Stata是一种功能全面的统计分析软件包,具有易操作、运行速度快、功能强大的特点,主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域,是大数据时代为流行的计量软件之一。 全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作入门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析,包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata进行高质量的综合性研究,讲解研究方案设计、调查问卷的制
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》以GraphPad Prism 9.4为软件平台,结合编者多年的数据分析经验,通过大量实例系统全面地介绍Prism在科研数据处理中的使用方法与技巧。全书共11章:第1~3章主要讲解GraphPad Prism的基础知识,包括用户界面、项目组成、图形的输出、数据的输入、数据表类型、图形的修饰与美化等;第4~11章结合Prism数据表的特点,分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。通过阅读本书,可以帮助读者快速掌握GraphPad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用书,还可以作为高等学校相关专业的本科生和研究生的教学用书。
本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法,使其更加了解芯片行业的分工与动向。 本书共分9个章节,从多角度透视芯片设计,特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验,针对IC新人关心的诸多问题,为其提供了提升个人能力,选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述,并解答了IC新人普遍关心的若干问题。第2章和第3章分别对数字IC的设计方法和仿真验证方法进行了详细阐述,力图介绍实用、规范的设计和仿真方法,避免了Verilog语法书中简单的语法堆砌及填鸭式的灌输。第4章是在前两章的基础上,通过实例进一步阐述设计方法中的精髓。第5章详细介绍了作为当今数字芯片主流的SoC芯片架构和设计方法,并对比了非SoC架构的设计,
《大话数据结构【溢彩加强版】》以一个计算机教师的教学过程为场景,讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述,大量引用各种各样的生活知识来类比,并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容,对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比,《大话数据结构【溢彩加强版】》内容有趣易读,算法讲解细致深入,是一本非常适合自学的读物。 对于学习数据结构来说,难点之一是对相关算法的理解。《大话数据结构【溢彩加强版】》创新性地采用全彩印刷,图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳,使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅,极大提升了阅读体验。 《大话数据结构【溢彩加强版】》主要内容包含:数据结构介绍、算法推导大O阶的方法;顺序结构与链式结构差异、栈与队列
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
本书是一本基于 Python 实现全部例题计算的统计学教材,书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共 11 章,第1章和第2章介绍数据、Python 的下载与安装、Python的数据类型和基本操作、Python 绘图基础等。第3章和第4章介绍数据的描述性分析方法,包括数据可视化和描述统计量。第5~7章介绍数据的推断性分析方法,包括概率分布、参数估计和假设检验。第8~11章介绍实际中常用的一些统计方法,包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。 本书可作为高等院校各专业开设统计学课程的教材,也可作为数据分析工作者、Python 数据分析和可视化爱好者的参考书。
《数字化生存》描绘了数字科技为我们的生活、工作、教育和娱乐带来的各种冲击和其中值得深思的问题,是跨入数字化新世界的*指南。英文版曾高居《纽约时报》畅销书排行榜。 信息的DNA 正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物。尼葛洛庞帝向我们展示出这一变化的巨大影响。电视机与计算机屏幕的差别变得只是大小不同而已。从前所说的 大众 传媒正演变成个人化的双向交流。信息不再被 推给 消费者,相反,人们或他们的数字勤务员将把他们所需要的信息 拿过来 并参与到创造它们的活动中。信息技术的革命将把受制于键盘和显示器的计算机解放出来,使之成为我们能够与之交谈,与之一道旅行,能够抚摸甚至能够穿戴的对象。这些发展将变革我们的学习方式、工作方式、娱乐方式 一句话,我们的生活方式。犀利的见解使尼葛洛庞帝成为《连线》
《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。
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。
本书介绍数据分析的统计基础、种类划分,并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分,第1部分为第1章,介绍一些概念,简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章,介绍描述性分析和数据预处理的主要方法,包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章,介绍预测性分析的主要方法,其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量的方法,以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法; 第4部分为第13章,利用描述和预测这两种方法,简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。
本书注重理论与实践紧密结合,系统介绍算法设计方法、分析技巧和 C 编程实战。作者本着 易理 解,重实用 的指导思想,结合多年的教学经验,以算法设计策略为主线,沿着 算法思想 算法设计 构造 实例 算法描述 算法分析 C 实战 的思路组织学习内容,共包括算法及基础知识、贪心法、分治法、动 态规划、搜索法、随机化算法、线性规划问题与网络流、数论算法及计算几何算法和 NP完全理论等9章内 容。为突出教材的可读性、可用性及前沿性,每章增设了学习目标、阅读材料及习题解析,配套资源包括实 验指导书、教学大纲、教学课件、经典案例源代码、微课视频、课程网站等内容。 本书内容丰富、思路清晰、实例讲解详细、图例直观形象,适合作为计算机及其相关专业的本科生和研 究生教材,也可供工程技术人员和自学读者学习参考,还适合作为参加 ACM 程序设计大赛的爱
《数据分析实践:专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发,讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能,其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势,也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例,还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书,并基于本书进一步拓展所需要的知识能,可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。
《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
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、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。
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。
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。
本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准,论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识,以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念,并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据,本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容,另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密
本书以统计学史上著名人物的伟大成就为脉络,将数据分析这一学科的发展历程娓娓道来。从开普勒仰望星空拉开统计学序幕,贝叶斯提出主观概率,到人工智能、深度学习逐步渗透今天的日常生活。本书带领读者在数据科学的熠熠星光下,看透大数据的深邃内核。
内容简介商业分析有用吗?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。
本书基于社会学领域学生和学者的需求,将统计学的理论概念和详细的技术指导有机结合起来,通过众多来自社会学不同领域的有趣示例来呈现丰富的统计方法和模型,鼓励读者在了解理论的同时学习应用Stata软件来实现研究的目的。本书除了用5个章节渐进式地详细阐述线性回归模型之外,还进一步涵盖logistic回归、多层次分析、面板数据分析、探索性因子分析、结构方程模型和验证性因子分析等内容。本书通过配套网站提供各章配套的测试题、视频、数据集和Stata代码,方便读者学习并检查学习效果。 本书可作为社会学领域本科生或研究生定量研究课程的教材或参考书,也可作为想要学习应用Stata软件进行定量研究的社会学者的参考书。
《算法竞赛入门经典 训练指南(升级版)》是《算法竞赛入门经典(第2版)》一书的重要补充,旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容,从而构建一个更完整的知识体系。本书通过大量有针对性的题目,让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。 《算法竞赛入门经典 训练指南(升级版)》共包括6章,分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧,并在章末给出了丰富的分类习题,供读者查漏补缺和强化学习效果。 《算法竞赛入门经典 训练指南(升级版)》题目多选自近年来ACM/ICPC区域赛和总决赛真题,内容全面,信息量大,覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出了所有重
《深入浅出数据分析》以类似 章回小说 的活泼形式,生动地向读者展现优秀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、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、关系数据库、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诀、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。 本书通过精心设计的实践场景,让读者不由自主地代入角色当中,真正在体验中学习、思考,将数据分析的要点融化于心,自如地应用在工作和生活中。