《ExcelVBASQL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ExcelVBA和数据库查询技术ADOSQL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，《ExcelVBASQL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。《ExcelVBASQL数据管理与应用模板开发》可供企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。
《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍了生态学数据处理方法，包括数据转换和标准化、物种和遗传水平的多样性、种群空间分布格局、生态位、聚类分析、主成分分析、除趋势对应分析、典范对应分析、基于熵模型的物种分布区预测，以及生态学实验中的单因素与双因素方差分析、成对样本T-检验、独立样本T-检验等。对于每一种方法，提供了相应的程序和软件，《生态学数据分析：方法、程序与软件》的重点不是介绍生态学数据处理方法的理论基础和数学公式推导，而是在简要介绍方法的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何利用《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍的程序和软件实现数据定量分析。可作为生态学、环境科学及其他相关领域(例如植物学、动物学、农学和土壤科学)本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参
《中国数据中心运维管理指针》主要针对数据中心运维管理、监控系统、基础设施管理技术，结合《数据中心设计规范》（GB50174-2013），总结了外数据中心技术发展情况，从技术、规范、设计及产品应用等方面进行了阐述。本书主要包括以下三个方面的内容：一、数据中心运维管理技术：数据中心运维白皮书简介、数据中心ITIL运维框架、数据中心运维组织架构、数据中心基础设施运维之监控系统、数据中心基础设施运维之日常工作、数据中心基础设施运维之应急处理、数据中心网络运维、数据中心客户服务、数据中心现场运维之基础工作、数据中心基础及应用平台运维、数据中心运维管理工具、数据中心运维质量保障体系、数据中心运维相关认证、数据中心运维之行业实例、数据中心能耗测评、数据中心运维之能效管理、数据中心测试验证和数据中心运维之供应商
在集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由数据技术及产品部组织并完成写作，是分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。
《中国数据中心运维管理指针》主要针对数据中心运维管理、监控系统、基础设施管理技术，结合《数据中心设计规范》（GB50174-2013），总结了外数据中心技术发展情况，从技术、规范、设计及产品应用等方面进行了阐述。本书主要包括以下三个方面的内容：一、数据中心运维管理技术：数据中心运维白皮书简介、数据中心ITIL运维框架、数据中心运维组织架构、数据中心基础设施运维之监控系统、数据中心基础设施运维之日常工作、数据中心基础设施运维之应急处理、数据中心网络运维、数据中心客户服务、数据中心现场运维之基础工作、数据中心基础及应用平台运维、数据中心运维管理工具、数据中心运维质量保障体系、数据中心运维相关认证、数据中心运维之行业实例、数据中心能耗测评、数据中心运维之能效管理、数据中心测试验证和数据中心运维之供应商
《轻松掌握Qlik：从菜鸟到高手》从初学者的角度出发，先对BI领域进行简单的介绍，然后立足整个BI行业，选取Qlik Sense这一款具有代表性的BI工具进行深入浅出的讲解。包括工具的使用，服务器的搭建，高级可视化开发等模块，再结合正在使用这款工具的企业及其对应的众多行业案例，帮助读者一步一步地认识和熟悉这款工具，从而达到零基础入门直至熟练使用Qlik Sense进行自助式分析的终目的。
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数据作为一种基础性与战略性资源得到了广泛认可，数据服务成为很多组织和机构日常运营中必不可少的重要环节。当下，数据质量在理论越来越受到关注，不仅是制约数据产业发展的关键问题，也是大数据应用研究中绕不开的重大问题。《大数据质量》汇集了外数据质量研究的经典理论、技术和方法，以及的前沿发展趋势；首先介绍了传统数据质量研究的各种代表性成果，并在此基础上，分析大数据时代下数据质量面临的挑战，并详细介绍基于大数据的数据质量相关技术的实现；最后，通过一个实际案例，提出一套完整的大数据质量解决方案。
