环境与社会科学的数据多存在于地理空间之中，空间数据分析方法是分析挖掘地理空间数据信息和知识的有效手段。本书包括了空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析，以及空间分析软件包和案例数据等内容。本书介绍的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件和数据下载地址和操作步骤，读者可以按照书中描述重复这一过程，然后输入自己的数据迅速得到自己的计算结果。阅读本书只需要概率统计的基本知识即可。

本书重点介绍Amos、Mplus 和SmartPLS 统计软件里的结构方程分析方法。包括结构方程模型路径图的构建与数据的收集，结构方程模型的识别、分析结果评价及修正，反映型指标、形成型指标与二阶段分析，调节效应分析、中介效应分析、多群体差异分析与潜在平均分析，以及结构方程模型高级的分析方法即贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型、MTMM 模型等内容。没有复杂的理论推导，而是结合作者自身的教学与科研实践，以数据为依托，深入浅出，使读者能在短时间内理解并掌握结构方程模型分析方法，进而应用到自己的研究实践中。

本书以 新工科 为指导思想，是安徽省高等学校 十三五 省级规划教材，安徽省 一流 教材建设项目教材；全书12章，分为数据库系统基础理论和应用方法，SQL Server 2012数据库管理系统的基本操作和应用开发技术，数据库新技术和新应用，数据库实验指导和课程设计等4部分内容；体系完整，内容新颖，结构清晰，别具特色，是新工科教材，适合应用型本科院校学生作为基础课程教材使用。

Hive 出身名门 ，是*初由Facebook公司开发的数据仓库工具。它简单且容易上手，是深入学习Hadoop技术的一个很好的切入点。本书由数据库专家和大数据专家共同撰写，具体内容包括：Hive的安装和配置，其核心组件和架构，Hive数据操作语言，如何加载、查询和分析数据，Hive的性能调优以及安全性，等等。本书旨在为读者打牢基础，从而踏上专业的大数据处理之旅。

本书紧密围绕商业运作的需要来强调数据在经营活动中的实践应用，采用项目驱动方式，通过实训为指导来强化数据库相关知识点的深入学习。全书始终围绕网络书店销售管理系统为例子，通过共9章内容系统展示了从系统应用需求分析开始到数据库设计、数据库实现、网络数据库开发、数据库管理程序开发等一系列以满足商业需求为发端的、以数据库开发应用为线索的相关工作。这种一以贯之的学习方式提高了学习的成就感与目标性，有助于提高对于新管理实践和新技术发展的理解和掌握。

本书主要介绍了数据可视化的基础知识、可视化工具的入门和应用、使用Python流行的库创建美观的数据可视化效果，并总结了了7大类40种不同的可视化图形，从基本信息、构成与视觉通道、适用数据、使用场景、注意事项、变体等多方面详细介绍了每种可视化图形的使用权方法，可作为常用可视化图形的使用手册。本书还提供了6个贴近大学生学习生活的可视化案例，为读者自由灵活应用可视化参考提供了有力的参考。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、统计学及其相关专业的本科课程教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员作为自学和参考用书。

本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础，围绕数据资源建设的规划和管理问题，介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能，系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤，以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。本书内容划分为数据工程基础篇、数据资源规划篇、数据资源管理篇三个部分，其中数据工程基础篇涵盖数据工程概述、数据标准、数据模型等内容，数据资源规划篇涵盖数据资源规划理论、规划方法、需求分析、模型构建、实践与工具等内容，数据资源管理篇涵盖数据治理、数据质量管理、数据集成、数据中台等内容。 本书既可以作为高等院校信息管理与信息系统、信息资源管理、大数据工程以及计算机信息管理等专业本科生的教材，还

数据清洗是大数据领域不可缺少的环节，用来发现并纠正数据中可能存在的错误，针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行 清理 ，使 脏 数据变为 干净 数据。本书共分为8章：第1章主要介绍数据清洗的概念、任务和流程，数据标准化概念及数据仓库技术等；第2章主要介绍Windows和类UNIX操作系统下的数据常规格式、数据编码及数据类型转换等；第3章介绍ETL概念、数据清洗的技术路线、ETL工具及ETL子系统等；第4章介绍Excel、Kettle、OpenRefine、DataWrangler和Hawk的安装及使用等；第5章介绍Kettle下文本文件抽取、Web数据抽取、数据库数据抽取及增量数据抽取等；第6章介绍数据清洗步骤、数据检验、数据错误处理、数据质量评估及数据加载；第7章介绍网页结构，利用网络爬虫技术进行数据采集，利用JavaScript技术进行行为日志数据采集

本书是《数据结构》一书配套的实验教材，用于辅助实验教学。全书共分三篇。*篇为基础实验，介绍数据结构与算法基础知识的实验，包括线性表、栈和队列、串、数组，以及广义表、树和二叉树、图、查找、排序等内容，一共有12个实验。第二篇为综合实验，是数据结构知识的应用与提高，包括链表的应用，栈和队列的应用，树结构的应用，图结构的应用以及文本文件检索等综合性实验内容，共10个实验。第三篇为课程设计，详细介绍了7个课程设计的课题，综合性较强，另外还给出了一部分实训项目，内容涉及数据结构课程的多个应用领域，以引导学生进行开发实践。

本书基于MySQL介绍数据库的基本概念、基本原理和基本设计方法，以面向工作过程的教学方法为导向，合理安排各项目的内容。本书突出实用性，减少理论知识的介绍，并设计大量的项目实训和课外拓展内容，符合高职高专教育的特点。 本书包括三篇，由8个项目组成。 篇知识储备（项目1和项目2）讲述从理论层次设计数据库的方法；第二篇基础应用（项目3～项目5）讲述基于MySQL创建数据库的方法和数据库的基本应用；第三篇 应用（项目6～项目8）讲述数据库的 应用和维护MySQL数据库安全的方法。 本书可作为高职高专院校、成人教育类院校数据库原理及应用课程的教材，也可供参加自学考试的人员、数据库应用系统开发设计人员、工程技术人员及其他相关人员参阅。

本书结合了作者多年的数据中心实际工作经验，根据高压运维技术人员上岗的基本要求，围绕数据中心供配电系统的电力知识和高压系统的操作特点，由浅入深地全面讲述了高压电气设备操作的安全要求，对高压巡视、操作等项

本书是一本数据科学的入门书籍。每个知识点尽量从实际的应用案例出发，从数据出发，以问题为导向，在解决问题中学习数据挖掘、机器学习等数据科学相关方法。本书将数据读写、数据清洗和预处理作为开端，逐渐深入到和