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。
《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。
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。
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
本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程，对必要的应用场景，使用Python语言给出案例。
本书介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的常用算法、常用工具、用途和应用场景及应用状况，讲述了常用数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则的概念、思想、典型算法、应用场景等。此外，本书还从实际应用出发，讲解了基于日志的大数据挖掘技术的原理、工具、应用场景和成功案例。日志挖掘技术现在已得到了广泛的运用。通过以上内容的学习，读者将了解数据挖掘的基本概念、思想和算法，并掌握其应用要领。本书可以作为培养应用型人才的课程教材，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括： 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。
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。
卢辉编著的《数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作， 是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用， 整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 《数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)》共19章，分为三个部分：基础篇（ ～4章）系统介绍了数据分析挖掘
本书是普通高等教育“十一五”规划教材。《数据结构(第3版)》主要内容包括绪论、线性表和数组、栈和队列、树、图、排序、查找、数据结构程序设计等，最后，以Java语言为例，介绍了面向对象程序设计的数据结构。书中各章后附有自测练习题。《数据结构(第3版)》适用于高等职业学校、高等专科学校、成人高等学校、本科院校举办的二级职业技术学院，也可供示范性软件职业技术学院、继续教育学院、民办高等学校、技能型紧缺人才培养使用，还可供本科院校、计算机专业人员和爱好者参考。
本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基
本书从理论知识入手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。 工欲善其事，必先利其器 ，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他功能，包括Hive内置函数、Hive自定义函数、Hive的新特性事务以及Hive的相关优化，从而帮助读者掌握Hive的强大功能和特性。后，本书通过一个综合项目 教育大数据分析平台，使读者对Hive数据仓库在实际应用中涉及的相关知识内容具有更深入的理解，在此项目中不仅会涉及使用Hive实现数据仓库分层、数据转换和数据分析的相关操作，而且还涉及使用Sqoop将数据仓库中的数据进行导出和导入，以
进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
本书以实际数据的分析处理为例，介绍相应统计方法的运用，以及在EViews10.0中的实现。本书涉及处理以时间序列为主的多种类型的数据，包括描述统计、回归分析、传统时间序列等基本的数据分析以及建立条件异方差、向量自回归（包括非结构化和结构化模型）、向量误差修正模型、Panel Data模型、状态空间模型、混频数据模型等复杂的计量经济模型．本书为运用各种统计方法和经济计量方法处理数据的读者，提供了一个简便易学、易操作的工具。读者可以省去许多时间，很快就能够学习掌握该软件的运用。
为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际先进工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国著名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。
本书紧扣“大数据”这一时代主题，着眼于侦查领域大数据运用在法律研究方面的空白，构建起包括思维、模式、方法等全方位的大数据侦查体系，同时对大数据侦查可能产生的法律问题进行探讨，为侦查实务中大数据的运用提供方法、法律理论及程序上的指导。
手机带给中国社会的不仅仅是人们日常生活的改变, 还有不断丰富和完善的新型产业链。本书在延续手机人系列对于族群与趋势继续进行深入透视的基础上, 首次公布从2009 年积累的行业数据, 系统地以专业数据建模的方式来分析移动互联网相关的垂直产业, 其中既包含传统的运营商、手机品牌等产业, 也有新兴的细分垂直产业。
大数据及其可视化是一门理论性和实践性都很强的课程。本书针对计算机、信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据及其可视化技术的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、数据可视化之美、Excel 数据可视化方法、Excel 数据可视化应用、大数据的商业规则、大数据激发创造力、大数据预测分析、支撑大数据的技术、数据引导可视化、Tableau 可视化初步、Tableau 数据管理与计算、Tableau 可视化设计、Tableau地图与预测分析和Tableau分享与发布等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书适合作为普通高等院校相关专业 大数据基础 大数据导论 大数据可视化 等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员学习参考。
卢辉编著的《数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作， 是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用， 整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 《数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)》共19章，分为三个部分：基础篇（ ～4章）系统介绍了数据分析
本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，多方面整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 全书共19章，分为三个部分：基础篇（靠前～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（
本书系统介绍大数据技术的原理、数据挖掘与应用，主要内容包括基本概念、数据收集、数据存储、数据处理、大数据可视化、信息检索、数据挖掘和效能评估。本书以简单易懂的语言、生动有趣的实例和图形展示知识点，将概念、原理与应用融会贯通，并对大数据工具软件进行了细致的梳理。
Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Killer application），也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成，从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制，以及在实际业务场 景中的开发实践，其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregatio算子和 Joi算子的实现与执行、Tungste优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。 《Spark SQL内核剖析》不属于入门级教程，需要读者对基本概念有的了解。在企业中任职的系统架构师和软件开发人员，以及对大数据、分布式计算和数据库系统实现感兴趣的研究人员，均适合阅读《Spark SQL内核剖析》。
