《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

《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。

对于任何依赖经常性收入和重复销售的企业来说，让客户保持活跃并持续购买是必不可少的。客户流失(或 流失 )，这种代价高昂且令人沮丧的事情是可以预防的。通过使用本书中介绍的技术，你可以识别客户流失的预警信号，并学会在客户离开之前识别并挽留他们。 《客户留存数据分析与预测》向开发人员和数据科学家传授经过实践证明的技术与方法，可以在客户流失发生之前阻止其发生。本书包含很多来自现实中的示例，介绍如何将原始数据转换为可衡量的行为指标、计算客户生命周期价值，并使用人口统计数据改进客户流失预测。通过遵循 Zuora 首席数据科学家 Carl Gold 的方法，你将获得高客户留存率带来的优势。 主要内容 ● 计算流失指标 ● 通过客户行为预测客户流失 ● 使用客户细分策略减少客户流失 ● 将客户流失分析技术应用于其他业务领域 ● 使用

《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

本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中更好地运行Kafka，并基于它构建稳健的高性能应用程序。

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

《matplotlib数据可视化实战》借助matplotlib讲解开展数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能，从设置图表基础元素（坐标轴、标签、颜色、数学符号等），到根据表现内容绘制不同类型的图表（折线图、条形图、圆饼图、小提琴图等），全面讲解了 matplotlib 的使用方法。为方便读者学习， 书中对相关操作都配以案例及代码进行讲解，读者可以根据自身需求，灵活使用其中的函数 和语句。 本书适合数据分析、数据可视化领域的爱好者、从业者阅读，也适合作为高校相关专业的教材。

本书以统计学史上著名人物的伟大成就为脉络，将数据分析这一学科的发展历程娓娓道来。从开普勒仰望星空拉开统计学序幕，贝叶斯提出主观概率，到人工智能、深度学习逐步渗透今天的日常生活。本书带领读者在数据科学的熠熠星光下，看透大数据的深邃内核。

本书基于Flink的稳定版本1.13，从Flink数据处理思想开始讲解，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深，结合具体案例，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐述。另外，本书还对实际开发中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致的讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为三大部分：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深入探讨了Flink内部的高级应用；第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。本书广泛适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也可作为大数据学习的参考书。

本书探索工业大数据的 工程方法体系 并介绍了其中的关键技术，提出了多领域的工业物理对象建模方法和查询技术。全书共10章，第1章讨论了工业大数据的内涵与特点，并给出了工业大数据工程的三个要素，即数据资源、数据分析和数据应用；第2～4章提出了领域模型驱动的数据资源的建模技术，并给出了工业大系统技术与建设方法；第5、6章讨论了敏捷工业大数据分析与运维方法，并阐述了背后的分析软件技术；第7章讨论了用户驱动的数据应用的低代码开发技术；第8~10章用风电、水电、煤矿综采三个行业，展示了工业大数据工程方法的应用过程。

本书对上一版做了全面更新，与日益强 大的tidyverse套包保持同步，纳入sf、purrr、 tidymodels和tidytext等包中的新功能。代码的内 容和格式都经过修改，以方便阅读和理解。部分 章节被拆分、重新组织和重新构思，以适应不断 变化的实践环境。

这本书对GDPR进行了详细的评论，解释了您需要对数据保护和信息安全制度进行的更改，并确切地告诉您需要采取什么措施以避免严重的经济处罚。产品概述EU GDPR ?C实施和合规性指南是此新数据保护法的清晰而全面的指南，解释了该法规，并以您可以理解的术语列出了数据处理者和控制者的义务。任何组织中接触个人数据的的人员都应该掌握相关知识。

随着数据被纳入第五生产要素，数据治理已成为推动社会治理进程的重要动力，也是实现高质量数字化转型的重要基础。财务部门是企业的 数据中枢 ，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，因此在众多企业中，财务数据成了企业整体数据治理落地实践的** 试验基地 。 财务数据治理指从财务视角出发，以资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润的会计六要素为核心关联数据，通过一系列与信息相关联的过程来确保决策权和职责分工系统的实现。 财务数据治理的终目标是提升财务相关数据的价值。财务数据治理非常有必要，它是企业实现数字战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 这本书将数据治理理论应用于财务管理实践，针对财务工作场景阐释数据治理方法论，总结财务数据管理的六大常见问题，分析五大财务数据问题场

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒图

本书从整体上进行了改编、扩展和提升。主题内容也有所延伸，其中包括数据的类型与域、表的比较、映像关系、聚集操作符与汇总、视图更新以及子查询。还特别收录了一个新附录 NoSQL与关系理论。 本书涵盖以下内容： 是否可以编写SQL查询找到在公司每个编程部门都至少工作过一次的员工？ 你是否可以确保查询的正确性？为什么恰当的列命名非常重要？ 数据库中的null会带来错误的答案。为什么？你又能做什么？ 映像关系如何能帮助你表述复杂的SQL查询？ 虽然SQL支持 量化比较 ，但是尽量不要使用。为什么？怎样才能避免使用？

本书的主要内容有：上手使用MySQL，学习如何在生产环境中使用MySQL。在裸机、虚拟机和云中部署MySQL数据库。设计数据库基础设施。编写高效的查询代码。监控MySQL数据库，排除故障。高效执行备份和还原操作。利用云技术优化数据库成本。理解数据库概念，特别是与MySQL有关的概念。

这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分（第1～3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和

本书以构建高性能MySQL服务器为核心，先介绍MySQL 8.0和MariaDB 10.5的新特性，然后以实战为导向，从故障诊断与优化、性能调优、备份与恢复、MySQL高可用集群搭建与管理、MySQL性能与服务监控、SQL自助上线等角度深入讲解了如何管理与维护MySQL服务器。书中内容均是基于笔者多年的实践经验整理而成，对于有代表性的疑难问题，还给出了实用的情景模拟以及解决方案。 51CTO官方推荐 MySQL以其轻便、快捷、运营成本低等优点成为一款*受企业欢迎的数据库产品。贺春旸老师在MySQL领域深耕数十年，有着丰富的一线工作经验。日常在51CTO博客更文也是深受读者的喜欢，更是成为MySQL领域不可多得的博客专家。本书是贺春旸老师的又一佳作，他将多年实操经验融入字里行间，让读者能更快速理解并掌握知识点，在面对自己工作中实际问题时，如虎添翼、从容应对！

本书提供了通过GitOps使用Kubernetes的实用教程，内容涵盖GitOps的实践、技术和工具，它们可以简化Kubernetes来更快地交付企业级软件，而不影响安全性。通过阅读本书，你将了解GitOps在灵活的配置管理、监控、健壮性、多环境支持和安全性等方面的好处，并掌握以独特的GitOps方式进行管理的技巧。学完本书，你将能够实现和管理一个可伸缩的持续交付管道，这使得跟踪更改、回滚错误以及清晰地验证和审计容器部署变得容易。

研究颜色作为可视化工具的基本概念，颜色可以用来强调、区分或表示数据值。 理解冗余编码的重要性，确保以多种方式提供关键信息。 使用这本书的可视化方法名录，提供了常用的各种类型数据可视化的一个图形化向导。 提供了好图和坏图的大量示例。 学习如何在文档或报告中使用图表，包括如何有效地利用图表讲一个让人信服的故事。

商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项推荐技能。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。

nbsp nbsp《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。《Power BI商业数据分析完全自学教程》以 完全精通 Power BI 为出发点，以 用好 Power BI 为目标来安排内容，全书共 5 篇，分为 14 章，循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇（第 1 章 ~ 第 3 章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了 Power BI 的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。 第 2 篇为数据处理篇（第 4 章 ~ 第 6 章），介绍了 Power BI 数据的整理操作、表格中行 / 列数据的管理，以及 Power BI 数据的高级处理、M 函数的使用等。 第 3 篇为数据分析篇（第 7 章 ~ 第 9 章），介绍了 Power BI 数据的建模操作及 DAX 语言的入门和进阶操作等。

本书是一本为Scala和Spark初学者准备的入门书籍，很适合准备踏入大数据开发领域的新手和其他对此感兴趣的读者阅读。本书在内容上遵循从宏观到微观、由浅入深递进式的讲解方式，涵盖了Spark入门开发所需的Scala基础知识。具体来说，本书按照如下顺序进行介绍。 首先，前三章从宏观上介绍了Scala语言，包括初识Scala、安装Scala及使用Scala Shell工具。 其次，第四章到第十二章是本书的重点，详细介绍了与Spark开发密切相关的Scala语法，包括变量、数据类型、条件语句、代码块、函数、集合、循环、类和包，以及与异常处理相关的内容，每一章都对某个语法点进行深入探索。第十三章介绍了如何把写好的Scala代码进行编译和打包。 后，第十四章介绍了Spark的入门实践，将前面章节所学到的Scala知识运用到Spark开发中。 此外，本书提供了丰富生动的代码示例和章末练习，

本书主要面向数据库初学者和专家，以及Web开发人员，经过更新后涵盖了MySQL*版的强大功能。本书侧重于使用Python、PHP、Java、Perl和Ruby的API进行编程。本书包含两百多个技巧，你可以从中学习：使用mysql客户端，编写基于MySQL的程序。建表、加载数据，以及从表中选择数据。存储、获取和处理字符串。使用日期和时间。排序查询结果，生成汇总信息。使用存储例程、触发器和计划事件。导入、导出、验证，以及重新格式化数据。执行事务，统计应用。处理Web输入，根据查询结果生成Web网页。使用MySQL进行Web会话管理。安全防范和服务器管理。