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。

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。

随着大数据研究热潮的兴起，各种数据可视化图表层出不穷，大数据生动呈现就成为了具有挑战性的工作，随之出现了大量的可视化软件。本书是基于行业占有率比较高的Microsoft Power BI近期新版本所编写的，详细介绍Microsoft Power BI的数据可视化功能，包括数据类型和运算符、软件的安装、连接数据源、数据基础操作、可视化设计原则、可视化图表、自定义可视化效果、报表、仪表板、查询编辑器、运行R脚本、数据不错操作、数据分析表达式、网页流量数据分析、超市运营数据分析、Power BI移动应用和Power BI应用开发等内容。

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。

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

全书一共33篇文章，根据主题分为了5个部分：Part1数据化思维，专注思维。Part2数据治理，专注技术。Part3BI与数据可视化。Part4数据分析与数据挖掘。Part5大数据化之路，主要讲解不同行业是如何应用大数据的。所有文章均独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者进行深入的思考和横向比较，帮助用户在碰到类似问题的时候打开思路、获得经验上的快速成长。

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。

本书是针对于非统计科班出身的企业人员讲述数据分析和挖掘的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实实践应用案例和场景的著作。全书分为部分： 部分是基础篇（章和第2章），主要介绍数据分析的概念、术语、方法、模型等，为后续的内容展开奠定基础。 第二部分是制表篇（第3章~第5章），介绍数据的采集原则、数据整理以及常用数据报表的制作方法和技巧。 第三部分是数据分析篇（第6章~4章），这是本书的重点内容，囊括了从数据扫描、数据标注到异常值分析、回归等常用的、有代表性的功能，并以案例形式展示在数据分析过程中使用上述功能的思路、方法和技巧，指导读者进行实战操练。

数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的有效手段，无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者，都需要有数据分析的能力。 n本书系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容，共5章。章阐述了数据分析在当今生活中的重要性，以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径；第2章从数据描述的三个维度展开，详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述，从而使分析者充分了解自己手头的数据；第3章介绍了推断性数据统计分析的内容，介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征；第4章是关于预测分析的，介绍了变量之间的相关分析，以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息；第5章介绍了数据结果可视化的内容，包括各种统计图形

全书一共33篇文章，根据主题分为了5个部分：Part1数据化思维，专注思维。Part2数据治理，专注技术。Part3BI与数据可视化。Part4数据分析与数据挖掘。Part5大数据化之路，主要讲解不同行业是如何应用大数据的。所有文章均独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者进行深入的思考和横向比较，帮助用户在碰到类似问题的时候打开思路、获得经验上的快速成长。

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。

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。

《SQL即查即用》从实用角度出发，由浅入深地讲解了SQL的基本概念、常用语法和操作技术。全书共24章，包括数据的简单查询、条件查询、模糊查询、过滤数据以及数据排序、分组、统计等内容，还包括子查询、多表连接、数据的增删改查、视图、存储过程、游标、事务处理以及数据库和数据表的管理等高级技术。包括200多个SQL语法，200多个应用示例。有很强的实用性和可操作性，既适合作为SQL初学者的学习用书，又适合作为程序开发人员和数据库管理人员随时查阅的参考工具书。 为便于读者对SQL语法的理解，书中所有知识点和语法都结合具体示例进行讲解，并以对比图方式鲜明直观地展示数据变化，帮助读者快速掌握实际操作技巧，学以致用。书中还设置了注意、说明、常见错误、多学两招等贴心栏目，及时指出注意事项并给出相应的解决方案，帮助读者避开学

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。

全书一共33篇文章，根据主题分为了5个部分：Part1数据化思维，专注思维。Part2数据治理，专注技术。Part3BI与数据可视化。Part4数据分析与数据挖掘。Part5大数据化之路，主要讲解不同行业是如何应用大数据的。所有文章均独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者进行深入的思考和横向比较，帮助用户在碰到类似问题的时候打开思路、获得经验上的快速成长。

《MySQL数据库实用教程》是作者在多年的数据库开发实践与教学经验的基础上，根据计算机相关专业的职业岗位能力需求及学生的认知规律倾心组织编写的。该书使用“员工管理信息系统”“小型图书系统”作为理论知识讲解的载体；使用“学生管理信息系统”作为实训练习的载体。主要内容包括：了解MySQL数据库，MySQL的安装与配置，创建与管理数据库和表，数据表的基本操作，视图、索引和事务的使用，数据库编程，数据库管理。 该书内容系统性强，知识体系新颖，理论与实践结合，突出实训部分，具有先进性和实用性。该书可以作为计算机相关专业数据库课程的教材，也可以作为相关从业人员的参考用书。

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。

本书旨在为初学者提供一本入门级书籍。使得读者可按本书中的内容，从零开始，独立完成数据库的基本安装配置、SQL书写、数据库管理、备份恢复，并了解初步的性能优化的相关知识。本书摒弃了以往相关书籍以理论为主的写作理念，重在引导读者实际动手完成操作。