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。

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。

本教材基于IBM SPSS19.0中文版进行编写，通过实验项目的形式介绍了相关统计方法原理、SPSS软件操作与应用。全书分10章约30个实验。每一章设计了实验目的、准备知识、实验内容、实验步骤、实验结果与分析、实验总结、练习与作业。本教材既可以作为高等院校学生学习SPSS软件的实验教材，也可以作为应用SPSS软件进行数据统计分析的一本参考手册，而且特别适用从事统计分析、社会学、市场分析、金融统计、经济统计分析的专业人员和管理人员。

“空间数据库”是地理信息科学、测绘工程等相关专业的必修课程，而纵观目前有关空间数据库及其实验指导的教材，内容多为理论知识，操作性有待加强，对于本科生而言学习起来较为吃力。因此，陈鲁皖、王卫红主编的《空间数据库实验指导教程》在编写过程中本着通俗易懂、详细可行的原则，对于关系数据库建库及其管理系统开发、空间数据库建库及其管理系统开发的各个流程环节进行了翔实的描述，并使用大量的图片进行说明，步骤清晰、层次分明，具有很强的可操作性。本书既可作为地理信息科学和测绘工程本科阶段的实验指导书，也可作为交通工程、城市规划等相关专业的辅导教材，还可作为相关部门工作人员的自学教材。

本书内容共分为7章。 第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法，并例举了现有网络工具的使用方法，本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系，并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性，给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题，这是当前数据分析的前沿领域。本书 的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。