内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识，还给出了实际操作层面的方法指引；既是数据资产入表的初学者指南，也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献，同时融合了行业的先进实践经验，开创性提出 数据资产三次入表理论 （数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表），得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和强烈推荐。本书分为四部分，不仅从战略、方法、工具、实操、案例等角度为读者提供了全面的数据资产入表知识体系，还前瞻性地探讨了数据资产入表后的价值挖掘、资产评估和金融创新。第一部分 数据资产入表全景概览（第1和第2章）深入分析数据资产入表的宏观背景、核
本书全面介绍车辆轨迹数据的处理、分析与可视化方法，并深入探讨了基于Python的车辆轨迹数 据处理技术，旨在帮助读者快速掌握车辆时空轨迹数据处理的基本方法和编程技巧，同时提供丰富的实际案例和技术解决方案，覆盖了从数据采集到深入分析的完整技术链条，是交通时空大数据领域车辆轨迹数据处理分析的全面指南。 本书内容涵盖从车辆轨迹数据的基本特征、采集原理到预处理、质量分析、可视化，再到高级应用如路网匹配、排放计算、多智能体仿真，以及特定案例分析如电动汽车充电需求识别和无人机航拍轨迹数据分析。 本书适合计算机相关专业的学生、数据分析师、研究人员以及技术开发人员阅读。
《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
数字技术为企业的管理方式带来颠覆性变革，我们正在经历从依赖企业管理者解读数据并做出业务决策，到由算法通过计算数据做出分析和判断，然后自动指挥业务活动的转变。作为企业管理者，需要思考如何顺应时代趋势，利用数字技术，实现企业管理方式升级，提升管理效率，降低管理费用，提高企业竞争力。撰写本书的主要目的是，帮助企业体系化地推进数字化管理升级。本书的主要内容包括数字技术驱动企业管理方式升级、企业数字化管理体系的四条线、企业数字化管理体系建设七步法、企业数字化管理体系建设实战、企业数字化管理体系建设中的瓶颈与难点、企业数字化管理体系建设的技术架构，以及未来数字智能技术展望。
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。
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。
数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供实用的参考，帮助他们理解数据流通的可行模式，破解数据要素市场发展难题，充分释放数据要素流通潜力，赋能实体经济高质量发展。
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
数字经济已成为各国经济增长的新动能，并上升为国家发展战略，各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络，重点分析了全球主要国家和地区数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同，特别介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则及规则间的弥合，也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家和地区的立法现状，同时展望了全球数据跨境规则的未来走向，在此基础上对我国的数据跨境流动治理规则现状进行梳理，并对其实施与完善提出了相关建议。本书语言平实易读，主要以法律法规、执法部门的解释性指南、判决书等一手资料作为参考，介绍分析了国内外立法现状和法律实践。
nbsp nbsp《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。《Power BI商业数据分析完全自学教程》以 完全精通 Power BI 为出发点，以 用好 Power BI 为目标来安排内容，全书共 5 篇，分为 14 章，循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇（第 1 章 ~ 第 3 章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了 Power BI 的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。 第 2 篇为数据处理篇（第 4 章 ~ 第 6 章），介绍了 Power BI 数据的整理操作、表格中行 / 列数据的管理，以及 Power BI 数据的高级处理、M 函数的使用等。 第 3 篇为数据分析篇（第 7 章 ~ 第 9 章），介绍了 Power BI 数据的建模操作及 DAX 语言的入门和进阶操作等。
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。
洞见产业新生态，解码数字新经济 行业场景真实展示 实际案例深度梳理，感受数字转型路径风格 谭建荣院士、郭华东院士、邬贺铨院士、张宏科院士 共同推荐 《产业数字化 释义、场景及应用案例》以《 十四五 数字经济发展规划》中产业数字化部分的核心内容为纲领,从入选工业和信息化部的大数据产业发展示范项目中,选取了具有产业代表性的来自生产一线的数字化转型实践案例,连同数字化建设和转型的共性基础内容,组织了42 个案例,从实践背景、方法手段、主要应用的技术、实践过程中遇到的典型问题、实施流程、典型应用场景等方面,分享了多个行业、多家单位的实践经验,以期帮助读者对产业数字化转型产生更为具体的了解和体会、获得间接经验,为读者提升数字认知和工作能力做一定的基础铺垫。 本书适合具有产业数字化转型需求的相关企业的管理者、
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。
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。
《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具，扩展了更多的数据清洗、插值方法，为*终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理，MapReduce原理与编程模型、环境搭建，接着介绍了Spark框架原
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。
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、
《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。 《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、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 。
本书试图较全面地介绍大数据技术的基本原理和方法，包括以统计模型为主的各类数据模型以及它们的计算方法，同时还将介绍这些方法在一些领域(如人工智能)中的应用。
R语言在心理语言学研究中的应用已经有相当长的历史，但什么情况下要对数据进行怎样的处理，模型应该如何构建，得到结果后应该如何科学地读取和规范地报告等问题仍未得到很好的解决，本书意在解决这些问题。 本书首先介绍了R语言基础知识、基本统计思路和初步数据整理，对经由真实眼动研究得到的数据进行清理、转换和描述性统计，以及数据可视化等操作，然后介绍了线性混合模型和最大随机效应，结果解释、整理和提升，power分析和Bayes分析在R语言中的实现；接着介绍了线性混合模型和重复测量方差分析结果的比较；最后介绍了多种眼动指标整理的方法。
Origin是国际科技出版界公认的标准作图软件，它功能强大、操作简单，被科研人员、工程技术人员、高校师生等广泛使用。Origin软件不仅具有强大的数据可视化功能，还具有统计分析、信号处理、函数拟合、峰值分析等功能，且支持多种格式的数据导入和导出。 本书基于Origin 2021和Origin 2022版本进行案例讲解，旨在帮助读者快速入门，并掌握Origin软件的使用技巧。本书由浅入深地讲解了Origin软件的功能和相关案例，涉及基础2D图、等高线图、3D图以及专业图的绘制，也涵盖了数学运算、拟合分析、信号处理、多峰分析等主题。 本书适用于Origin软件的初学者和希望提高科技绘图及数据分析处理能力的读者，尤其适用于大中专院校的师生以及广大科研工作者。
人文社会科学和自然科学研究过程中积累了大量的研究数据，这些数据如何管理、共享、出版和引证？如何再次利用他人的数据？过程中牵涉到哪些知识产权？本书的几位作者不仅熟悉全球尤其欧美的研究数据管理的实践应用，而且在英国数据档案馆拥有多年数据相关专业工作的管理与实践经验，他们在本书中将多年积累的**数据管理实践建议、指导和培训倾囊呈现。本书前三章对研究数据管理和共享进行总括介绍，包括管理和共享的重要性、研究数据生命周期以及如何制订研究数据管理计划。第四章至第六章介绍了研究数据管理的具体方法，包括数据文档编制、数据格式与组织以及数据存储与传输。第七章至第十一章讨论了数据管理与共享所涉及的问题，包括法律和伦理、知识产权、合作研究、利用他人数据以及出版和引证。
从统计学科与计算机科学的性质认知,大数据是指那些超过传统数据系统处理能力、超出经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合,对于这一数据集合,在一定的条件下和合理的时间内,我们可以通过现代计算机技术和创新的统计方法,有目的地进行设计、获取、管理、分析,揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。 《大数据：统计理论、方法与应用》共分五章，其内容包括大数据下的统计理论体系、大数据下的数据集整合分析、大数据下的高维变量选择方法、大数据下的统计方法并行计算和大数据下的统计方法应用——网络舆情分析。 本书内容新颖，取材国内外资料，同时认真总结了作者近年来的科研成果，重点反映统计学对大数据发展的影响，突出五大特点： （1）充分体现学科融合； （2）
