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。
本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
本书以高等院校培养综合型交叉学科本科人才为发展目标而编写，介绍了空间数据库的原理与方法。全书共13章，主要内容包括：数据库系统概论、空间数据库、数据模型与空间信息模型、关系数据库模型、结构化查询语言、空间查询语言、关系模式的规范化理论、数据库设计与实施、空间数据存储和空间数据索引、数据查询优化、空间查询处理与优化、数据库技术新发展、空间数据库发展趋势。 本书内容丰富、结构合理、针对性强，理论叙述严谨、能力培养目标明确。读者学完本门课程后，应掌握空间数据库系统的基本知识、基本原理与方法。
本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。
本书作为《数据库基础教程(第2版)》的配套实验教材，共分为实验与模拟试题两个部分。*个部分为实验部分，有10个实验，其中前九个实验为基础实验，第十个实验为综合性设计实验，每个实验包括实验目的、实验内容和步骤、实验习题3个部分。模拟试题部分有选择题、填空题和操作题3种类型，后附参考答案。本书适合作为高校非计算机专业本科、专科学生学习的数据库相关课程的实验教材，也可作为Access的使用者、学习者与开发人员的上机实验参考书。作者开发有适合本教材的 实验自动批改管理系统 和 无纸化考试系统 ，使用本书的读者和教学单位可向出版社或作者（neuq@sina.com）索取。
本书详细介绍了意大利那不勒斯菲里德里克第二大学Massimo Aria和Corrado Cuccurullo基于R语言开发的BIBLIOMETRIX工具包。该R工具包基本上涵盖了进行科学计量和知识可视化的功能，可以满足爱好R软件，并试图使用R进行科学计量和知识图谱分析的读者。在此基础上，本书对于科学计量与知识图谱相关的一些R工具包，包括rAltmetric、wordcloud2、gender以及tidytext等工具包进行了简要介绍。
学习指导书的结构与教程1-1对应，共分为8章。在每一章中都给出了该章的学习要求与重点，典型例题分析和教程习题参考答案。在此基础上，还给出了一个标准试题库，包括填空题、判断题、选择题、简答题和综合题等，同时给出了标准试题库的参考答案， 最后给出了一套模拟试题和参考答案。
本书主要介绍了数据可视化的基础知识、可视化工具的入门和应用、使用Python流行的库创建美观的数据可视化效果，并总结了了7大类40种不同的可视化图形，从基本信息、构成与视觉通道、适用数据、使用场景、注意事项、变体等多方面详细介绍了每种可视化图形的使用权方法，可作为常用可视化图形的使用手册。本书还提供了6个贴近大学生学习生活的可视化案例，为读者自由灵活应用可视化参考提供了有力的参考。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、统计学及其相关专业的本科课程教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员作为自学和参考用书。
本书内容分为八章，基本涵盖了目前较为常用的数据科学建模方法，包括现在热门的深度学习。书中不仅介绍模型的理论基础，还以大量案例结合现实数据为读者展示了数据分析中常见任务的处理流程，如分类、回归、聚类、推荐、图片识别等，帮助读者应用这些模型和方法解决实际问题。 第1章首先对数据科学的任务和重要性进行了概述，接着介绍数据科学的建模流程以及Python语言开发环境与常用库； 第二章介绍了回归模型，包括线性回归和逻辑回归模型； 第三章介绍了聚类模型，包括k-means算法、DBSCAN算法和DIANA算法； 第四章介绍了关联规则分析，包括Apriori算法和FP-Growth算法； 第五章介绍了决策树模型，包括ID3、C4.5和CART算法及树的剪枝方法； 第六章介绍了支持向量机，包括线性和非线性支持向量机以及向量机的求解与多分类问题； 第七章介绍
如今，推荐算法已经普遍应用于在线各个领域和场景，越来越多的商品、服务、用户通过推荐算法高效地连接彼此，每个人都享受到更加个性化的内容和服务。推荐已深刻地改变了我们与世界连接的方式。 本书聚焦在产品运营的角色上，探讨产品运营人员应该如何理解推荐算法，如何在不同的功能场景下应用推荐算法，如何从平台业务的角度对算法结果进行干预和再平衡。此外，本书着重于阐述不同功能场景下推荐的应用，辅以内容、电商、社交等业务下的应用实例。在每个章节中，都会枚举市面上已有产品功能或作者本人经历过的业务实践，以期给读者提供可以实操落地的借鉴。
数据库基础 是高校非计算机专业的必修课程。本书从数据库理论到应用到实例开发，以一个案例贯穿全书，共分为两大部分，*部分由前3章组成，主要介绍数据库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系数据库的设计理论及数据库设计方法等内容；第二部分以Access 2013作为开发背景，主要介绍Access 2013数据库操作、表的创建和使用、查询设计、VBA基础、窗体设计、报表设计、使用宏和系统开发实例等知识。本书适合作为高校非计算机专业本科、专科学生学习数据库基础课程的教材，也可作为Access的使用者、学习者与开发人员的参考书。
本书定位是HBase从入门到应用的简明教程，特色是以实战案例为主，内容系统全面，讲解深入浅出，操作步骤清晰明了。本书配套示例源码、PPT课件、开发环境、教学视频、习题及答案以及其他丰富的教学 资源。 本书共分为8章，内容包括NoSQL数据库、HBase体系架构、HBase的接口、MapReduce与HBase、HBase表设计、HBase和Hive、HBase深入剖析、论坛日志分析实战。 本书既适合HBase初学者、大数据分析与挖掘初学者阅读，也适合作为高等院校和培训机构人工智能、大数据等相关专业师生的教学参考书。
如今企业数字化转型和“互联网+”已成为热门话题。那么，如何开展转型工作，让具体工作可以落到实处呢？由于数字化转型工作的复杂性，很多企业管理者感觉无从下手，市面上也十分缺乏相关的指引和资料。本书介绍的企业架构方法以及多个领先企业和行业数字化案例，可以使读者系统地掌握数字化转型的理论和落地方法，帮助企业完成生死攸关的转型变革。本书回答了“什么是数字经济，什么是数字化转型，什么是数字化转型的关键要素”等问题，并在转型方法方面介绍了数字化企业架构的业务架构、流程、组织、IT架构，详细阐述了金融、零售、医疗、物联网、AI、智能制造等方面*的商业模式和技术发展。本书打开了一扇新的数字化转型方法之门，是企业管理者、信息化从业者以及管理咨询服务机构、IT服务公司从业人员、大专院校师生很好的参考资料。
对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略 且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。在本书中，杰森?辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。
本书是由斯普林格出版社2018年出版的介绍物联网雾计算前沿技术的书籍，全书详细介绍了物联网雾计算发展的背景及驱动因素，系统分析了雾计算的计算服务、存储服务和通信服务；从雾层管理方面，阐述了雾计算中物联网资源评估所面临的挑战及模型，分析了雾计算的分层处理在物联网超大规模系统中的作用；从雾层服务方面，阐述了雾计算隐私保护的现状和未来，描绘了隐私保护领域自感知雾计算的发展，探讨了城市物联网边缘计算；以信息物理能源系统、医疗保健领域为例分析了雾计算应用实践。
本书从数据流通的背景、基础、场景应用、市场生态体系、机制体制、趋势展望六个方面对数据流通的基础知识与实际应用进行介绍。 综合本书内容可见，第一，本书是理论与实践的结合。以数据和数字经济的基础理论为出发点，再论述数据发挥作用的途径以及具体的实践应用，有助于对数据流通问题的理解。第二，内容覆盖了数据流通的各个环节、多个行业，从技术分析到机制设计。第三，数据流通是快速发展的领域，提供了相对前沿的知识。 读者对象：期望了解数据流通和数字经济的学者、企业从业者、政府工作人员、学生等。
本书较系统全面地阐述了数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法，既可以作为高等院校计算机、软件工程、信息安全、信息管理与信息系统、信息与计算科学等相关专业本科生数据库课程的教材，也可以作为电气工程相关专业研究生数据库课程及电力企业信息化教材
《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了*计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C++描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章后增加进阶导读和*研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学和本章内容相关的数据结构知识。
