析问卷数据的方法并完成高质量的问卷数据分析报告。 使用SPSS软件分析调查问卷数据常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的*功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平，提升工作效率。 本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员，对于Excel高级用户也具有一定的参考价值。
本书的主要内容包括网络数据的定义及相关指标、大规模网络中的链路预测、网络聚类分析、网络数据中的空间自回归模型、大规模网络数据中的模型估计方法、网络数据中的空间自回归模型的拓展及应用、网络中的空间自回归模型的其他研究方向等。本书关注大规模网络数据分析中的模型方法。除模型方法本身的理论拓展之外，在估计方法等方面会涉及大规模数据中的快速计算方法。由于网络分析本身的范围非常广泛，故本书涉及的内容仅局限于作者及团队研究工作中使用到的一部分。在本书的后，为了启发读者思路，对于部分已有网络研究进行了梳理。
内容简介 增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重点聚焦在本质内容上，即数据处理
内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章： 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学，包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理，以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛点以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难点以及针对性的数
本书从解决工作实际问题出发，以工作中常用的数据分析方法分类为主线，介绍如何用Excel进行工作常用信息图的绘制方法与技巧，主要包括KPI达成分析、对比分析、结构分析、分布分析、趋势分析、转化分析六大数据分析方法的常用信息图。本书定位是带领大家学习工作中常用信息图Excel 的绘制方法与技巧，并能解决工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓 师傅领进门，修行在个人 。
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。
本书内容围绕股票大数据分析技术展开，主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。 本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法； 之后在每章中结合不同的数据源，从不同角度对股票进行深度分析，介绍相关的数据挖掘算法； 针对数据的特点，提出新的分析思路和计算方法； 结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作进行实战解析。具体内容包括： 基于技术分析指标的买卖点计算方法； 股票时间序列的特征表示方法； 聚类算法与资金流向及主力控盘分析； 筹码分布与筹码分析技术； 财务数据分析与股票的新估值策略； 券商研报评级及其有效性分析； 新闻文本分类和股吧情感分析； 行为金融学与股票行为数据分析； 股票交易决策模型与股票挖掘平台。
本书面向数学与工程计算，主要讲解了MATLAB 2017a软件基础、初等数学专题概要、高等数学基本问题、线性代数与矩阵论基本问题、概率论与数理统计基本问题、数值分析基本问题、CASIO fx 991CN X（中文版）函数科学计算器简介七方面的内容。本书适合大中专院校理工科学生学习使用，也可供广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员参考。
本书以LabVIEW 2017为基础，讲述LabVIEW图形化编程语言的原理，以及如何利用LabVIEW完成虚拟仪器设计。全书共15章，分为两篇，分别是基础知识篇（第1~13章）和实际应用篇（第14、15章）。第1章，综述虚拟仪器技术的构建思想和方法论。第2~7章，讲述LabVIEW图形化编程语言的基本原理以及编程方法，内容包括LabVIEW入门、基本数据类型、程序结构、复合数据类型、文件I/O、图形显示及其他技巧。第8~12章，阐述如何利用LabVIEW去控制仪器硬件以实现对被测信号的数据采集，内容包括选择专用的数据采集卡进行数据采集； 利用计算机自带的声卡实现数据采集； 利用摄像头完成图像采集； 仪器控制和控制单片机。第13章，讲述用LabVIEW实现仪器应用的若干算法和信号分析处理的相关知识。第14、15章，介绍利用LabVIEW完成有实际应用背景的两个虚拟仪器项目，分别是用LabVIEW构建函
在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常的紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。本书讲解流计算原理。
本书源自作者5年来的项目和工作实践经验，力求对SAS编程与数据分析做一个较为完整的梳理，除了从技术架构方面细致地梳理了SAS数据分析中的关键技术和实用知识点，例如数据集，宏编程。图表生成等，更在讲解中埋藏了一条关于行业实践分析的案例辅线，包括嵌入其中的大量实践案例和单独成章的综合案例，帮助读者将关键技术和行业实践相辅相成，让读者能身临其境地了解SAS数据分析行业的精髓。本书并不想陷于具体技术问题的解决方案中，而是希望通过一些关键技术点、模型以及实例的关联讲解来帮助读者梳理清楚SAS编程的开发思路，继而学会解决一类问题。
随着中台概念被广泛讨论，其中数据中台又被赋予担任企业智能化任务的重任。当前，不仅是大企业，很多企业都在开始打造或者引入中台，用来解决企业面临的系统重复建设与数据孤岛的问题，在这个过程中，中台产品经理需要做什么事，解决什么问题，又会遇到怎样的困难与挑战？ 本书第1～2章讲解了中台起源与数据中台产品需要什么样的能力；第3～6章主要讲解中台中的数据中台的建设与规划、数据分析的方法与策略、数据体系建设方法与应用和企业数据的价值等；第7～9章主要讲解数据平台的需求分析与数据知识、系统平台的建设实战和用户画像体系的建设等内容。
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解了整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的限制，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载，读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人士阅读，包括需要提升实战能力的数据分析专业人士，在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士，从事咨询、科研等工作的专业人士，同时也可以作为各专业的本科和研究生学习数据分析应用的参考书。
本书是一本利用Python技术，结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书第1～4 章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识，包括开发工具的使用、测试技术难点等内容；第5～7 章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发，利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容；第8～9 章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险控制等内容；第10～11 章主要讲解了利用机器学习与遗传算法进行相应模型开发等内容。全书内容专业，案例丰富翔实，是作者多年来利用开发软件和人工智能结合进行相关领域软件开发与探索的*结晶。本书不仅适合想利用Python进行软件开发的用户，也适合有一定经验但想深入掌握人工智能、机器学习技术进行行业应用的用户使用，还可以作为机构培训
Kafka自LinkedIn开源以来就以高性能、高吞吐量、分布式的特性著称，本书以0.10版本的源码为基础，深入分析了Kafka的设计与实现，包括生产者和消费者的消息处理流程，新旧消费者不同的设计方式，存储层的实现，协调者和控制器如何确保Kafka集群的分布式和容错特性，两种同步集群工具MirrorMaker和uReplicator，流处理的两种API以及Kafka的一些高级特性等。《Kafka技术内幕 图文详解Kafka源码设计与实现》适合Kafka开发人员阅读。
随着互联网的高速发展，新媒体行业已成为目前的热门行业之一，无论是个人，还是企业、机关、事业单位，都离不开新媒体。《新媒体数据分析基础教程》采用 课堂讲解 课堂实训 课堂小结 课后作业 这一结构进行编写，既有基础理论，又有实操进阶，还有实战提高，非常适合读者进行学、练、查。 《新媒体数据分析基础教程》共 8 章，第 1 章主要介绍新媒体数据分析的基础知识；第 2 章主要介绍各种新媒体数据分析指标；第 3 章主要介绍新媒体数据的采集；第 4 章主要介绍新媒体数据处理；第 5 章主要介绍新媒体数据分析的思维和方法；第 6 章主要介绍新媒体数据可视化；第 7 章主要介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能；第 8 章主要介绍新媒体数据分析报告的制作。 《新媒体数据分析基础教程》由从事多年新媒体、商务数据分析工作的老师参与编
当数据存储在多个数据库中，如何查询数据？特别是当这些数据库是由不同的人分别设计。这是个全面介绍数据集成的书，由业界三个受人尊敬的专家撰写。这本书讲解数据集成技术的理论知识，使用大量实例来解释基本概念。数据集成是解决跨多个数据源（如数据库，网页）的问题。目前在多种环境中都涉及数据集成问题，包括企业信息集成，在网络上的查询处理，政府机构之间的协调和科学家之间的合作。在某些情况下，数据集成是某个领域取得进展的关键。本书提供了数据集成的概念和工具，可用于数据集成的具体实现。本书作者是威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学副教授，同时在微软AdCenter实验室与雅虎研究实验室担任咨询顾问。
Python 是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI 技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python 来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读，是本书的一大亮点。本书共分为3 篇。第1 篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2 篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、
面对小数据和大数据，数据分析师应该如何收集数据信息？传统的业务框架如何与统计学相关联？测量学扮演着什么角色？建模过程有哪些预分析技术和修正技术？建模工作完成后，如何解析？如何归因？如何预测？等等，这些数据分析能力构成了本书的分析框架。本书分为8章，小数据与大数据分析模式的动态切换贯穿全书，展示了数据分析案例的模块化分析思路。第1～3章为数据预分析部分，强调业务问题与统计问题的衔接；第4～6章为统计建模阶段，其中附有对行业案例和业务敏感度的训练、对统计和业务整合的审美建议，进而构造出一套具有灵活调校的数据分析模式。第7～8章解决的问题是，如何将晦涩难懂的统计解释转换成业务解释。由衷地希望本书能够成为数据运营人员与初中级数据分析师分析数据的行动指南。
内 容 简 介 本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。 全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，全方位提高读者在未来面试中的竞争力。
近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。*部分 大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作，并以一个典型的Spark应用为例概述Spark应用的执行流程。第二部分 Spark大数据处理框架的核心理论（第3～4章）：介绍Spark框架将应用程序转化为逻辑处理流程，进而转化为可并行执行的物理执行计划的一般过程及方法。第三部分 典型的Spark应用（第5章）：介绍迭代型的Spark机器学习应用和图计算应用。第四部分 大数据处理框架性能和可靠性保障机制（第6～9章）：介绍Spark框架的Shuffle机制、数据缓存机制
SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业进行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS 25.0版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。 本书内容由浅入深、循序渐进、结构安排合理，企业中的经营预测者与决策者、财会人员、市场营销人员、生产管理等部门的工作者、经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类各专业的高年级本科生、研究生、MBA学员学习和参考。
近年来，大数据已在公共管理、医疗卫生、金融与商务等领域得到了广泛应用。如何对海量和高速增长的数据进行有效处理以及如何针对不同领域特点有效应用大数据，倍受广大科研工作者的广泛关注。本书集结了作者近年来在大数据及其应用领域的研究成果，针对大数据高效处理问题，从点排序识别聚类、多标签排序、不平衡数据采样、主动学习、增量学习等方面研究并设计了相关算法。在此基础上，对大数据环境下电信客户价值评价、客户换机预测和客户流失预测等问题，设计了相关算法、流程和仿真实验，并提出了一些合理化的建议，为大数据分析与在相关行业的应用提供了参考。
