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。 第壹部分（第1~3章） 第1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

本书从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和 新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。本书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一本书。

本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析 从玩转Excel开始、海量数据管理 拿MySQL说事儿、数据可视化 Tableau的使用、数据分析进阶 Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。 本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员、对数据分析感兴趣的企业高管以及创业者的参考用书。

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。

本书分12章重点阐述了数据管理的重要性，数据管理面临的挑战，DAMA的数据管理原则，数据伦理，数据治理，数据生命周期管理的规划及设计，数据赋能和数据维护，使用和增强数据，数据保护、隐私、安全和风险管理，元数据管理，数据质量管理，以及现在应该怎么办，能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。

本书由浅入深，全面系统地介绍了Wireshark数据抓包和数据包分析。本书提供了大量实例，供读者实战演练Wireshark的各项功能。同时，对抓取的数据包按照协议层次，逐层讲解各个协议在数据包中的体现。这样，读者就可以掌握数据包抓取到信息获取的每个环节。 本书共分3篇。第1篇介绍Wireshark的各项功能，包括基础知识、Wireshark的定制、捕获过滤器和显示过滤器的使用、数据包的着色、导出和重组等；第2篇介绍基于Wireshark对TCP/IP协议族中常用协议的详细分析，如ARP、IP、UDP、TCP、HTTP、HTTPS和FTP等；第3篇介绍借助Wireshark分析操作系统启动过程中的网络通信情况。 本书涉及面广，内容包括工具使用、网络协议和应用。本书适合各类读者群体，如想全面学习Wireshark的初学者、网络管理员、渗透测试人员及网络安全专家等。对于网络数据分析人士，本书更是一

《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。

《商业智能工具应用及数据可视化》一书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段，以帆软FineBI为例从商业智能工具的基本知识，商业应用场景，数据可视化优秀案例等方面，介绍了商业智能工具和各种常规和高级可视化图形的使用方法，重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。本书内容层层递进，体系完善，可使读者对商业智能工具的运用有一个全面、系统、深入的了解。

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。

以图像和文本为代表的多模态数据为用户线上购买和交友决策过程提供了重要信息参考。本书基于推荐及评论这两个重要的用户决策支持系统，主要研究了基于多模态数据的推荐算法设计以及多模态数据对用户评论行为产生的影响。本书的特色在于聚焦数字经济平台的重要领域，关注了平台的两个核心功能 推荐功能和评论功能，并深入研究了多模态数据在其中所具有的价值和所起到的作用。 全书共6章，内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。 《多模态数据下的推荐算法及在线评论行为研究》主要面向高等院校管理科学与工程、信息管理相关专业高年级本科生及研究生，也为推荐算法、多模态数据分析相关研究领域的广大科技工作

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

《EViews在数据分析中的应用》结合大量实战案例，全面、系统地介绍EViews软件的基本用法及其在数据分析中的应用。本书每章的最后都提供上机练习题，帮助读者提高动手能力。另外，本书提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习，还提供教学PPT和大纲，方便相关高校的老师教学。 《EViews在数据分析中的应用》共13章，分为4篇。第1篇 EViews数据分析基础 ，涵盖EViews概述、EViews基本数据分析（单序列）、EViews基本数据分析（序列组）和EViews数据图形化分析；第2篇 EViews经典线性回归模型 ，涵盖经典回归模型和违背经典线性回归模型假设的修正；第3篇 EViews时间序列模型 ，涵盖时间序列模型与预测、带季节效应的时间序列模型、条件异方差模型、向量自回归模型和协整相关模型；第4篇 EViews的其他模型 ，涵盖离散和受限因变量模型，以及混合数据与面板数据分

本书包括导论以及对齐（Align）、细化（Refine）、设计（Design）三章。通过将业务术语、逻辑和物理三个建模层次重命名为对齐、细化、设计，在名称中包含了该层次所做的工作。 导论介绍了数据模型的三个特征 精确性、最小化和可视化；数据模型的三个组件 实体、关系和属性；数据模型的三个层次 业务术语（对齐）、逻辑（细化）和物理（设计），以及数据建模的三个视角 关系、维度和查询。第1章对齐是关于通用业务术语的，以便每个人都能在术语和总体计划范围上保持一致。第2章细化是关于搜集业务需求的，即完善我们对项目的了解，专注于关键业务要点。第3章设计是关于技术需求的，即针对独特软硬件需求进行模型设计。 对齐、细化和设计，这就是本书遵循的方法，并通过 宠物之家 案例对概念加以强化。本书适合需要将建模技能扩展到MongoDB的数据

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。 第一部分（第1～3章） 第1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

本书涵盖数据分析与数据挖掘的基础知识、工具和有效实践方法，能让读者充分掌握数据分析与数据挖掘的基本技能。 本书共分为15章，主要内容包括大数据获取、数据预处理、探索性数据分析、用Sklearn估计器分类、主流数据分析库、大数据的数据库类型、数据仓库/商业智能、数据聚合与分组运算、数据挖掘工具、挖掘建模、模型评估、社会媒体挖掘、图挖掘分类、基于深度学习的验证码识别、基于深度学习的文本分类挖掘实现。 本书采用理论与实践相结合的方式，利用Python语言的强大功能，以*小的编程代价进行数据的提取、处理、分析和挖掘，既适合Python数据分析与数据挖掘初学者、大数据从业人员阅读，也适合高等院校和培训机构大数据与人工智能相关专业的师生教学参考。

内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。 全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。 第壹部分 基础知识（第1章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，*后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分 通用能力（第2~3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分 数据管理（第4~9章

《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，力求让读者在最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

本书系统地介绍过程挖掘的原理、方法、技术及其在教育领域的应用，重点介绍基于Petri net 的形式化挖掘技术和基于语义的挖掘技术，并举一个完整的挖掘大学校园学生行为特征的 案例。本书既有完整的理论框架又有专门的教育领域实践应用，可供计算机、大数据、人工智 能等相关专业领域的学生和研究人员参考。

本书是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》（1-3版）的姊妹篇，是中国大数据专家委员会刘鹏教授联合国内多位专家历时两年的心血之作。大数据领域一直缺乏一本权威教材，希望本书能够填补空白。本书系统地介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据采集与预处理、数据挖掘算法和工具和大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。刘鹏教授创办的网站中国大数据（thebigdata.cn）、中国云计算（chinacloud.cn）和微信公众号刘鹏看未来（lpoutlook）将免费提供本书配套PPT和其他资料。本书配套的大数据实验体系已经在郑州大学等高校成功应用。

全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。其中，Linux是学习大数据技术的基础，先从Linux入手，打下坚实的基础，之后才能更好地学习Hadoop和Spark。4部分内容分别介绍如下。 大数据系统基础篇通过大数据概述、Linux系统安装、Linux系统基础命令、Shell编程和MySQL数据操作，为以后编程奠定坚实的基础。 Hadoop技术篇以Hadoop生态圈为中心，详细介绍Hadoop高可用集群搭建、HDFS技术、MapReduce技术、Hive技术，为读者学习大数据开发技术提供便利，并以实用的方式简单介绍HBase、Sqoop、Flume工具的使用，使读者在精通一门技术的前提下，能扩展了解相关知识，真正成为一专多能的专业型人才。 Spark技术篇从Spark概述、Scala语言、环境搭建、RDD核心技术、Spark SQL和机器学习等多方面讲解Spark大数据的开发，从基础的Scala语言开始学习，并以Hadoop环

《谁说菜鸟不会数据分析》（入门篇）是一本有趣的数据分析书！本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容， 按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角，以及专业分析报告的撰写方法等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。

本书是作者在物联网大数据平台等企业合作项目及 项目中多年实践的结晶。本书首先对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型及调度处理方法等核心概念与关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算及分析的基本概念与关键技术进行了剖析；其次介绍了物联网大数据管理与应用的感知数据库和平台产品，所介绍的产品来自作者所在团队的实际应用项目，大部分在物联网项目中得到了实践应用； 给出了适合读者在开源软件上动手实践的相关案例。

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。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。 本书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优秀教材，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。