Stata是一种功能全面的统计分析软件包，具有易操作、运行速度快、功能强大的特点，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是大数据时代为流行的计量软件之一。 全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作入门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析，包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制
本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。 本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。第2章和第3章分别对数字IC的设计方法和仿真验证方法进行了详细阐述，力图介绍实用、规范的设计和仿真方法，避免了Verilog语法书中简单的语法堆砌及填鸭式的灌输。第4章是在前两章的基础上，通过实例进一步阐述设计方法中的精髓。第5章详细介绍了作为当今数字芯片主流的SoC芯片架构和设计方法，并对比了非SoC架构的设计，
《数字化生存》描绘了数字科技为我们的生活、工作、教育和娱乐带来的各种冲击和其中值得深思的问题，是跨入数字化新世界的*指南。英文版曾高居《纽约时报》畅销书排行榜。 信息的DNA 正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物。尼葛洛庞帝向我们展示出这一变化的巨大影响。电视机与计算机屏幕的差别变得只是大小不同而已。从前所说的 大众 传媒正演变成个人化的双向交流。信息不再被 推给 消费者，相反，人们或他们的数字勤务员将把他们所需要的信息 拿过来 并参与到创造它们的活动中。信息技术的革命将把受制于键盘和显示器的计算机解放出来，使之成为我们能够与之交谈，与之一道旅行，能够抚摸甚至能够穿戴的对象。这些发展将变革我们的学习方式、工作方式、娱乐方式 一句话，我们的生活方式。犀利的见解使尼葛洛庞帝成为《连线》
《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》以GraphPad Prism 9.4为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量实例系统全面地介绍Prism在科研数据处理中的使用方法与技巧。全书共11章：第1~3章主要讲解GraphPad Prism的基础知识，包括用户界面、项目组成、图形的输出、数据的输入、数据表类型、图形的修饰与美化等；第4~11章结合Prism数据表的特点，分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握GraphPad的应用，从而更好地处理和分析科研数据。 本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，还可以作为高等学校相关专业的本科生和研究生的教学用书。
数据分析是现在不仅在互联网行业同时也在基础行业中必不可缺的运营手段，是业务提升效率、增强收益的有效方法。 本书的前8个章节精选提炼了多种数据分析中重要方法，包括ROI分析、数据标签和评分、用户生命周期、因果推断、可解释模型、PSM理论、ABtest、时序分析等，并通过更清晰、简单的方式向读者全方位的展示数据分析在以下诸多原理上的阐释，并且针对每种方法都提供了充足的生活和业务中的前沿案例作为辅助讲解，帮助读者更好的理解数据分析在传统行业、互联网行业及各类新兴行业的实际应用，同时也能更快的运用在实际工作和生活中，所以通过阅读前8个章节，读者可以系统的学习数据分析的理知识，拥有数据化思维，为读者能够在数据分析行业中不断深耕打下良好的理论基础并将数据分析能力逐步应用于实际的工作和生活中，成为一名合格的
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，更加适合作为国内高校计算机及相关专业本科生数据库课程教材。
本书以实战案例为主线，以函数理论基础为核心，引导读者从整体上理解Power Query的灵活应用，从实例中获得解决问题的思路和灵感。 本书共24章，分为原理篇、实战篇、函数篇、扩展篇，详细讲解了PQ的原理和函数应用。原理篇详细讲述三大数据结构（简称为三大容器）的原理和M函数的传参，实战篇通过案例讲函数，函数篇按照类名讲函数，扩展篇讲解自定义函数等灵活的应用。 本书的特点是，举一反三把逻辑原理讲透、用类比法强化记忆、案例配套在线视频。不管使用Excel还是PQ处理数据，不仅要求快，更要准确，本书列举了许多数据处理的思维和细节，提醒读者避坑。 本书面向会PQ界面操作的用户，作为从基础到中级水平的进阶参考书。
本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以系统化的实操步骤和丰富的实际案例让读者快速入门Power BI数据分析，掌握Power BI在多个业务领域的实际应用。全书共8章：商业智能与数据分析概述；Power BI简介；数据分析与可视化制作全过程；Power BI数据预处理；Power BI数据建模；Power BI数据可视化；Power BI在线服务；Power BI数据分析实战案例。 本书通俗易懂、循序渐进、内容全面、讲解详细，配备全套数据集、教学课件和学习视频，既适合读者自学Power BI数据分析与可视化，也适合大专院校作为教材，更适合从事销售、产品、电商运营、仓储物流、财务管理、人力资源等岗位的职场人士提升技能。
这本书对GDPR进行了详细的评论，解释了您需要对数据保护和信息安全制度进行的更改，并确切地告诉您需要采取什么措施以避免严重的经济处罚。产品概述EU GDPR ?C实施和合规性指南是此新数据保护法的清晰而全面的指南，解释了该法规，并以您可以理解的术语列出了数据处理者和控制者的义务。任何组织中接触个人数据的的人员都应该掌握相关知识。
本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求进行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了**版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在详细介绍SPSS常用的操作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0~26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学习大数
本书介绍了柴油发电机组的分类、组成和工作原理，分析了柴油发电机组的功率标定和技术指标， 重点讨论了不同性质负载对柴油发电机组带载能力的影响，详细介绍了柴油发电机组供电方案的电源架 构和运行方式以及柴油发电机组的运维保养方法。此外，还介绍了机房安装的柴油发电机组和集装箱式 柴油发电机组的设计、安装的相关知识。 本书力求理论性和实践性相结合，书中所列的柴油发电机系统的供电方案及运维保养方法对当前主 流的数据中心柴油发电机系统普遍适用。本书是数据中心柴油发电机系统运维工作流程的指导性教材， 相信阅读本书一定会对数据中心柴油发电机系统运维管理从业人员大有裨益。
本书以 实战、实用、实效 为原则，充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点，紧贴大数据实践的业务场景，汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术，包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂，案例丰富，图文并茂，同时配有教学视频和建模平台，适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书，读者无须具备计算机、 软件开发等专业知识背景，即可熟练掌握大数据分析建模的基本方法和技巧。
本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密
教材系统地介绍文本数据挖掘的相关概念，利用Python作为工具进行相关试验，其内容主要包括：文本挖掘产生的背景及发展；文本挖掘的概念、文本模型表示、文本内容的预处理，包括分词、去停用词以及特征抽取；文本相似度的概念等。介绍文本分类的概念及常用方法，如KNN算法、SVM算法等，并对分类结果进行评价；在介绍文本聚类聚类的概念时是，同样介绍聚类常用算法，如K均值算法、层次聚类法、密度聚类法等，作为有文本分类、文本聚类的应用，*后给出了信息抽取、社会网络中的实体关系抽取和事件抽取。
本书系统地介绍分数阶微积分学领域的理论知识与数值计算方法。特别地，作者提出并实现一整套高精度的分数阶微积分学的数值计算方法； 提出线性、非线性分数阶微分方程的通用数值解法和基于框图的通用仿真框架； 提出并实现了基于框图的分数阶隐式微分方程、延迟微分方程与分数阶微分方程边值问题的通用求解方法。本书所有知识点均配有高质量的MATLAB 代码与Simulink 模型，有助于读者更好地理解知识点的内涵，更重要的是，读者可以使用这些代码创造性地解决相关问题。 本书可供数学与应用科学领域的高年级本科生、研究生与工程师系统学习分数阶微积分学理论及其计算方法，并用其解决实际应用问题。
当应用于大型分布式数据集时，标准算法和数据结构可能会变慢或完全失效。选择专为大数据设计的算法可以节省时间、提高准确性并降低处理成本。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》将最前沿的研究论文提炼为实用的技术，用于绘制、流式传输并组织磁盘和云中的大规模数据集，十分独特。 大规模数据集的算法与数据结构为大型分布式数据引入了处理和分析技术。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》作为指南，包含了行业故事和有趣的插图，使复杂的概念也易于理解。在学习如何将强大的算法(如Bloom 过滤器、计数最小草图、HyperLogLog和LSM树)映射到你自己的用例时，将对真实世界的示例进行探索。 主要内容： ● 概率草图数据结构 ● 选择正确的数据库引擎 ● 设计高效的磁盘数据结构和算法 ● 大规模系统中的算法权衡 ● 有限空间资源下的百分
本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》是《算法竞赛入门经典（第2版）》一书的重要补充，旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容，从而构建一个更完整的知识体系。本书通过大量有针对性的题目，让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。 《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》共包括6章，分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧，并在章末给出了丰富的分类习题，供读者查漏补缺和强化学习效果。 《算法竞赛入门经典 训练指南（升级版）》题目多选自近年来ACM/ICPC区域赛和总决赛真题，内容全面，信息量大，覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出了所有重
本书是数据治理领域公认的标准性著作，能为各种类型企业和机构的数据治理提供全面指导。用友集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评，同时也被中国数据要素高层次人才发展大会（DGBOK）作为指定教材。 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不仅有数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为 3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具 ： 数据治理之道：3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制
这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践，揭示了数据架构的底层逻辑，总结了数据架构的核心要素和架构模型，阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容，是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分： 第一部分：架构基础，对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架进行了总览性质的介绍，数据架构是重点； 第二部分：数据架构基础，详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件； 第三部分：数据架构模型，首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向，然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法，以及维度建模
