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
SQL是使用最广泛的数据库语言，绝大多数重要的DBMS支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。
本书是基于作者多年的教学与实践撰写的，重点介绍PostgreSQL的核心原理与体系架构，涉及开发、运维、管理与架构等内容。 本书共12章，涉及以下几方面内容：PostgreSQL基础，安装与配置PostgreSQL，管理数据库与数据库实例，管理数据库对象，并行查询，事务与并发控制，应用程序开发，管理数据库安全，备份与恢复，监控、诊断与优化数据库，PostgreSQL的高可用架构，以及从Oracle迁移到PostgreSQL。
本书介绍了数据链的基本概念、发展历程和趋势，重点分析了Link-4、Link-11、Link-16和Link-22数据链的系统组成、工作模式、技术特点等内容，并以Link-16数据链为重点，全面阐述了该数据链的信道共享机制、时间同步技术、传输消息类型、封装结构、信号波形等内容，给出了多网、导航、中继、距离扩展等功能实现方法；以数据链关键技术为主线，详细论述了数据链的消息格式、信息传输、网络协议、通信安全等方面相关知识，剖析了数据链的本质。
本书英文原版由全球数据中心业内专家共同编写，中文版由国内数据中心业内专家共同翻译并修订完成。内容涵盖了数据中心全生命周期的相关技术及运营管理策略。从数据中心规划、选址、设计、建设、测试、验收、运营到灾备，内容全面详实。是作者及译者多年经验所得。是一本来自全球不同国家、不同企业、不同专业领域的专家共同完成的杰作。 本书可作为数据中心设计者、建设者、管理者以及投资者的学习及参考材料，亦可作为高校相关专业学生及其他人士了解数据中心行业的入门材料。
本书主要讲解如何使用SQL+Python提升审计工作的效率。无论是审计师还是会计师，在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题，甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发，讲解 IT 审计的学习技巧、SQL 基础与实战技巧、Python 基础与 Python 实战技巧，以及数据可视化技巧等。
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。
本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。通过阅读本书，读者可以从容地处理数据，高效地完成数据分析工作。本书共9章，主要内容包括不同场景下的数据分析方法，从业者应具备的数据分析基本知识，数据分析师应具有的思维方式，海盗法则和指标体系建模，用户画像赋能数据分析，数据可视化的实操技巧等。 本书不仅适合产品经理、运营人员、市场营销人员阅读，还适合数据分析人员阅读。
Power BI 自 2015 年 7 月发布后，极大地改变了商业智能市场的格局，连续多年被评为商业智能产品的领导者。本书集合了 20 多套运用 Power BI 的 DAX 引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。 DAX 设计模式是由 BI 领域专家 阿尔贝托 法拉里和马尔科 鲁索总结并提出的。本书同时使用 Power BI 和 Excel 作为工具*行编写，并对应用模式*行了大幅更新，内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、购物篮分析等常用模式。本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践，被提炼为易用的数据模型和优雅的 DAX 公式。 本书适合 Excel 高级用户、商业智能分析人员、使用 DAX 和微软分析工具的专业人士阅读。
大数据审计已经成为目前审计领域研究与应用的热点。本书按照从常用电子数据审计方法到大数据审计方法的思路，不仅系统地分析了电子数据审计的理论知识（特别是大数据审计），还重点结合实际案例和具体操作，从审计数据采集、审计数据预处理和审计数据分析等电子数据审计的关键步骤出发，系统地分析了如何开展电子数据审计（特别是大数据审计）。附录中设计了9个实验模块（包括3个大数据审计实验模块），满足了开设实验课程的需要。 本书可作为高等院校审计、会计和信息管理等专业的教材，也可作为审计从业人员的专业培训教材和业务学习资料。
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
Power BI是微软推出的商业智能分析工具，它融合了数据准备、数据分析、数据可视化到报告协作分享的整个数据处理流程，帮助用户上手数据分析。 本书从实用的角度出发，结合作者本人的学习经验，从*基础的Power BI架构和操作界面开始，先通过一个小示例体验Power BI的强大和便捷，然后按照数据处理的流程和难易程度，分别介绍数据准备模块Power Query、数据建模以及Power BI数据分析语言DAX、可视化图表制作、丰富的交互方式和报表设计，*后用一个完整的分析示例带读者全面认识Power BI数据处理流程。 不论读者是学生、职场人士还是自由职业者，不论从事的领域是运营、财务、人力、管理还是电商，只要在平时的学习和工作中需要处理大量信息，分析各种数据，你就适合阅读本书学习Power BI，即使之前没有任何基础，它也可以帮你快速上手，提升自身竞争力。
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
目前，在基于大数据技术的数据中台建设过程中，由于缺乏完备的架构参考和类似于 脚手架 的原型项目，很多IT团队会在工程技术层面上感到无从下手。开发人员迫切地需要设计良好的架构参考和简单易用的原型项目帮助他们快速启动自己的数据中台建设，本书就是为这一目标而写作的。 《 大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战 》以大数据平台的架构设计为主题，围绕一个2万行源代码的原型项目讲解和演示如何在工程技术层面构建当下流行的数据中台。全书涵盖建设一个企业数据平台所需的各个重要环节，包括基础设施建设、数据采集、主数据管理、实时计算、批处理与数据仓库、数据存储及作业调度，每个环节独立成章，每一章介绍对应主题的架构方案和技术选型，然后结合原型项目讲解具体的实现细节。 如果你是一位架构师，本书可以帮助你提
阵列信号参数估计算法与优化是阵列信号处理中的一个重要研究方向，在通信、雷达、导航、声呐、地质勘测、射电天文和生物医学工程等众多领域中有极为广泛的应用前景。本书深入、系统地论述了阵列信号参数估计的理论、算法及优化方法，总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。全书主要内容有阵列信号参数估计的发展与现状、阵列信号模型及理论基础、信号源数目估计、DOA估计算法、多参数联合估计算法、MUSIC算法优化与并行设计和JAFE算法优化与并行设计等。 本书可供相关领域的广大技术人员学习与参考，也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。
本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在各个业务部门的应用。本书包括7篇共21章内容，分业务场景进行讲解。第1篇用1章内容讲述Power BI基础操作，方便读者快速入门；第2篇用4章内容讲述如何用Power BI爬取天气、电影、销售、股票等数据；第3篇用4章内容讲述销售部门如何用Power BI分解销售目标，分析业绩达成、会员RFM和业绩构成；第4篇用5章内容讲述产品相关应用，包括存货分析、帕累托分析、关联分析、畅销款分析和数据化陈列；第5篇用2章内容讲述在财务方面的应用，包括盈亏平衡分析和上市公司利润表分析；第6篇用3章内容讲述人力资源应用，包括人员结构及离职率分析、新员工分析和考勤分析；第7篇用2章内容讲述简化报告的技巧。
面对小数据和大数据，数据分析师应该如何收集数据信息？传统的业务框架如何与统计学相关联？测量学扮演着什么角色？建模过程有哪些预分析技术和修正技术？建模工作完成后，如何解析？如何归因？如何预测？等等，这些数据分析能力构成了本书的分析框架。本书分为8章，小数据与大数据分析模式的动态切换贯穿全书，展示了数据分析案例的模块化分析思路。第1～3章为数据预分析部分，强调业务问题与统计问题的衔接；第4～6章为统计建模阶段，其中附有对行业案例和业务敏感度的训练、对统计和业务整合的审美建议，进而构造出一套具有灵活调校的数据分析模式。第7～8章解决的问题是，如何将晦涩难懂的统计解释转换成业务解释。由衷地希望本书能够成为数据运营人员与初中级数据分析师分析数据的行动指南。
本书全面介绍了数据架构与数据建模的相关知识，全书分为4篇，共16章。 第1~3章为数据架构基础篇，介绍了企业架构、数据架构及数据模型的基础概念。第4~9章为数据模型设计篇，介绍了如何通过数据模型记分卡规范化数据模型设计，以及经典数据建模方法论，包括范式建模、维度建模、Data Vault建模、统一星型建模。第10~12章为数据模型落地篇，介绍了在企业中如何实现多人协作构建模型、如何管控数据模型、数据模型数据与数据标准，以及元数据如何形成数据治理闭环。第13~16章为行业数据模型篇，分别介绍了证券、保险、教育、航空业的数据架构及数据模型。 本书既可以作为数据建模人员、数据开发人员的学习用书，也适合非IT专业但对数据有强烈兴趣的业务人员使用，还可以作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
随着中台概念被广泛讨论，其中数据中台又被赋予担任企业智能化任务的重任。当前，不仅是大企业，很多企业都在开始打造或者引入中台，用来解决企业面临的系统重复建设与数据孤岛的问题，在这个过程中，中台产品经理需要做什么事，解决什么问题，又会遇到怎样的困难与挑战？ 本书第1～2章讲解了中台起源与数据中台产品需要什么样的能力；第3～6章主要讲解中台中的数据中台的建设与规划、数据分析的方法与策略、数据体系建设方法与应用和企业数据的价值等；第7～9章主要讲解数据平台的需求分析与数据知识、系统平台的建设实战和用户画像体系的建设等内容。
这是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。本书第1~3章首先对 怎么想 进行了解答，通过明确分析问题、开启分析思路、打开分析视角，依次回答数据思维的3个核心问题：解决什么问题、分析哪些内容、分析到何种程度。第4~8章对企业常见的9项业务需求进行案例解析，回答 怎么做 的问题。这9项业务需求包括战略选择、用户偏好、客户分类、品牌建设、规模预测、产品设计、价格制定、渠道评价、促销配置。通过对具体案例的思考和操作，提升读者的业务理解力、逻辑思维力和动手实践力，加强读者分析和解决问题的水平。 本书具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色，同时在思路上清晰连贯，在表达上深入浅出，既能帮助数据分析从业者入门和提升，也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
本书详细介绍了Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、DB2等各种关系数据库的SQL查询技巧和一些基础的SQL查询语句，并且通过短小精悍的实例，不仅讲解了如何插入、更新和删除数据，还介绍了如何检索记录、为查询结果排序、同时操作多张数据库表、查询元数据、处理涉及字符串和数值的操作、根据时间数据和日期数据进行运算、执行层次查询和区间查询等。随着多种SQL实现大量采用窗口函数，本书第2版针对相关实例做了优化，还新增了为数据科学家和算法工程师量身定制的实例。
在数字智能时代，数据能力已经成为管理者的基本能力，成为其胜任未来管理岗位和晋级领导岗位的必需能力。 管理者的数据能力水平决定着其在企业中所能够胜任的层级。提升管理者的数据能力成为企业数字化转型的关键举措之一。本书主要介绍了企业管理者所需要具备的数据能力，包括管理者的数据能力维度与4M 模型、数据思维能力、数据管理能力、数据体系化场景的应用能力、数据分析能力、数据领导能力。 撰写本书的目的是让管理者掌握企业数据基本管理和应用之道，利用数据赋能管理，让管理可见、过程可控、结果可达。
