数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供实用的参考，帮助他们理解数据流通的可行模式，破解数据要素市场发展难题，充分释放数据要素流通潜力，赋能实体经济高质量发展。
《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。 《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：第1部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。
大数据时代，对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要，并被应用在各方各面，如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等，而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论，大数据时代的每个人都应该懂点统计学，学会读懂并分析数据，学会让数据说话，让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》就是大数据时代统计学思维的科普书籍，全书共10章，第1章用几个有趣好玩的例子引导读者进入统计学的世界，并调动读者学习统计学的兴趣。第2~10章结合生活和工作中的例子全面介绍统计学原理和方法，涵盖统计学中的数据收集、数据处理和统计推断等内容，既有抽样调查、概率、相关性分析、回归分析等实用统计方法，也有大数定律和中心极限定理等基本统计学原理。用实例引导理论，通俗
本书通过选购笔记本电脑的案例引入数据包络分析（dataenvelopmentanalysis,DEA）的基本概念和模型，并运用简单的EXCEL模型让读者更易理解和运用DEA。本书着重阐述如何将DEA作为一种运营分析工具，进行绩效评估，找出基准标杆。探讨的主题包括：平衡的基准，昀佳实践，相对效率的概念及绩效提升。特别地，本书探讨的数据分析方法能够帮助一个组织重新审视它对生产效率高低的已有观点是否合理，并为组织不断改进提供指导。本书是市面上唯一本不要求读者具备线性规划和线性代数知识，就可以熟练应用DEA方法的DEA方法指导用书。
本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理，重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程，对必要的应用场景，使用Python语言给出案例。
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！
技术是把双刃剑，当我们在积极拥抱新技术的同时，也不能忽视其所带来的风险，比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时，列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例，包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等，也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据，如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题，本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范，这在当前很有现实意义。
基于国家973和863相关项目成果，采用汤森路透德温特世界专利创新索引数据库作为统计数据来源，对信息存储领域的专利文献进行检索分析，从存储器件、设备、系统等层面，选取了目前信息存储领域中的多项重要技术，利用专利统计分析的方法对其发展态势进行了研究，特别是对信息存储领域相关专利进行宏观统计分析以及核心专利的具体分析，可以全方位了解信息存储技术的发展历程、专利的国家或地区分布、重要专利权人的竞争态势，为制定相关战略提供决策参考。同时结合华为、中兴、联想、浪潮、IBM、EMC、三星、美光等国内外知名企业的实际案例，从中国本土和全球的布局两个角度分别分析了专利产出、主要竞争者、热点技术和研发重点以及竞争态势，力求找到信息存储技术专利申请对技术产业化与企业发展的作用，供信息存储研发人员、专利工作者和
本书基于作者近几年来的研究开发成果及应用实践，对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型以及调度处理方法等核心概念及关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算与分析的基本概念和关键技术进行了剖析。本书还介绍了自行研发的面向物联网的ChinDB实时感知数据库系统以及针对云计算环境下物联网大数据管理与应用的DeCloud云平台，介绍了它们在智能交通、智能电厂、教育、安全监控等多个行业的应用。书中所有实例，均来自作者所在团队的实际应用，大部分在物联网项目中得到了实践应用。本书对物联网应用的开发以及两化融合、工业4.0环境下的大数据处理分析具有重要参考价值。
本书是《实用数据结构基础（第四版）》（陈元春、王中华、张亮、王勇编著，中国铁道出版社出版） 的配套学习指导书。全书内容分为5部分：教学内容指导（包括对主教材第1～10章的知识点分析、典型 习题分析和各章习题解答）；自主设计实验指导（对10个自主设计实验的设计思想、算法分析进行了详细 指导）；模拟试卷；模拟试卷参考答案；数据结构课程设计报告样例。 本书对数据结构的概念和原理的阐述通俗易懂，例子翔实；习题难易适中，题型丰富；对数据结构 基本运算的分析注重实现的过程。本书以C/C++语言作为算法的描述语言，对于书中的实验和一些重要 的算法均给出了完整的C/C++语言源程序，并全部在Visual C++ 6.0环境下运行通过。 本书适合作为普通高等院校计算机类专业数据结构课程的教学辅导书，也可作为成
《统计分析：以R语言为工具》围绕经典的统计方法与 R 语言工具，从基本的统计描述分析方法出发，讲解了参数估计与假设检验、线性回归、逻辑回归、降维分析方法，每一章重点介绍一种经典方法或统计模型，对其基本定义、模型形式、统计方法的推导与解读等都给出了细致的讲解。此外，为了将理论与实践紧密结合，《统计分析：以R语言为工具》每一章均提供了不同业务场景下的R语言编程实例，帮助读者练习巩固。《统计分析：以R语言为工具》适合相关学科本科生及研究生，以及对数据分析及建模感兴趣的读者。
《数据密集型计算和模型》一书涵盖了数据密集型计算的体系结构、计算模型和编程方法，内容系统全面，着重介绍原理和方法。并配以图片，便于读者理解。 《数据密集型计算和模型》一书前半部分，重点介绍了数据密集型计算的概况，及其与高性能计算和云计算的异同、应用领域以及面临的挑战问题；巨量数据时代的计算机组织体系和技术；内存计算组织体系和技术；等等。后半部分重点介绍了几个常见的计算模型，如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型，并综合介绍了一些专门领域的计算模型，如All-Pairs模型等。 数据密集型计算是大数据时代的标志。《数据密集型计算和模型》一书借鉴了近年来在该领域的研究成果，有一定的创新，其出版较好地弥补了市场空白。
《城市发展的数据逻辑》通过对城市空间数据和非空间数据（如地形数据、建筑物数据、城市环境数据等）反映城市发展现状和历史的数据进行分析、挖掘，论述城市发展的规律和内在逻辑，为城市发展提供了重要的分析工具和科学依据。 《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状，总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法，并借助一些典型案例，介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用，以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系。 《城市发展的数据逻辑》的读者对象是城市发展领域
MongoDB是一种面向文档的分布式数据库，可扩展，表结构自由，并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日，MongoDB以其灵活的数据存储方式逐渐成为IT行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSql）。 本书从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了MongoDB的诸多概念和要点。全书共分4个部分，分别从基础知识、深入理解MongoDB、监控与管理MongoDB和应用实践几个维度详细地介绍了MongoDB的特点及应用实例。 本书适合有海量数据存储需求的人员、数据库管理开发人员、数据挖掘与分析人员以及各类基于数据库的应用开发人员。读者将从书中获得诸多实用的知识和开发技巧。
本书结合高职高专的教学特点，较系统地介绍了*基础、*必需掌握的数据库原理相关理论知识，在此基础上，通过大量实例着重讲解SQL Server 2014所提供的各种工具对数据库实施的操作与管理，并辅以某公司人事系统后台数据库设计项目作为实训练习贯穿全书，使得数据库原理的阐述与SQL Server 2014的实际应用融为一体，读者可以通过必要的基本理论指导其对数据库操作的实践，同时也能在实践中加深对数据库原理的理解。为方便读者更好掌握SQL Server 2014的使用，书中采用通俗易懂的方式介绍了有关操作步骤和原理，并辅以大量实例和插图。每章均配有相关内容的项目设计，便于读者进行实际操作和练习。本书共计三大部分，其中*部分（*章至第四章），主要介绍数据库基本概念和理论，第二部分（第五章至第七章），主要介绍SQL Server 2014的安装、管理和数据操作等，第
《数据建模与DB设计》重点介绍数据建模与数据库设计的理论及应用。从数据模型的发展历程及其必要性引入，基于作者在研究和项目实践中积累的经验，让读者理解数据建模是业务负责人与数据设计者之间沟通的工具，数据模型决定数据处理性能与数据管理便利性。书中首先将数据建模划分为概念建模、逻辑建模、物理建模以及后的数据库设计四个阶段，明确了导出实体、设定实体的重要关系、设定键的数据建模流程。为了提高数据整合性和业务流程性能，先后提出了范式化和反范式化过程，在构建容易理解的数据结构的同时兼顾数据库的访问成本，寻找盈亏平衡点。《数据建模与DB设计》无论对数据分析设计领域的初学者还是实际业务的实践者，都很有启发和指导作用。
本书采用了众多流行的数据挖掘算法，如利用K-means算法进行信息聚类和网页自动抽取，利用贝叶斯分类器实现信息过滤与分类，将知识组织与网站优化有机地结合起来，使得主题、目录组织的思想融合贯通在智能网站设计当中。全书共分6章，主要介绍了网络日志的数据来源、类型及其预处理技术；用户信息行为，包括网络用户行为的构成因素、分类，信息行为模型；用户行为数据的提取和分析，用户个性化知识服务需求的影响因素；网站优化算法的设计；智能技术在网站开发中的应用；机器学习的实现原理与训练模型，利用贝叶斯分类算法对垃圾信息进行自动过滤。后，还对网站导航优化效果进行了调试与展示，并给出了实现的核心代码。 本书涉及数据挖掘、计算机编程、知识组织等多门学科的知识，理论性强。全书内容深入浅出，既有较深的理论分析，
本书从切实可行的大数据方案选择方法着手，面向不懂大数据相关概念、不知道如何将大数据项目引入何种领域的IT团队和实际经营团队，以自己的实际经验为基础，创立并介绍了大数据项目构建方法。帮助需要引入大数据项目的所有企业解决核心课题，以顺利开展大数据项目，并避免运行过程中出现过多失误，实现正确的策划和执行。书中收录了大数据分析与研究案例、企业引入大数据项目时发生的实际问题、策划及运营过程、实际分析时需要的技巧等，利用清晰的图表和示意图直观反映了核心法则和原理。
由周跃南、蔡学军主编的《云计算技术实训教程 (云计算技术与应用课程群高等职业教育十三五规划教材)》根据职业教育的教学特点和培养目标，依托长城云教室和云实训平台，采用 实训任务驱动式教程 方式编写，介绍了云计算基础技能，也补充了一些相关的云计算知识，做到以技能训练为主，理论与实践相结合。全书共分八大任务，包括资源管理、虚拟机管理、网络管理、存储管理、安全管理、用户管理等方面的内容。 本书是中职云计算技术与应用专业及相关专业的云计算技术技能训练教材，也适合高职云计算技术与应用专业使用，还可以作为相关技术人员的培训教材。
《数据挖掘技术》是基于数据挖掘经典算法及数据挖掘领域*研究技术进行数据分析的教材。全书内容包括数据挖掘概述、分类算法、聚类算法、关联规则算法及相应典型算法的算法描述及分析等。对当前数据挖掘的新技术——流数据挖掘技术、高维聚类算法、分布式数据挖掘、物联网数据挖掘进行了详细的介绍。该部分在讲述基本概念及典型算法的基础上配有新研究的算法模型及分析，并有实验数据分析及结果显示。后对其他数据挖掘新技术，包括业务活动监控挖掘技术、云计算平台架构和数据挖掘方法及思维流程数据挖掘技术进行了描述。 本书可以作为高等院校信息管理、数理统计等专业有关数据挖掘教学的本科生或者研究生的专业课教材，也可以作为各类相关培训班的教材，还可以作为从事数据分析、智能产品软件开发人员的参考书及数据挖掘爱好
