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

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！

近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。*部分 大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作，并以一个典型的Spark应用为例概述Spark应用的执行流程。第二部分 Spark大数据处理框架的核心理论（第3～4章）：介绍Spark框架将应用程序转化为逻辑处理流程，进而转化为可并行执行的物理执行计划的一般过程及方法。第三部分 典型的Spark应用（第5章）：介绍迭代型的Spark机器学习应用和图计算应用。第四部分 大数据处理框架性能和可靠性保障机制（第6～9章）：介绍Spark框架的Shuffle机制、数据缓存机制

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。

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

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 。

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。

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。

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。

《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

本书从HadoopMapReduce并行计算技术与系统的基本原理剖析着手，在系统介绍基本工作原理、编程模型、编程框架和接口的基础上，着重系统化地介绍MapReduce并行算法设计与编程技术，较为全面地介绍了基本MapReduce算法设计、高级MapReduce编程技术、以及一系列较为复杂的机器学习和数据挖掘并行化算法，并引入来自IntelHadoop系统产品的一系列增强功能以及深度技术剖析； 后，为了提高读者的算法设计与编程实战能力，本书较为详细地介绍了一系列综合性和实战性大数据处理和算法设计问题，这些问题来自课程同学参加的全国性大数据大赛中的获奖算法、课程中的优秀课程设计、以及来自本团队的科研课题及业界实际的大数据应用实战案例。

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。

《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。

本书阐述文本数据挖掘的理论模型、实现算法和相关应用，主要内容包括：信息抽取和知识库构建、文本聚类、情感文本分析、热点发现、生物医学文本挖掘和多文档自动摘要等。写作风格力求言简意赅，深入浅出，通过实例说明实现相关任务的理论方法和技术思路，而不过多地涉及实现细节。本书可作为大学高年级本科生或研究生从事相关研究的入门文献，也可作为从事相关技术研发的开发人员的参考资料。

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。

SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业进行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS 25.0版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。 本书内容由浅入深、循序渐进、结构安排合理，企业中的经营预测者与决策者、财会人员、市场营销人员、生产管理等部门的工作者、经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类各专业的高年级本科生、研究生、MBA学员学习和参考。

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）

《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。 《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、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 。

《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（