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。
在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！ 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！
nbsp nbsp《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。《Power BI商业数据分析完全自学教程》以 完全精通 Power BI 为出发点，以 用好 Power BI 为目标来安排内容，全书共 5 篇，分为 14 章，循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇（第 1 章 ~ 第 3 章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了 Power BI 的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。 第 2 篇为数据处理篇（第 4 章 ~ 第 6 章），介绍了 Power BI 数据的整理操作、表格中行 / 列数据的管理，以及 Power BI 数据的高级处理、M 函数的使用等。 第 3 篇为数据分析篇（第 7 章 ~ 第 9 章），介绍了 Power BI 数据的建模操作及 DAX 语言的入门和进阶操作等。
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
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
这是一部教你如何从0到1架构与实现一个企业级大数据平台的著作，是作者在大数据和系统架构领域超过20000小时的经验总结。作者从横向视角出发，手把手教你如何拉通Hadoop体系技术栈，以此搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台。通过阅读本书，一定能从本书的内容中找到灵感和思路来应对实际工作中面对的问题。
本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程，对必要的应用场景，使用Python语言给出案例。
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。
内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章： 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学，包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理，以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛点以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难点以及针对性的数
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。
本书从解决工作实际问题出发，以工作中常用的数据分析方法分类为主线，介绍如何用Excel进行工作常用信息图的绘制方法与技巧，主要包括KPI达成分析、对比分析、结构分析、分布分析、趋势分析、转化分析六大数据分析方法的常用信息图。本书定位是带领大家学习工作中常用信息图Excel 的绘制方法与技巧，并能解决工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓 师傅领进门，修行在个人 。
内 容 简 介 本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。 全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，全方位提高读者在未来面试中的竞争力。
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。
《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具，扩展了更多的数据清洗、插值方法，为*终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理，MapReduce原理与编程模型、环境搭建，接着介绍了Spark框架原
生态学数据分析:方法生态学研究需要从原始数据出发,通过系列计算分析,最后作出具有生态意义的解释？本书主要介绍PCORDfor Windows？CanocoforWindows？CurveExpert？SPSS和PAST 等软件在生态学数据转换？标准化？函数拟合？遗传多样性？物种多样性？生态位？空间分布格局？聚类？排序和实验数据统计检验上的应用方法？应用QBASIC和R 语言对书中的部分方法编制程序？书中的每一种方法均提供模拟数据,介绍具体的操作步骤？？程序与软件
《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》从Power BI的基础知识讲起，然后逐步深入Power BI的进阶提升知识，最后配合项目实战案例，展示如何使用Power BI进行数据清洗、数据统计和数据可视化等相关操作，从而帮助零基础的数据分析人员快速上手。 《从零开始学Power BI商业数据分析（视频教学版）》共10章，分为3篇。第1篇 基础知识 ，主要介绍Power BI的下载和注册方法，以及相关组件的用法和数据导入方法，并详细介绍Power Query的基础知识。第2篇 进阶提升 ，主要介绍数据建模、度量值、常用的度量值应用案例、可视化看板的制作和Power BI在线版等相关知识。第3篇 项目案例实战 ，主要介绍如何用Power BI制作数据大屏、多页面交互式可视化看板和分析报告3个实战案例，展现数据清洗、数据统计和数据可视化的整个流程。 《从零开始学Power BI商业数据分析（
《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》结合大量实际案例，介绍了如何利用Excel VBA和数据库查询技术ADO SQL快速进行数据查询、汇总，并开发个性化模板。本书共分8章，提供了大量的VBA实际案例和实用代码。在实际工作中，可以直接照搬套用这些代码，或者结合自己的实际情况稍微修改加工即可使用。 另外，《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》重点介绍了一个比较完整的合同系统模板，包括供货商信息管理、合同信息管理、发票管理、付款管理、统计分析等。《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》可供企事业单位数据管理和数据分析人员参考，也可供大专院校相关专业的学生参考。
本书是深入研究互联网思维的经典之作，从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析，全面阐述互联网思维的内核与精神，逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济，平台建设，自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
本书以数据挖掘为应用载体，按应用频率的高低，系统地介绍分治算法、贪心算法、搜索算法和动态规划算法。同时，介绍算法分析所用的渐近符号及常用的分析方法，包括递归分析方法、非递归分析方法。本书的特点是结合作者及其团队研究的数据挖掘问题，注重介绍算法的基本思想及算法应用的启发性。
当数据存储在多个数据库中，如何查询数据？特别是当这些数据库是由不同的人分别设计。这是个全面介绍数据集成的书，由业界三个受人尊敬的专家撰写。这本书讲解数据集成技术的理论知识，使用大量实例来解释基本概念。数据集成是解决跨多个数据源（如数据库，网页）的问题。目前在多种环境中都涉及数据集成问题，包括企业信息集成，在网络上的查询处理，政府机构之间的协调和科学家之间的合作。在某些情况下，数据集成是某个领域取得进展的关键。本书提供了数据集成的概念和工具，可用于数据集成的具体实现。本书作者是威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学副教授，同时在微软AdCenter实验室与雅虎研究实验室担任咨询顾问。
从统计学科与计算机科学的性质认知,大数据是指那些超过传统数据系统处理能力、超出经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合,对于这一数据集合,在一定的条件下和合理的时间内,我们可以通过现代计算机技术和创新的统计方法,有目的地进行设计、获取、管理、分析,揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。 《大数据：统计理论、方法与应用》共分五章，其内容包括大数据下的统计理论体系、大数据下的数据集整合分析、大数据下的高维变量选择方法、大数据下的统计方法并行计算和大数据下的统计方法应用——网络舆情分析。 本书内容新颖，取材国内外资料，同时认真总结了作者近年来的科研成果，重点反映统计学对大数据发展的影响，突出五大特点： （1）充分体现学科融合； （2）
《数据科学实战入门 使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学*流行的两大开源平台：Python和R。 当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中，你将逐步学习如何使用更先进的技术，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。 对于那些有数据分析经验的读者而言，他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外，本书还包含一些令人兴奋的新主题，如随机森林和
内容介绍这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由架构师、InfluxDB技术专家撰写，融入了作者构建千亿级监控大数据平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB进行了深入的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零开始， 吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分：第壹部分 准备篇（ ~2章）首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特点、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章）着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节点管理、第三方协议等，并以多个DevOps
