《华为数据之道》 《华为数据之道》 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优选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（～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

《深入浅出数据分析》以类似"章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。 本书适合所有需要用图表展示信息和数据的人士阅读。

Python是一门开源的计算机编程语言，凭借其易学、灵活等特点，得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异，金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进，Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。 本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延

本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求进行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了近期新版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方美分析、相关分析、同归分析、名重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在译细介绍SPSS常用的提作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0～26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学

商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项推荐技能。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。

伴随人类社会数字化进程的深入，数据正不断渗透于日常的生活、生产、分配、流通、消费等各个环节，对人类社会的影响日益凸显。数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，对其他生产要素的整合能力也使其成为既有要素中最重要的和最难替代的关键要素，并成为值得重点讨论的时代性议题与理解数字时代的基本入手点。 对数据要素的理解涉及多学科、多视野，本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

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、推荐技能和工作路径等。“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。 本书适

本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的近期新方法的全面描述。本书共分12章。为了本书的自足性，第1～4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6～8章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法，其中第7章和第8章描述用于求解多目标和高维多目标优化算法的代表性进化算法以及代理模型辅助数据驱动的进化多目标和高维多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法，介绍了在半监督学习的帮助下，将知识从未标记数据转移到标记数据，从廉价目标迁移到昂贵目标、从廉价问题迁移到昂贵问题的大量技术，迁移学习和迁移优化在第10章中进行了描述。由于数据驱动优化是一个强

本书讲述了数据库技术的发展史，从数据和数据库始，到区块链和大模型止，全面介绍了数据库技术的发展历程，包括数据库领域天才科学家、产品先行者的贡献，以及中国数据库的探索和发展格局，并试图对中国数据库的根社区发展、数据库架构演进方向做出推导和建议。 本书深入浅出地探讨了数据库发展过程中的关键技术、核心挑战，以及那些引人入胜的趣闻轶事。同时，书中还对数据库行业内的典型企业进行了细致的分析。通过阅读本书，读者不仅能领略到技术的魅力，还能从中汲取关于个人职业发展和企业产品研发的宝贵启示。此外，本书通过对数据库历史上成功与失败的企业案例剖析，还为读者提供了技术与商业融合的宝贵经验。 本书不仅适合对数据库技术感兴趣的读者，也非常适合作为本科生和研究生的教材，帮助他们深入了解数据库行业的发展历

《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，包括Oracle 11g概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓，快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例，帮助读者更好地巩固所学知识，提升能力；随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程，力求让学习者能学以致用，真正获得数据库管理经验；附赠的光盘中给出了视频讲解

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。

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、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。

本书根据PL/SQL的新版本进行了全面更新，涵盖从基础语法、程序控制到最新的优化和调优增强等方面的知识，通过真实的实验、大量的示例讲解了PL/SQL技能，是一本逐步分解的、详尽的PL/SQL编程教程。读者可以按照本书的步骤一步一步地完成每一个关键任务，掌握Oracle 21c PL/SQL编程技术，深度探索PL/SQL编程技术及最佳实践。本书既适合新手数据库开发人员和DBA阅读，也适合有一定经验的从业人员阅读。

本书稿兼具专业性、前沿性与可读性, 可作为广大从业者、研究者、投资者等的重要学习参考。书稿采用问答方式, 图文并茂, 围绕数据要素的科学内涵、政策法规、技术路径、流通交易、实践探索、国际比较和远景蓝图七个主要方面, 设置100个问题, 选取广大读者关心的、有实践指导性的数据要素相关经济、法律、技术、业界实践等前沿内容进行重点介绍与解读, 如“数据权属界定难在什么地方”“‘数据可用不可见, 使用可控可计量’如何通过技术实现”“《个人信息保护法》禁止的‘大数据杀熟’怎么判定”“数据应该如何估值与定价”“如何探索构建现代数据产权制度”, 等等, 助力广大读者理解数据要素、用好数据要素, 进而切实发挥数据要素价值。

本书基于作者十多年的工作经验和分享，全面覆盖了从SQL基础查询到高级分析、从数据库设计到查询优化等内容，通过循序渐进的方式和简单易懂的案例分析，透彻讲解了每个SQL知识点。本书采用了近期新的SQL:2019标准，紧跟产业发展趋势，帮助读者解锁最前沿的SQL特性，同时提供了5种主流数据库的实现和差异。最后，本书还介绍了近期新SQL标准对文档存储（JSON）、复杂事件处理（MATCH_RECOGNIZE）、多维数组（SQL/MDA）以及图形存储（SQL/PGQ）的支持。

在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： *第1部分数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 *第2部分数据中台建设内容与运营方法（第4~10章）

本书是“鸢尾花数学大系——从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块(实践板块)中的一本关于数据科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化，特别是数学工具应用到具体的数据科学、机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 本书可以归纳为7大板块——数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。这7个板块(共25章内容)都紧紧围绕一个主题——数据！ 本书以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程+可视化+数学”工具进行探索。本书将会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变成如数家珍；同时，我们还会掌握更多工具，用来扩展大家的知识网络。 依照惯例，本书提供代码和视频教学。 本书读者群包括数据科学从业者、大数据从业者、高级数据分析师、机器

本书是一本全面关注数据资产管理体系、方法与实践的工具书，主要内容分为数据资产管理概述、数据资产管理体系、数据资产管理技术、数据资产管理实践、数据资产管理未来共5章。第1章概要介绍数据资产管理的定义与内涵、数据资产管理关注的焦点、数据资产化的战略意义等；第2章介绍数据资产管理体系，涵盖数据管理组织、战略规划、保障机制、运营体系等内容，涉及数据盘点、数据开发、数据质量、数据安全、数据服务、数据价值等工作；第3章介绍数据资产的数据采集、存储、建模、处理等技术，阐述数据资产管理平台工具能力，涉及元数据、数据标准、数据安全、数据质量、主数据、数据建模、数据集成、数据开发、数据标签、数据科学、数据要素流通等内容，并分析了数据底座和数据治理两种场景的技术路线；第4章主要介绍具体实施方法及路径选

本书深入剖析了组织中数据质量的重要性及提升方法，为组织打造优质数据提供了全面的指导。书中首先揭示了糟糕的数据质量对企业流程、决策及合规的潜在影响，进而阐述了提高数据质量的核心要素和端到端的实践流程。详细解析了数据质量提升方案的每个步骤，从构建业务案例到管理初期的繁忙阶段，再到确定关键利益相关者并明确数据规则，为读者提供了清晰的操作路径。此外，书中还介绍了数据监控与修正的有效方法，并探讨了如何将良好的数据实践融入企业日常运营。最后，作者总结了一份提升数据质量的完整纲要，配以实例和模板工具，以点燃读者的探索热情，并助力数据质量工作持续高效推进。 本书是企业数据质量管理的推荐指南，适合各类组织的数据从业者和管理者阅读参考。

Oracle 11g是甲骨文精心打造的*的Oracle数据库版本，该版本数据库凝聚了Oracle30多年的精华。本书不仅是一本Oracle 11g的入门教材也是初学者快速掌握Oracle 11g的捷径。本书以Oracle11g为例，一共分为四篇，循序渐进的讲述了Oracle11g的基本语法和基本操作，从数据库的安装开始逐步介绍与数据库交互的语句以及管理数据库中的文件、备份与恢复数据库等操作。在数据库应用篇中还结合.NET和JAVA的编程环境讲解了如何连接Oracle11g数据库。

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、推荐技能和工作路径等。“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。 本书适

ChatGPT能够辅助用户完成从数据收集、预处理、分析到报告撰写的全过程，大大降低了数据分析的门槛。本书共分为 12 章，内容包括ChatGPT 的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法（包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等）、数据可视化，以及如何利用 ChatGPT 撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT 进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。本书适合数据分析师、市场研究人员、高校师生、科研人员以及任何对数据分析感兴趣的读者。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用 ChatGPT 进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。

为什么花更少的钱买更偏远的房子不一定划算？ 为什么得分最多的运动员不一定是好运动员？ 为什么癌症发病率上升竟可能是一件好事？ 泰勒主义、绩效管理、科学管理、关键绩效指标等理论都建立在同一个假设之上：如果你考核员工并提供激励，你就会得到理想的结果。但事实真的是这样吗？ 我们使用衡量指标来了解世界上许多重要的事：教育和医疗系统是否高效，一个国家是否比另一个国家更富裕，哪个城市的生活质量更高……在这本书中，作者分享了许多选用错误的衡量指标，进而带来糟糕结果的案例，展示了衡量指标如何影响教育、医疗、商业，甚至城市发展。 为什么人们总是测量错误的数据，而忽视重要的指标设定？这本启发性的书提醒我们，并非所有重要的东西都计算得清楚，也并非所有计算得清楚的东西都重要。被各种量化指标裹挟的我们，要