这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。

本书以一个故事开始，阐释制作可视化数据图表的基本方法论，以及如何结合D3高效、快速地创建可视化图表。本书首先解释了可视化的基本涵义，以及D3的适用人群，然后从一个具体的例子入手，告诉我们如何去挑选合适的数据集，以什么样的形式来展现数据，同时对SVG进行了基础铺垫。在D3部分，本书介绍了D3的核心概念“选择集”与“数据连接”，同时对数据连接的几个经典场景进行了演绎，还结合D3介绍了绘图所要掌握的坐标系统、比例尺等基本概念。在数据加载方面，本书讲解了D3可以解析的多种数据格式，以及从后端加载数据的多种方法，同时解释了D3动画的制作方式，为制作交互式图表奠定了基础。最后，本书揭示了掌握D3的不二法门，并希望读者能够不断实践、持之以恒。全书写作风格生动有趣、内容通俗易懂，既适合D3初学者入门，也有助于有经验的

本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在各个业务部门的应用。本书包括7篇共21章内容，分业务场景进行讲解。篇用1章内容讲述Power BI基础操作，方便读者快速入门；第2篇用4章内容讲述如何用Power BI爬取天气、电影、销售、股票等数据；第3篇用4章内容讲述销售部门如何用Power BI分解销售目标，分析业绩达成、会员RFM和业绩构成；第4篇用5章内容讲述产品相关应用，包括存货分析、帕累托分析、关联分析、款分析和数据化陈列；第5篇用2章内容讲述在财务方面的应用，包括盈亏平衡分析和上市公司利润表分析；第6篇用3章内容讲述人力资源应用，包括人员结构及离职率分析、新员工分析和考勤分析；第7篇用2章内容讲述简化报告的技巧。

本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析 代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。

PHP 是十分流行的互联网开发语言之一。本书全面地介绍了使用 Dreamweaver 和 PHP 进行动态网站开发的具体步骤和技巧。从实际应用出发详细介绍了 PHP 脚本语言基础、开发运行 环境及各种常用动态功能系统的开发。内容分为理论和实战两部分，包括 Dreamweaver 的使用方法、PHP 的基本语法和 MySQL 数据库的基本操作等，还包括网站各种常用模块的具体开发流程和源代码等。

当清廉成为一种全社会共有的风尚追求，正气便会充盈生命，清廉便能惠及中国。本书从企业自身发展和综合实力的角度来研究国有企业的党风廉洁建设，创新性提出了“廉实力”的概念，阐述其内涵、研究意义和提升途径，对其面临的风险类型、风险特征及其产生原因进行分析；在此基础上构建了国有企业廉实力评价指标体系和风险预警体系；对于廉实力的受损风险，结合国有企业的发展现状提出了有针对性的预防和控制措施；最后，以某大型国有企业为案例进行廉实力评价分析，以解释说明该评价指数和风险预警体系的具体应用。

科学数据开放共享的积极措施由来已久，其中，基因组数据涉及国家安全、学术伦理、个人隐私、商业利益并且传统意义上的知识产权和开放获取的概念边界。美国国立卫生研究院（%26nbsp;NIH）发布的一系列

本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，作者见证并献身百度大数据的建设，毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原，并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结，同时详解大数据本质、理念与现状，并围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何从零到一将完整的数据驱动方案落地，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据，体验真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

本书是由中国电子技术标准化研究院联合中国计算机用户协会数据中心分会编的系列蓝皮书之一。本书对中国数据中心的历史沿革、行业状况、发展趋势进行了阶段性的回顾和深入剖析，是对中国数据中心截至2018年年底发展状况的阶段性总结，是中国数据中心建设经验的翔实记录和未来发展的积极指引。本书是全面介绍我国数据中心产业政策和数据中心基础设施设备发展及应用情况的本蓝皮书，将对数据中心行业的发展起到重要的指导作用，适合数据中心相关从业人员阅读参考。

本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容不同，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态、高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。 本书主要面向的应用统计专业硕士、有统计学本科基础的各专业硕士研究生，我们也希望对这方面感兴趣的统计专业高年级的本科生以及其他各个领域的有数据分析需求的学生和从业人员可以阅读参考。

谁将是忠实的客户？谁将不是呢？哪些消息对 哪些客户细分？如何化客户的价值？如 何将部的价值化？本书提供了强大的工具，可 以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中 提取它们的答案。自本书第1版问世以来，数据挖掘 已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在沙版本中，作者对每个章节都进行了大量的更新和 修订，并且添加民个新的章节。本书保留了早期版 本的重点，指导市场分析师、业务经理和数据挖掘 专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问 题。在不牺牲准确度的前提下，为了简单起见，即使 是复杂的主题，作者也进行了简洁明了的介绍，并尽 量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主 题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行 说明，每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介 绍

本书是数据仓库之父Inmon的新作，探讨数据的架构和如何在现有系统中有效地利用数据。本书的主题涵盖企业数据、大数据、数据仓库、Data Vault、业务系统和架构。主要内容包括：在分析和大数据之间建立关联，如何利用现有信息系统，如何导出重复型数据和非重复型数据，大数据以及使用大数据的商业价值，等等。

本书分为部分，共九章。第壹部分（章）主要介绍了企业大数据系统的前期准备工作，包括如何构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境。第二部分（第2～7章）首先介绍了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多种优化方式；然后，介绍了Druid的基本原理、集群的搭建过程、数据摄入过程，以及在查询过程中如何实现Druid查询API；接着介绍了日志收集系统Flume的基本架构和关键组件，以及分层日志收集架构的设计与实践；后介绍了分布式消息队列Kafka的基本架构和集群搭建过程，以及使用Java语言实现客户端API的详细过程。第三部分（第8～9章）主要介绍了企业大数据处理的两个实际应用案例，分别是基于Druid构建多维数据分析平台和基于JMX指标的监控系统。

《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：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。

本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第4~11章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（2~15章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据“自动”流转于各个环节。

本书主要对Spark和Spark的安装、配置、主要架构和组件进行介绍，并介绍如何利用SparkStreaming进行实时数据的处理，讨论利用Spark Streaming的多种API和操作进行近实时的分布式日志流的处理。本书要求读者对Scala有很好的认识和理解，以便能够利用核心组件和应用进行高效编程。

这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。

%26nbsp;%26nbsp;本课程的培养目标是，通过学习该课程，学生可熟练掌握空间数据库的基本知识和基本原理，包括空间信息基础、空间数据库的基本概念、空间数据结构、空间数据库模型及空间数据

数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据，体验真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。