《大话数据结构【溢彩加强版】》以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述，大量引用各种各样的生活知识来类比，并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比，《大话数据结构【溢彩加强版】》内容有趣易读，算法讲解细致深入，是一本非常适合自学的读物。 对于学习数据结构来说，难点之一是对相关算法的理解。《大话数据结构【溢彩加强版】》创新性地采用全彩印刷，图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳，使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅，极大提升了阅读体验。 《大话数据结构【溢彩加强版】》主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列

《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习。

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

全书分为三大部分： 主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数

内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，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 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个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之

《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

首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。 本书分为5篇。 第一篇 CDO概论 介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、技能和工作路径等。 第二篇 管好数据 讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。 第三篇 做好转型 讲解CDO如何做好数字化转型。 第四篇 建好团队 讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。 第五篇 新技术、新模式、新业态 介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。

《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。

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

本书主要介绍基于GraphPad Prism 9 的学术图表绘制方法。本书以软件所定义的8 种数据表为纲，按照 数据录入 数据分析 图表生成与美化 的顺序，结合科研实例，使用t 检验、方差分析、生存分析和主成分分析等相关统计分析方法，介绍了散点图、气泡图、柱状图、线图、饼图、面积图等常见学术图表的绘制和美化方法。同时本书提炼了学术图表绘制的一般流程、配色方法及GraphPad Prism 绘图的进阶技巧，兼顾学术图表绘制的实用性和美观性，适用于需要绘制学术图表的高校学生和科研人员。

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，

《高性能MySQL（第3版）》是MySQL 领域的极佳之作，拥有广泛的影响力。第4版更新了大量的内容，全书共分为16章和6 个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的MySQL和MySQL相关工具等方面的内容。每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。《高性能MySQL（第4版）》不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。

《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。它被国际上许多大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。

扎实掌握数据库基础知识 使用Access分析大量数据 将数据转换为赏心悦目的PDF报表并输出 用Access宏自动执行分析，以及生成复杂报表 用Access窗体构建功能强大的部门应用程序 借助Access VBA节省时间，提高工作效率 在SharePoint站点上集成或发布数据 本书提供可下载的示例和数据库文件

内容简介商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项技能。 作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。 本书分为6 篇，共17 章，其中第1 篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2 篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3 篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4 篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5 篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6 篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。 本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的*发展和应用，程序员可以从中探

在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业 管好数据、用好数据 为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： 第1部分 数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 第2部分 数据中台建设内容与运营方法（第4~10章）

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

● 如何使用R语言进行高级数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理 ● 如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和高级回归，并了解回归样条和可加模型 ● 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类 ● 如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题 ● 如何使用广义线性可加模型实现普通量、二值量和计次量的输出，如何使用自采样法(Bootstrapping)分析不确定性 ● 学习如何对个体内的变异性进行建模，进而捕捉个体在方法以及时间稳定性上的差异

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4 篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H 等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。 本书适合工作了1～3 年的初级数据分析师；已经掌握了数据分析工具，需要培养数据思维的转行人员；数据科学行业的人力专家和猎头等。

数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的实现路线，并对应用于业界算法大赛中的技术方案和技巧进行源代码解读，帮助读者深入理解技术原理。最后，本书还介绍了文本分析和知识图谱技术在政务、公共安全、应急等多个行业中的智能应用实践案例。 《数据科学技术：文本分析和知识图谱》适合具备Python和机器学习技术基础的高等院校学生、文本分析（或者自然语言处理）以

本书基于社会学领域学生和学者的需求，将统计学的理论概念和详细的技术指导有机结合起来，通过众多来自社会学不同领域的有趣示例来呈现丰富的统计方法和模型，鼓励读者在了解理论的同时学习应用Stata软件来实现研究的目的。本书除了用5个章节渐进式地详细阐述线性回归模型之外，还进一步涵盖logistic回归、多层次分析、面板数据分析、探索性因子分析、结构方程模型和验证性因子分析等内容。本书通过配套网站提供各章配套的测试题、视频、数据集和Stata代码，方便读者学习并检查学习效果。 本书可作为社会学领域本科生或研究生定量研究课程的教材或参考书，也可作为想要学习应用Stata软件进行定量研究的社会学者的参考书。

主要内容 ● 监控性能，找出效果不佳的查询 ● 选取要优化的查询，**限度地提高收益 ● 使用EXPLAIN ANALYZE和Visual Explain等工具来分析查询 ● 借助多种策略改进慢查询 ● 正确使用索引和直方图，创建快速的执行计划 ● 了解并分析锁，从而解决争用问题，提升系统吞吐量

《深入浅出数据分析》以类似 章回小说 的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、关系数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要诀、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。 本书通过精心设计的实践场景，让读者不由自主地代入角色当中，真正在体验中学习、思考，将数据分析的要点融化于心，自如地应用在工作和生活中。

Access是Microsoft Office套件中的一员，是一个数据库管理程序，用于管理数据。本书以Access 2021软件为平台，从管理人员和办公人员的工作需求出发，配合大量典型实例，全面而系统地讲解Access 2021在数据管理中的应用，帮助用户轻松高效地完成数据库的创建与维护。 本书以 完全掌握Access 为出发点来安排内容，全书共6篇，分为15章。第1篇为基础学习篇（第1~4章）：本篇主要针对初学者，从零开始，系统并全面地讲解Access 2021的基本操作、数据库的创建与使用、数据表的创建与使用，以及规范数据库的方法。第2篇为查询分析篇（第5~6章）：介绍在Access 2021中创建查询、编辑查询字段、使用SQL查询、嵌套查询和多表查询等内容。第3篇为窗体报表篇（第7~9章）：介绍在Access 2021中创建普通窗体、创建主/次窗体、在窗体中添加控件和编辑控件，以及创建和分析报表的方法。