计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨。这一版中更是加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化进程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创
全书分为三大部分： 主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的*发展和应用，程序员可以从中探
《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》结合大量实际案例，介绍了如何利用Excel VBA和数据库查询技术ADO SQL快速进行数据查询、汇总，并开发个性化模板。本书共分8章，提供了大量的VBA实际案例和实用代码。在实际工作中，可以直接照搬套用这些代码，或者结合自己的实际情况稍微修改加工即可使用。 另外，《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》重点介绍了一个比较完整的合同系统模板，包括供货商信息管理、合同信息管理、发票管理、付款管理、统计分析等。《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》可供企事业单位数据管理和数据分析人员参考，也可供大专院校相关专业的学生参考。
随着TheDataWarehouseToolkit（1996）第1版的出版发行，RalphKimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能（DW/BI）系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和实践的资源。 该书汇集了到目前为止全面的维度建模技术。 该书采用新的思路和实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。 该书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。 该书主要内容： 实用设计技术 有关维度和事实表的基本和高级技术。 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等。
大数据时代，对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要，并被应用在各方各面，如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等，而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论，大数据时代的每个人都应该懂点统计学，学会读懂并分析数据，学会让数据说话，让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》就是大数据时代统计学思维的科普书籍，全书共10章，第1章用几个有趣好玩的例子引导读者进入统计学的世界，并调动读者学习统计学的兴趣。第2~10章结合生活和工作中的例子全面介绍统计学原理和方法，涵盖统计学中的数据收集、数据处理和统计推断等内容，既有抽样调查、概率、相关性分析、回归分析等实用统计方法，也有大数定律和中心极限定理等基本统计学原理。用实例引导理论，通俗
《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》结合大量教学范例和逻辑示意图，深入介绍Microsoft Excel和Power BI中Power Query M函数语言数据清理技术的运行逻辑和进阶使用技巧。本书按照Power Query M函数语言的知识结构，在《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》的基础上，详细、深入地介绍运算符、关键字、数据类型、函数的高级参数，以及高级函数和特殊函数等相关知识。 《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》共9章，分为3篇。第1篇 背景知识 ，主要回顾 入门分册 的知识脉络，并展望本书的知识架构。第2篇 语法进阶 ，首先介绍Power Query M函数语言的高级运算符，然后介绍循环、迭代和递归的相关知识，接着介绍关键词的相关用法，最后介绍错误数据和类型数据的相关知识。第3篇 函数进阶 ，归纳总结M
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！ 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！
在数字时代，我们就可以完全相信数据吗 对数字的过度依赖，是否会让经济学和人文学视角长期冲突 是人类利用量化造福，还是量化用数字局限人类的思维 本书是多篇文章的汇编。本书主要讲述了定量分析的弊端，通过对定量分析在实际运用中的分析，指出定量分析在很多时候并不能成为我们做判断的依据。本书肯定了定量分析有价值的部分，同时指出了定量分析的局限性和不正确使用带来的问题，提倡我们在运用中应综合定量分析与定性分析两种方式，根据实际情况进行选择。
《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》从Power BI的基础知识讲起，然后逐步深入Power BI的进阶提升知识，最后配合项目实战案例，展示如何使用Power BI进行数据清洗、数据统计和数据可视化等相关操作，从而帮助零基础的数据分析人员快速上手。 《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》共10章，分为3篇。第1篇 基础知识 ，主要介绍Power BI的下载和注册方法，以及相关组件的用法和数据导入方法，并详细介绍Power Query的基础知识。第2篇 进阶提升 ，主要介绍数据建模、度量值、常用的度量值应用案例、可视化看板的制作和Power BI在线版等相关知识。第3篇 项目案例实战 ，主要介绍如何用Power BI制作数据大屏、多页面交互式可视化看板和分析报告3个实战案例，展现数据清洗、数据统计和数据可视化的整个流程。 《从零开始学Power BI商业数据分析（
《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。 《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：第1部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。
作为一本 Power Query 初级入门读本，《Power Query 智能化数据汇总与分析》不深入介绍 M 函数，而是结合大量的实际案例，利用 Power Query 可视化的操作向导，来解决实际工作中烦琐的数据整理、汇总和分析问题，让读者在短时间内，能够对 Power Query 有一个较为全面的了解和掌握，并能迅速提升数据处理和统计分析效率。 《Power Query 智能化数据汇总与分析》适合具有 Excel 基础知识并经常处理大量数据的各类人员阅读，也可作为大专院校经济类本科生、研究生和 MBA 学员的教材或参考书。
《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客户价值分析。
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 部分（~3章） 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二
《用Python高效操作Excel很简单》由浅入深地介绍如何通过Python语言高效、快捷地操作Excel，从而引领读者高效编写各种能自动生成Excel文件的代码。本书精讲Python操作Excel涉及的大部分知识点，并辅以130多个典型代码示例和2个项目实战案例，从而帮助读者轻松上手并快速提高。 《用Python高效操作Excel很简单》共11章，分为3篇。第1篇 基础知识 ，首先介绍Python开发环境的搭建和配置，然后介绍基本数据类型、运算符、控制语句、循环语句、函数、模块和类等Python语言的基础知识。第2篇 进阶实操 ，首先介绍Openpyxl库的基本操作，然后介绍如何使用Openpyxl制作各种常见的Excel图形，最后介绍Openpyxl与Pandas交互操作的相关知识。第3篇 项目实战 ，首先基于前文介绍的基础知识，从数据采集、数据清洗和创建数据报表等方面展示一个自动生成财务报表项目的开发过程，然后对项
本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了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过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，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，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。 本书从逻辑上可以分为三部分：一是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求；二是项目部署的环境准备，介绍了如何从零开始搭建一个完整的数据仓库环境；三是需求模块实现，针对不同需求分模块进行实现，是本书的重点部分。 本书适合具有一定的编程基础并对大数据感兴趣的读者阅读。通过阅读本书，读者可以快速了解数据
《数据恢复技术深度揭秘》第二版是在版的基础之上增加和充实了服务器磁盘阵列（RAID）的恢复技术，新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。本书从逻辑类恢复和物理类恢复两个层面全面讲解当前实用的数据恢复技术。在逻辑类数据恢复方面，内容包括MBR磁盘分区、动态磁盘分区、GPT磁盘分区、Solaris分区、APM分区、BSD分区的恢复技术；Windows平台的FAT32、FAT16文件系统、NTFS文件系统、ExFAT文件系统的恢复技术；UNIX平台的UFS1、UFS2文件系统恢复技术；Apple平台的HFS 文件系统恢复技术；Linux平台的EXT3、EXT4文件系统恢复技术；还包括Windows、UNIX、Apple、Linux平台的RAID-0、RAID-1、RAID -1E、RAID-5、RAID-5EE、RAID-6、HP双循环等磁盘阵列恢复技术。在物理类数据恢复方面，内容包括各大品牌硬盘出现电路故障、磁头
本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案进行深入分析，并提供方案对应的实现代码。 本书适合数据挖掘竞赛爱好者、人工智能相关专业在校大学生、人工智能方向从业人员及对人工智能感兴趣的读者阅读。
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。
《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和 研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都 的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的 教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。本书由韩家炜等著。
本书从整体上进行了改编、扩展和提升。主题内容也有所延伸，其中包括数据的类型与域、表的比较、映像关系、聚集操作符与汇总、视图更新以及子查询。还特别收录了一个新附录 NoSQL与关系理论。 本书涵盖以下内容： 是否可以编写SQL查询找到在公司每个编程部门都至少工作过一次的员工？ 你是否可以确保查询的正确性？为什么恰当的列命名非常重要？ 数据库中的null会带来错误的答案。为什么？你又能做什么？ 映像关系如何能帮助你表述复杂的SQL查询？ 虽然SQL支持 量化比较 ，但是尽量不要使用。为什么？怎样才能避免使用？
本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用，程序员可以
本书展示了一个边缘云开发路线图，一群工程师在一年的时间里遵循该路线图，开发、部署，然后全天候运营一个跨越十几家企业的边缘云，并提供了 的云原生服务（在我们的例子中是通过5G连接提供云服务）。该团队利用20多个开源软件和组件实现了这个边缘云和服务，但选择这些开源组件只是一个开始。在这个过程中，有几十个技术决策需要做出，还有几千行配置代码需要编写。这是一个可重复的实践，作者在本书中对此实现方案进行了详细阐述。书中的配置文件和源代码都是开源的，适用于那些想 详细地研究并实现边缘云计算和服务的读者。
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
