数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供实用的参考，帮助他们理解数据流通的可行模式，破解数据要素市场发展难题，充分释放数据要素流通潜力，赋能实体经济高质量发展。
内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识，还给出了实际操作层面的方法指引；既是数据资产入表的初学者指南，也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献，同时融合了行业的先进实践经验，开创性提出 数据资产三次入表理论 （数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表），得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和强烈推荐。本书分为四部分，不仅从战略、方法、工具、实操、案例等角度为读者提供了全面的数据资产入表知识体系，还前瞻性地探讨了数据资产入表后的价值挖掘、资产评估和金融创新。第一部分 数据资产入表全景概览（第1和第2章）深入分析数据资产入表的宏观背景、核
数字技术为企业的管理方式带来颠覆性变革，我们正在经历从依赖企业管理者解读数据并做出业务决策，到由算法通过计算数据做出分析和判断，然后自动指挥业务活动的转变。作为企业管理者，需要思考如何顺应时代趋势，利用数字技术，实现企业管理方式升级，提升管理效率，降低管理费用，提高企业竞争力。撰写本书的主要目的是，帮助企业体系化地推进数字化管理升级。本书的主要内容包括数字技术驱动企业管理方式升级、企业数字化管理体系的四条线、企业数字化管理体系建设七步法、企业数字化管理体系建设实战、企业数字化管理体系建设中的瓶颈与难点、企业数字化管理体系建设的技术架构，以及未来数字智能技术展望。
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。
本书由浅入深，全面系统地介绍了Wireshark数据抓包和数据包分析。本书提供了大量实例，供读者实战演练Wireshark的各项功能。同时，对抓取的数据包按照协议层次，逐层讲解各个协议在数据包中的体现。这样，读者就可以掌握数据包抓取到信息获取的每个环节。 本书共分3篇。第1篇介绍Wireshark的各项功能，包括基础知识、Wireshark的定制、捕获过滤器和显示过滤器的使用、数据包的着色、导出和重组等；第2篇介绍基于Wireshark对TCP/IP协议族中常用协议的详细分析，如ARP、IP、UDP、TCP、HTTP、HTTPS和FTP等；第3篇介绍借助Wireshark分析操作系统启动过程中的网络通信情况。 本书涉及面广，内容包括工具使用、网络协议和应用。本书适合各类读者群体，如想全面学习Wireshark的初学者、网络管理员、渗透测试人员及网络安全专家等。对于网络数据分析人士，本书更是一本
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
本书从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和 新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的一本书。
内容介绍 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： ?Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 ?叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 ?大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： ?暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线：Alex将
《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。 《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：第1部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的*功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平，提升工作效率。 本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员，对于Excel高级用户也具有一定的参考价值。
本书共8章,立足于能源大数据领域核心业务,介绍了世界及中国的能源格局及能源转型背景,阐述了大数据技术的基本原理及其在能源领域的规划、预测等应用中开展实践情况,系统阐明能源大数据中心建设关键问题,深入讲解碳核算方法学。同时向读者说明了能源大数据在服务于 双碳 管理、政府治理中起到的关键作用,展示了能源大数据领域的实践成果和经验。
数字经济已成为各国经济增长的新动能，并上升为国家发展战略，各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络，重点分析了全球主要国家和地区数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同，特别介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则及规则间的弥合，也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家和地区的立法现状，同时展望了全球数据跨境规则的未来走向，在此基础上对我国的数据跨境流动治理规则现状进行梳理，并对其实施与完善提出了相关建议。本书语言平实易读，主要以法律法规、执法部门的解释性指南、判决书等一手资料作为参考，介绍分析了国内外立法现状和法律实践。
本书从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理，非常便于自学。本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。本书既可以作为想了解大数据技术和应用的初学者的教材，也适合作为培训中心、IT人员、企业策划和管理人员的参考书。
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。
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。
技术是把双刃剑，当我们在积极拥抱新技术的同时，也不能忽视其所带来的风险，比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时，列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例，包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等，也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据，如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题，本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范，这在当前很有现实意义。
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解了整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的限制，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载，读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人士阅读，包括需要提升实战能力的数据分析专业人士，在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士，从事咨询、科研等工作的专业人士，同时也可以作为各专业的本科和研究生学习数据分析应用的参考书。
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。
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
本书的主要内容包括网络数据的定义及相关指标、大规模网络中的链路预测、网络聚类分析、网络数据中的空间自回归模型、大规模网络数据中的模型估计方法、网络数据中的空间自回归模型的拓展及应用、网络中的空间自回归模型的其他研究方向等。本书关注大规模网络数据分析中的模型方法。除模型方法本身的理论拓展之外，在估计方法等方面会涉及大规模数据中的快速计算方法。由于网络分析本身的范围非常广泛，故本书涉及的内容仅局限于作者及团队研究工作中使用到的一部分。在本书的后，为了启发读者思路，对于部分已有网络研究进行了梳理。
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
本书内容围绕股票大数据分析技术展开，主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。 本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法； 之后在每章中结合不同的数据源，从不同角度对股票进行深度分析，介绍相关的数据挖掘算法； 针对数据的特点，提出新的分析思路和计算方法； 结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作进行实战解析。具体内容包括： 基于技术分析指标的买卖点计算方法； 股票时间序列的特征表示方法； 聚类算法与资金流向及主力控盘分析； 筹码分布与筹码分析技术； 财务数据分析与股票的新估值策略； 券商研报评级及其有效性分析； 新闻文本分类和股吧情感分析； 行为金融学与股票行为数据分析； 股票交易决策模型与股票挖掘平台。
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。
本书的主要内容是作者及其合作者在复杂数据模型这一领域近些年的研究成果, 以及相关的最新进展. 全书共 6 章. 第 1 章简要介绍几类复杂数据模型和 bootstrap 等预备知识和相关研究问题. 第 2～6 章, 系统讨论各种复杂数据统计推断中的 bootstrap 基本理论、方法及其应用, 包括 Behrens-Fisher问题、异方差回归模型、异方差 ANOVA 和 MANOVA 模型、混合效应模型及高维数据分析中的 bootstrap 统计推断.
