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
《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
《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。
《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。
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。
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。
对于任何依赖经常性收入和重复销售的企业来说，让客户保持活跃并持续购买是必不可少的。客户流失(或 流失 )，这种代价高昂且令人沮丧的事情是可以预防的。通过使用本书中介绍的技术，你可以识别客户流失的预警信号，并学会在客户离开之前识别并挽留他们。 《客户留存数据分析与预测》向开发人员和数据科学家传授经过实践证明的技术与方法，可以在客户流失发生之前阻止其发生。本书包含很多来自现实中的示例，介绍如何将原始数据转换为可衡量的行为指标、计算客户生命周期价值，并使用人口统计数据改进客户流失预测。通过遵循 Zuora 首席数据科学家 Carl Gold 的方法，你将获得高客户留存率带来的优势。 主要内容 ● 计算流失指标 ● 通过客户行为预测客户流失 ● 使用客户细分策略减少客户流失 ● 将客户流失分析技术应用于其他业务领域 ● 使用
《matplotlib数据可视化实战》借助matplotlib讲解开展数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能，从设置图表基础元素（坐标轴、标签、颜色、数学符号等），到根据表现内容绘制不同类型的图表（折线图、条形图、圆饼图、小提琴图等），全面讲解了 matplotlib 的使用方法。为方便读者学习， 书中对相关操作都配以案例及代码进行讲解，读者可以根据自身需求，灵活使用其中的函数 和语句。 本书适合数据分析、数据可视化领域的爱好者、从业者阅读，也适合作为高校相关专业的教材。
《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
本书主要介绍基于GraphPad Prism 9 的学术图表绘制方法。本书以软件所定义的8 种数据表为纲，按照 数据录入 数据分析 图表生成与美化 的顺序，结合科研实例，使用t 检验、方差分析、生存分析和主成分分析等相关统计分析方法，介绍了散点图、气泡图、柱状图、线图、饼图、面积图等常见学术图表的绘制和美化方法。同时本书提炼了学术图表绘制的一般流程、配色方法及GraphPad Prism 绘图的进阶技巧，兼顾学术图表绘制的实用性和美观性，适用于需要绘制学术图表的高校学生和科研人员。
数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的实现路线，并对应用于业界算法大赛中的技术方案和技巧进行源代码解读，帮助读者深入理解技术原理。最后，本书还介绍了文本分析和知识图谱技术在政务、公共安全、应急等多个行业中的智能应用实践案例。 《数据科学技术：文本分析和知识图谱》适合具备Python和机器学习技术基础的高等院校学生、文本分析（或者自然语言处理）以
《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案，主要包括数据分析导论、使用Pandas DataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seaborn和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
本书探索工业大数据的 工程方法体系 并介绍了其中的关键技术，提出了多领域的工业物理对象建模方法和查询技术。全书共10章，第1章讨论了工业大数据的内涵与特点，并给出了工业大数据工程的三个要素，即数据资源、数据分析和数据应用；第2～4章提出了领域模型驱动的数据资源的建模技术，并给出了工业大系统技术与建设方法；第5、6章讨论了敏捷工业大数据分析与运维方法，并阐述了背后的分析软件技术；第7章讨论了用户驱动的数据应用的低代码开发技术；第8~10章用风电、水电、煤矿综采三个行业，展示了工业大数据工程方法的应用过程。
本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1 篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。 第2 篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。 第3 篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。 第4 篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。 第5 篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应
本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务 数据 分析 层次框架，并以三类"详细级别 的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别 的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。
本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4 篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H 等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。 本书适合工作了1～3 年的初级数据分析师；已经掌握了数据分析工具，需要培养数据思维的转行人员；数据科学行业的人力专家和猎头等。
本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中更好地运行Kafka，并基于它构建稳健的高性能应用程序。
