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全球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。 第壹部分（第1~3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章详细阐述了不同类型的数据的管理方式

本书全面介绍车辆轨迹数据的处理、分析与可视化方法，并深入探讨了基于Python的车辆轨迹数 据处理技术，旨在帮助读者快速掌握车辆时空轨迹数据处理的基本方法和编程技巧，同时提供丰富的实际案例和技术解决方案，覆盖了从数据采集到深入分析的完整技术链条，是交通时空大数据领域车辆轨迹数据处理分析的全面指南。 本书内容涵盖从车辆轨迹数据的基本特征、采集原理到预处理、质量分析、可视化，再到高级应用如路网匹配、排放计算、多智能体仿真，以及特定案例分析如电动汽车充电需求识别和无人机航拍轨迹数据分析。 本书适合计算机相关专业的学生、数据分析师、研究人员以及技术开发人员阅读。

《Power BI商业智能数据分析与可视化》以DAX为核心线索，围绕数据分析和数据可视化，系统全面地介绍了Power BI的核心知识体系。 《Power BI商业智能数据分析与可视化》的主要内容包括数据分析和数据可视化基础知识，Power Query数据获取、转换与加载，Power BI数据模型，DAX基础和进阶知识、DAX的实践案例、DAX驱动数据可视化交互，仪表板开发实践、仪表板多场景应用，以及AI辅助学习等。 《Power BI商业智能数据分析与可视化》体系完整、重点突出、内容新颖翔实、案例贴近实际，适合数据分析师、Power BI分析人员、Excel高级用户，以及想提高数据分析能力的各类人员阅读。

本书主要以项目实战为主线，从0到1的项目开发流程，教会读者如何开发全栈项目。它基于最新的Spring Boot3.1以上版本和Vue.js3.0版本的前后端分离项目开发，以及面向用户端的uni-app的小程序开发。本书基础的知识会在项目的开发过程中穿插讲解，不会单独的基础知识讲解，采用实战驱动学习知识的教学方法，并通过详细的代码示例、清晰的图解和源码解析帮助读者快速理解和掌握全栈项目开发的技巧和最佳项目实践。 本书共22章，包括Spring Boot篇、Vue篇和uni-app篇。Spring Boot篇（第1~14章）从环境搭建到项目上线，逐步深入讲解项目开发流程，并使用了众多企业级流行的开发技术，如Redis、Docker、Jenkins、Mybatis-plus等。Vue.js篇（第15~19章）使用Vue 3.0版本，采用开源的Vue.js框架Vue-Vben-Admin作为项目启动模板，帮助快速搭建后台管理系统，节约时间成本等。uni-app篇（第20~22章

《Processing程序交互与数据视觉艺术实践》全面而深入地讲解了Processing在数据可视化设计领域的基础编程知识与创作实践技巧。全书共分为8章，内容包括初识数据视觉艺术、代码艺术与视觉创意、生成艺术、动态视觉效果、数据的视觉表达、数据接入与应用、传感器与数据交互，以及GUI交互设计。书中不仅展示了使用Processing处理文本和表格数据的方法、应用网络数据的技巧，而且讲解了通过Arduino传感器、摄像头、麦克风等设备进行数据采集的方式。此外，本书还详细介绍了如何利用鼠标、键盘与图形用户界面(GUI)进行交互协作的方法，旨在帮助读者创作出优秀的数据可视化新媒体作品。 本书可作为高等院校视觉传达设计、信息艺术设计、广告设计、数字媒体、新媒体艺术等专业的教材，也可作为数据信息视觉化设计从业者的参考书。

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最新方法的全面描述。本书共分12章，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章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法。第7~8章中描述用于求解多目标和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多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法。第10章描述迁移学习和迁移优化。第11章讨论离线数据驱动的进化优化，以翼型设计优化等实际优化问题为例、原油蒸馏优化和急救系统优化。最后，第12章强调了深度神经架构搜索作为数据驱动的昂贵优化问题。

XGBoost是一种经过行业验证的开源软件库，为快速高效地处理数十亿数据点提供了梯度提升框架。首先，本书在介绍机器学习和XGBoost在scikit-learn中的应用后，逐步深入梯度提升背后的理论知识。读者将学习决策树，并分析在机器学习环境中的装袋技术，同时学习拓展到XGBoost的超参数；并将从零开始构建梯度提升模型，将梯度提升扩展到大数据领域，同时通过计时器的使用了解速度限制。接着，本书重点探讨XGBoost的细节，着重于速度提升和通过数学推导导出参数。通过详细案例研究，读者将练习使用scikit-learn及原始的Python API构建和微调XGBoost分类器与回归器；并学习如何利用XGBoost的超参数来提高评分、纠正缺失值、缩放不平衡数据集，并微调备选基学习器。最后，读者将学习应用高级XGBoost技术，如构建非相关的集成模型、堆叠模型，并使用稀疏矩阵、定制转换器和

数据、模型与决策是应用数学建模和计算机技术帮助决策者解决问题。作为国外一本优秀的数据、模型与决策的教材，本书具有以下特色： 1．对枯燥、复杂和技术化的数学问题用简明易懂的语言予以解释，兼顾严谨的数理逻辑。 2．突出建模分析框架和基础逻辑的讲授和训练，在某种程度上实现了艺术与科学的有机融合。 3．课后习题丰富，并配有网络题库，供自学者加强训练，及时检查对理论模型及其求解方法的掌握程度。 第12版把修订重点放在企业和组织的*技术发展上，增加了商业分析（第1章）、项目风险（第8章）以及数据挖掘（第14章）等内容。

内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。 全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。 第壹部分 基础知识（第1章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，*后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分 通用能力（第2~3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分 数据管理（第4~9章

《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习，读者可以全面而深入地了解运用Doris构建高效、可扩展、实时数据仓库系统的方法,从理论到实践，从基础到进阶。 《Doris实时数据仓库理论与实战》适用于Doris开发人员和数据工程师，或有志从事数据仓库开发的技术人员。

本书介绍了 Kubernetes 部署大规模容器的复杂流程。只有精通每个网络层的抽象工具，才能在生产集群中高效地排查故障并维护集群。本书涵盖如下内容：Kubernetes网络模型。如何从CNCF CNI项目中选择最Z适合集群的接口。Kubernetes 背后的网络基础和Linux基础。如何快速排除网络问题并防止停机。AWS、Google Cloud和Microsoft Azure的云网络和Kubernetes服务。各种网络工具的利弊以及如何为你的技术栈选择最Z合适的工具。

本书包括导论以及对齐（Align）、细化（Refine）、设计（Design）三章。通过将业务术语、逻辑和物理三个建模层次重命名为对齐、细化、设计，在名称中包含了该层次所做的工作。 导论介绍了数据模型的三个特征 精确性、最小化和可视化；数据模型的三个组件 实体、关系和属性；数据模型的三个层次 业务术语（对齐）、逻辑（细化）和物理（设计），以及数据建模的三个视角 关系、维度和查询。第1章对齐是关于通用业务术语的，以便每个人都能在术语和总体计划范围上保持一致。第2章细化是关于搜集业务需求的，即完善我们对项目的了解，专注于关键业务要点。第3章设计是关于技术需求的，即针对独特软硬件需求进行模型设计。 对齐、细化和设计，这就是本书遵循的方法，并通过 宠物之家 案例对概念加以强化。本书适合需要将建模技能扩展到MongoDB的数据

本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。同时，本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习R语言数据统计分析与应用的实用教程。

大数据知识工程旨在从大数据中获取知识、表示知识，并基于这些知识进行推理计算，解决大数据背景下的实际工程问题。大数据知识工程是信息化迈向智能化的必由之路。本书全面系统地介绍大数据知识工程的有关内容。全书共9章，第1章介绍大数据知识工程的背景；第2章介绍大数据知识工程的“三跨”特点及面临的“散、杂、乱”挑战；第3～6章介绍知识表示、知识获取与融合、知识表征学习、知识推理四个核心环节；第7章介绍教育、税务、网络舆情领域的大数据知识工程应用；第8章指出未来研究方向；第9章对全书进行总结。

《企业数据治理与SAP MDG实现》从讲解大数据与企业数据治理之间的重要关系出发，首先阐述数据治理在企业数字化转型过程中的定位与作用。然后通过讲述数据治理框架以及企业数据管理规划等方面的基础内容来阐述数据治理相关内容在企业中推进的顶层方向、推行范围与落地方式。通过概念解析、方案实例等方式讲述了主数据管理维度在数据管理中的定位、作用、目标以及某行业中此类项目建设的部分实际内容，如对数据管控方案和相关主数据平台产品（SAP MDG）进行了重点介绍。接着对企业数字化转型中的数字化共享平台，尤其是企业中台（包括业务中台、数据中台）的概念、内容与核心目标等方面进行了阐述。*后通过大数据平台规划与大数据应用层面的内容，详细讲述了数字化转型的特点和大数据平台规划与建设的手段与实例，让读者从点到面了解企业数字

洞见产业新生态，解码数字新经济 行业场景真实展示 实际案例深度梳理，感受数字转型路径风格 谭建荣院士、郭华东院士、邬贺铨院士、张宏科院士 共同推荐 《产业数字化 释义、场景及应用案例》以《 十四五 数字经济发展规划》中产业数字化部分的核心内容为纲领,从入选工业和信息化部的大数据产业发展示范项目中,选取了具有产业代表性的来自生产一线的数字化转型实践案例,连同数字化建设和转型的共性基础内容,组织了42 个案例,从实践背景、方法手段、主要应用的技术、实践过程中遇到的典型问题、实施流程、典型应用场景等方面,分享了多个行业、多家单位的实践经验,以期帮助读者对产业数字化转型产生更为具体的了解和体会、获得间接经验,为读者提升数字认知和工作能力做一定的基础铺垫。 本书适合具有产业数字化转型需求的相关企业的管理者、

本书深入探讨了大数据技术的核心概念和实际应用。从大数据的基础架构Hadoop开始，逐步解析了分布式协调服务Zookeeper、数据仓库Hive、面向列的数据库HBase等关键技术。此外，还介绍了数据迁移工具Sqoop、数据采集工具Flume、发布订阅消息系统Kafka等实用工具。本书还深入讲解了数据处理分析引擎Spark、全文搜索引擎Elasticsearch及分布式处理引擎Flink的工作原理和应用实例。最后,通过电商推荐系统实战和Flink实现电商用户行为分析两个案例，展示了大数据技术在实际业务中的应用。 本书附带全书实例源代码、电子版本教程（下载方式见封底），以及可扫码观看的长达13个小时的部分实例操作视频，帮助读者更深入了解大数据技术的具体内容，非常适合对大数据技术感兴趣的读者，尤其是想要深入了解大数据技术原理和应用的开发者和管理者阅读。

本书是作者开展基于工业大数据分析的故障诊断算法设计及其应用研究成果的总结。全书主要内容包括基于统计特征提取的故障检测方法设计、知识导引的统计特征抽取和故障诊断方法设计、基于深度学习的频率类故障诊断、基于多源异构数据融合的深度学习故障诊断算法设计、基于分级深层神经网络的多模态故障诊断算法设计、基于全局优化GAN的非均衡数据故障诊断方法设计等。

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R语言在心理语言学研究中的应用已经有相当长的历史，但什么情况下要对数据进行怎样的处理，模型应该如何构建，得到结果后应该如何科学地读取和规范地报告等问题仍未得到很好的解决，本书意在解决这些问题。 本书首先介绍了R语言基础知识、基本统计思路和初步数据整理，对经由真实眼动研究得到的数据进行清理、转换和描述性统计，以及数据可视化等操作，然后介绍了线性混合模型和最大随机效应，结果解释、整理和提升，power分析和Bayes分析在R语言中的实现；接着介绍了线性混合模型和重复测量方差分析结果的比较；最后介绍了多种眼动指标整理的方法。

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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集