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。
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。
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。
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。
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。
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。
随着企业对数据分析的需求越来越多，BI（商业智能）作为当前热门的数据解决方案正处于快速上升阶段。其中，可视化的数据探索分析功能作为BI平台的核心组件之一，有着广泛的市场需求和应用前景。微软作为全球领先的BI解决方案提供厂商，近几年花大力开发了交互式数据可视化BI工具Power BI。 本书共分为6章，详细讲解Power BI的产品结构、主要功能、使用方法等基础知识。同时，为了提升用户数据分析能力，还重点介绍数据查询分析用到的Power Query语言和数据建模分析使用的DAX语言。 通过阅读本书，初学者可以快速了解使用Power BI进行数据分析并获得图形报表的方法，并且可以亲自动手，创建自己的BI可视化报表。
本书针对大学程序设计竞赛和课程教学，基于数据结构的知识体系结构和循序渐进的原则组织内容，包括基本编程能力训练、线性数据结构的编程、树的编程、图的编程。在每一章中，先介绍了相关的数据结构知识后，然后给出相应的范例；在每章的结尾给出相关题库。
本书以LabVIEW为讲解对象，围绕LabVIEW编程环境、编程处理数据的方法手段、提升编程的技巧进行编排，详尽介绍了LabVIEW常用的编程方法、编程技巧和应用实例。全书共11章，其中第1～6章介绍了LabVIEW基本编程知识，包括编程环境、数据处理方法、程序设计、NI数据采集基础等内容，第7～11章介绍了LabVIEW结合NI ELVIS进行传感器数据采集的实践。本书内容丰富、条理清晰、实用性强，充分讲解编程技巧，使读者能够快速掌握程序设计方法。本书适合高等院校在课时有限的情况下作为综合动手实验教材使用，也适合未开设LabVIEW课程的学校作为自学教材使用，对于需要系统学习并参加CLAD认证的读者也具有一定的参考价值。
数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了互联网行业中数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。本书适合产品运营、 数据分析、数据挖掘人员以及在校计算机 数据 市场营销等方向的学生。
《数据保护权威指南》采用浑然一体的、基于业务的分析方法，全面讨论数据安全保护体系的相关要素；完整展现数据全生命周期和SLA的所有相关细节。基于当前的数据安全态势，将业界的成熟方案和更佳实践通过综合规划和可度量方式有机结合在一起，在合理保护数据要素的同时，满足所有业务运营需求。 《数据保护权威指南》旨在展示更多实用的关键信息，以帮助读者保护数据，免受云端的、企业内部的损失风险；解释在高度虚拟化的数据中心和大数据技术中数据保护的巨大变化。本书还提供一个将数据保护流程与 IT 治理集成的融合模型，从而在组织范围内，将业务经营实务和IT运营实践结合在一起，真正实现数据安全保护的目标。 《数据保护权威指南》编排合理，由浅入深地讲解数据安全保护的概念、技术、架构、运维、审计以及法律合规等
本书系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neo4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。本书适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库时阅读，作为一门新的知识和独特的数据库领域来拓宽视野，也适合提供解决方案的负责人了解行业动向和新的解决问题的方式。通过阅读本书，读者可以对图数据库这一领域有一个透彻的了解。
Origin是国际科技出版界公认的标准作图软件，它功能强大、操作简单，被科研人员、工程技术人员、高校师生等广泛使用。Origin软件不仅具有强大的数据可视化功能，还具有统计分析、信号处理、函数拟合、峰值分析等功能，且支持多种格式的数据导入和导出。 本书基于Origin 2021和Origin 2022版本进行案例讲解，旨在帮助读者快速入门，并掌握Origin软件的使用技巧。本书由浅入深地讲解了Origin软件的功能和相关案例，涉及基础2D图、等高线图、3D图以及专业图的绘制，也涵盖了数学运算、拟合分析、信号处理、多峰分析等主题。 本书适用于Origin软件的初学者和希望提高科技绘图及数据分析处理能力的读者，尤其适用于大中专院校的师生以及广大科研工作者。
《商业银行数据库管理实践》共12 章，第1～3 章讲解在金融科技大潮下，商业银行数据库架构转型的新思路，随后阐述集中式 到分布式数据库实践，以及从小型机迁移到x86 平台的实践；第4～6 章讲述商业银行Db2、MySQL、GoldenDB 等数据库新系统上线以及数据库版本升级等重要内容；第7～9 章讲述Db2、MySQL、GoldenDB 等数据库故 障诊断理论及实战案例；第10、11 章分别讲述Db2 和MySQL 数据库的性能优化；第12 章主要讲述笔者对 商业银行数据库管理方面的思考。 《商业银行数据库管理实 践》主要面向企业（尤其是商业银行）的数据库架构师、数据库管理员、应用开发人员和数据库技术决 策人员，也适合大学生学习数据库使用。
要想在数据科学领域取得成功，你需要精通数学。但不仅仅是数学。这本指南提供了一个清晰的、简单的答案，你需要了解，包括概率、统计、假设测试、线性代数、机器学习和微积分的知识。 使用Python代码的实际示例将帮助您了解数学如何应用于您将要做的工作，在将概念连接到机器学习等应用程序时，提供了对概念在底层如何工作的清晰理解。你会得到一个坚实的基础，但更重要的是，你将能够使用它。 书中内容包括： 认识到概率数学的细微差别和缺陷；掌握统计和假设测试(并避免常见的陷阱)；探索概率、统计、微积分和机器学习的实际应用；直观地理解线性代数是空间的转换，而不仅仅是数字相乘和相加的网格；完全从零开始在Python中执行微积分、导数和积分；将你所学的知识应用到机器学习中，包括线性回归、逻辑回归和神经网络。
本书是一本以数据挖掘应用为主导，以SPSS Modeler为实践框架的应用指南，内容涵盖数据挖掘方法论、数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署以及性能优化等，力求帮助读者全面掌握数据挖掘项目的主要内容以及实践细节。 除了操作层面，本书也尽可能地把专业晦涩的数据挖掘知识及商业应用内容以通俗易懂的方式传递给读者，同时所有场景会结合IBM SPSS工具进行实现并提供样例学习，方便读者在学习的同时加深巩固和理解。 如果你是在校学生、刚刚从事数据分析的大学毕业生、数据分析爱好者、市场营销人员、产品运营人员或者数据分析师，如果你希望提升自己的数据挖掘技术，那么就适合阅读本书。
大数据导论是了解和学习大数据的基础，本书系统地讲解了大数据基本概念、大数据的架构、大数 据的采集方式和预处理、数据仓库的构建模式、大数据的存储，数据挖掘的方法及大数据的可视化技术， 从而更好地将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。从基础开始，由浅 入深进行学习，逐步理清大数据的核心技术和发展趋势。 本书系统地讲解了大数据基本概念，尽可能希望通过理论与实际案例相结合，寻找合适的切入点， 让读者对理论知识的掌握更直接、更快速。可以作为培养应用型人才的课程教材，也适用于大数据初学 者对大数据基础理论有需求的广大读者。
本书详细阐述了与Hadoop 3大数据分析相关的基本解决方案，主要包括Hadoop简介、大数据分析概述、基于MapReduce的大数据处理、Python-Hadoop科学计算和大数据分析、R-Hadoop统计数据计算、Apache Spark批处理分析、Apache Spark实时数据分析、Apache Flink批处理分析、Apache Flink流式处 理、大数据可视化技术、云计算简介、使用亚马逊Web服务等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
本书主要内容包括：(1) 提出了分布式的随机次梯度投影算法；(2) 提出了异步广播的分布式次梯度随机投影算法；(3) 提出了分布式随机坐标块次梯度投影算法；(4) 提出了分布式随机坐标块条件梯度算法；(5) 提出了量化信息与随机网络拓扑的扩散小均方算法；(6) 提出了分布式随机次梯度在线算法；(7) 提出了差分隐私的分布式随机次梯度在线优化算法；(8) 提出了分布式条件梯度在线学习算法。本书选材广泛、内容新颖，适合数学、控制、计算机等专业的本科生及研究生，适合从事应用数学、计算数学、机器学习等研究领域的科技人员。
