Python是一门开源的计算机编程语言，凭借其易学、灵活等特点，得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异，金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进，Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。 本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延

大数据时代，各行各业积累的数据不断增多，海量数据经过清洗、整理以后，基于分析与挖掘工作，才能获取到有用的数据信息，挖掘到数据背后的价值，掌握大数据的规律。而数据分析与挖掘的核心工作即是数据建模。数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。 《数据建模方法与案例》共分为五章，内容包括数据建模概述、数据建模常用数据计算软件MATLAB和SPSS入门介绍、数据建模方法、实战案例分析等。《数据建模方法与案例》注重理论与实践相结合，不仅有详细的数据建模理论方法，还有赛题案例，以及非常详细的程序代码，让读者既能具备数据建模理论的基础，又能掌握解决数据建模问题的技巧与方法，还能轻松应对大数据问题的编程计算。

在Oracle认证大师Richard Niemiec的帮助下，系统地识别和排除数据库的性能问题：《Oracle Database 12cR2性能调整与优化(第5版)》详细介绍 的监控、故障排除和优化方法，取自现实世界的案例研究和 实践贯穿全书，从中可以探悉如何鉴定和解决本地部署和云环境的瓶颈问题、如何配置存储设备、如何有效运行查询以及如何开发无错误的SQL和PL/SQL代码。此外还介绍了有关测试、报表和提高安全性等方面的内容。 学会如何：？ 正确运用 Oracle 12cR2数据库的索引和分区技术？ 有效使用Oracle云、Oracle Exadata和Oracle企业管理器？ 有效地管理磁盘驱动器、ASM、磁盘阵列和内存？ 运用Oracle的SQL提示和Trace实用工具来优化查询？ 运用V$视图和X$表对数据库实施故障排除？ 创建 云数据库服务并为混合云做好准备？ 运用Oracle的Statspack和AWR等工具来生成报表？ 运用sar、vmstat和iostat来监控操作

本书详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本知识，主要包括数据结构、数据的输入和输出、Pandas数据类型、数据选择、数据探索和转换、理解数据可视化、数据建模、在Pandas中使用时间、探索时间序列、Pandas数据处理案例研究等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案，主要包括数据分析导论、使用Pandas DataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seaborn和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

在大数据时代，数据的获取、传输和存储融入了人类生产生活的方方面面，而大数据核心价值体现为人们对数据的分析、理解与应用。面对如此海量、高速和异构的数据，仅靠人类的认知和理解能力远不能满足价值发现的需要。同时，计算机总是针对最细粒度数据进行迭代优化的求解模式在特定场景下也不能满足数据分析的时限需求。粒计算作为一种模拟人类知识表示和问题求解的近似数据分析范式，其优点在于解决问题时能够选择合适粒度，达到求解精度和计算时效的很好平衡。所以，粒计算通常能够以更高的效率获得“有效解”。本书以引领树和云模型作为数据多粒度表示的基本方法，系统地展示了引领树和云模型在大数据多粒度聚类、数据流即时聚类、半监督学习和时间序列预测等大数据分析场景中的理论研究成果及应用案例。 本书可供计算机科学与技术、

《大数据分析基础：概念、技术、方法和商务（英文版）》涵盖了大数据分析的四个基本方面：概念和基础，平台和工具，方法和算法，以及社会问题和好实践。

数据是人为创造的，它必然受到人的掌控，其形态必然受人类行为的影响，而人类行为总是受利益的驱使。在赛博时代，社会主体之间存在对数据掌控力的巨大差别，导致广泛的信息不对称，以及由此造成的利益差异化和博弈行为。本书运用系统科学理论和方法研究了数据博弈，即围绕数据掌控力的竞争与合作行为。全书包括公共数据博弈经济学原理(第2章)、供应链预测数据共享博弈(第3章)、分布式大系统中的公共数据共享博弈(第4,5,6章)、数据共享信任博弈与电子证据区块链(第7,8章)和智能体交互式群体学习系统(第9章)等内容。书中给出了数据博弈中产生合作行为的条件和维持社会信任的一些方法，为提升公共数据治理水平和数据价值利用率提供了有价值的建议。 本书适合系统科学、数据科学与大数据技术及人工智能领域的研究生、教师和其他研究人员阅读参考。

本书以作者及其课题组多年的研究成果为主体，结合靠前外学者在云计算数据安全方面的代表性成果，以云计算中数据的生命周期为主线，系统介绍了云计算数据安全的理论和技术，主要内容包括云计算及数据安全概述、密码学基础、云储存安全、可搜索加密、访问控制、远程认证、外包计算等，并针对云计算在远程医疗信息系统中的应用，给出相应的安全解决方案。全书重点从云计算数据生命周期的角度阐述了不同应用阶段数据安全的关键技术方案的设计与模拟实现。

本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念，讨论RDD和DataFrame基本抽象，讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序，最后介绍监控、配置、调试、测试和开发等高级主题。通过本书的学习，你将能使用SparkR和PySparkAPI开发Spark应用程序，使用Zeppelin进行交互式数据分析，使用Alluxio进行内存数据处理，将透彻理解Spark，并能对海量数据执行全栈数据分析，最终成为数据科学家。

本书在描述和探讨开放数据和数据治理定义、特点、类型及相关概念、基本理论基础上，探讨开放数据与数据安全的协同关系、协同模式及协同发展建议，以开放数据政策和数据安全政策内涵分析为引导解读国内外开放政府数据和数据安全的政策进展，既在理论上阐释基于证据的政府数据开放政策制定和我国数据安全政策评估，又展示开放数据与数据安全政策制定的实地实验分析，有创新性地构建开放数据与数据安全政策协同原理及框架、探析开放数据政策与数据安全政策协同环境及风险，重点开展基于政策扩散的开放数据与数据安全政策协同研究、基于语料库的开放数据与数据安全政策协同实证分析、基于知识图谱的开放数据与数据安全政策协同研究等。 本书可用作高等学校数据管理与数据治理、数据安全、信息资源管理、图书情报等相关学科专业博士研究生

本书从油气管道安全生产实际及管道大数据发展趋势入手，建立管道大数据决策支持理论体系，搭建管道大数据架构形成基于大数据的全生命周期智能管网解决方案，分析管道缺陷大数据的相关性，提出大数据建模方法，建立管道系统大数据分析模型、管道缺陷预测预警随机森林模型、管道焊缝图像的缺陷识别分析模型和方法，形成系列管道大数据应用等技术，并开展基于大数据的洪水预测预警分析、管道第三方破坏防范技术研究。本书可作为高等院校油气储运安全工程、机械工程、人工智能等专业本科生、研究生的教学用书，以及各级管道技术与管理人员的研究与学习用书，也可作为油气管道、运行维护管理人员的培训教材。

本书采用理论与实践相结合的形式，系统阐述云计算和大数据服务的具体实现。 云计算和大数据服务战略的落地，包括技术构建和运营管理、新兴的人工智能技术的应用，以及组织能力的建设。针对这一目标，全书分为七部分：云计算技术、大数据与数据智能、服务的技术运营、智能运营（AIOps）、安全技术与管理、服务质量管理和组织能力。写作本书的目的是帮助读者对云计算和大数据的重要专题从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统认识。 本书具有非常强的可读性和实践指导意义，可作为云计算和大数据企业的高层管理人员和技术架构师的参考读物，也可作为高校相关专业师生的教学参考用书。

本书名《数典》，定义为大数据标准术语体系，是迄今为止全球全面系统研究大数据标准术语的多语种专业工具书。该书以全球语境和未来视角，对大数据知识体系进行了全面梳理，提出了九个方面的术语架构，并以十一种语言对照编纂，形成了统一规范、符合国际通用规则的多语种学术话语体系和术语标准体系。本书是面向国内、国外，尤其是“一带一路”沿线国家的政府、科研院所、高校、企业等机构学习和使用大数据的研究型多语种专业工具书。

本书为国家社会科学基金项目成果，针对个性化学习资源推荐面临的主要问题，围绕数据挖掘优化方法、学习者建模、个性化学习资源推荐等方面的内容展开研究。本书采用定性与定量研究、理论与实证研究相结合的研究方式，融合多个学科的技术成果，在研究方法和手段上有所创新。本书既包括翔实的理论阐述，又有系列的公式演示，严谨可信，具有一定的理论研究价值；并且提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值。本书适合于作为从事数据挖掘、教育信息技术等领域的专家、学者以及研究生的参考用书。

数据可视化是将Python应用于大气海洋科学中数据处理及分析过程的重要环节，它可以让复杂晦涩的数据变得鲜活生动，从而更好地被理解。本书主要介绍几个基于Python且各具特色的绘图工具包，从安装到使用，并列举大量的代码示例，为使用Python进行数据分析的用户们提供详细的参考。本书主要面对的是大气海洋科学研究及应用行业，或者有类似的数据可视化需求的读者，如高校教师、科研工作者以及高校在读学生等。同时，本书的适读对象需要具有一定的Python编程基础。

本书为国家社会科学基金项目成果，针对个性化学习资源推荐面临的主要问题，围绕数据挖掘优化方法、学习者建模、个性化学习资源推荐等方面的内容展开研究。本书采用定性与定量研究、理论与实证研究相结合的研究方式，融合多个学科的技术成果，在研究方法和手段上有所创新。本书既包括翔实的理论阐述，又有系列的公式演示，严谨可信，具有一定的理论研究价值；并且提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值。本书适合于作为从事数据挖掘、教育信息技术等领域的专家、学者以及研究生的参考用书。

在Oracle认证大师Richard Niemiec的帮助下，系统地识别和排除数据库的性能问题：《Oracle Database 12cR2性能调整与优化(第5版)》详细介绍近期新的监控、故障排除和优化方法，取自现实世界的案例研究和很好实践贯穿全书，从中可以探悉如何鉴定和解决本地部署和云环境的瓶颈问题、如何配置存储设备、如何有效运行查询以及如何开发无错误的SQL和PL/SQL代码。此外还介绍了有关测试、报表和提高安全性等方面的内容。学会如何：? 正确运用 Oracle 12cR2数据库的索引和分区技术? 有效使用Oracle云、Oracle Exadata和Oracle企业管理器? 有效地管理磁盘驱动器、ASM、磁盘阵列和内存? 运用Oracle的SQL提示和Trace实用工具来优化查询? 运用V$视图和X$表对数据库实施故障排除? 创建少有云数据库服务并为混合云做好准备? 运用Oracle的Statspack和AWR等工具来生成报表? 运用sar、vmstat和iostat来监控操作系