本书是首本专注于利用R语言进行科研数据清洗的书籍，全书主要分为两大块，首块以简洁的内容向读者介绍R语言的入门知识，让读者了解并认识R语言，为后面的内容打下基础。全书大部分篇幅主要集中在第二块内容，即数据清洗的知识。作者从实际问题出发，详细的介绍了如何利用R语言处理科研中的数据，比如缺失值的插补，异常值的查找，长宽型数据结构的转换，时间日期数据的处理，文本数据的处理等，此外，作者也将数据清洗的内容进行了适当扩展，比如书中加入了R语言与数据库的连接方法，让大数据的处理更加得心应手。

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。

作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。

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本书定义为“轻教材”，并结合先进的大数据公司的实战经验，帮助大数据从业人员熟悉大数据相关的基础知识、基本工具，帮助大数据企业的管理者建立数据驱动的文化和构建团队。此书将成为大数据从业人员、大数据企业管理人员以及大数据领域的投资者、监管者的参考书籍。

本书瞄准云计算和大数据产业，论述云计算环境下的数据治理成熟度模型规范，为用户提供通用的数据治理模型方法；针对靠前外市场对云端数据治理的迫切需求，给云端数据治理的用户提供很好实践方法；给出云端数据治理成熟度的评估方法和流程，帮助用户开展云端数据治理成熟度评估并实现用户的数据治理成熟度持续改进；进行云端数据治理示例分析，对云端数据治理成熟度应用和评估方法予以说明，并给出实施方法和应用步骤。

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。

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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。

本书用最轻松的图解方式来讲解数据结构，全书采用丰富的图例阐述数据结构的基本概念及应用，并将重要理论、演算方法做最详细的诠释与举例，是一本兼具内容及专业的数据结构的教学用书。由于作者长期从事信息教育及写作，在文字的表达上简洁明了、逻辑清晰，并安排了大量的习题，供读者检验学习成果。

《洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实》是国际知名咨询公司毕马威的大数据团队的集大成之作，内容丰富，观点新颖，贴近大众生活、工作与学习实际场景，内容不拘泥于技术阐释，通过寓教于乐的方式，以丰富翔实的案例来解析大数据挖掘，尽量通过常见的场景来阐述数据的价值与意义。章介绍大数据在银行业、征信业、审计、传统制造业、互联网行业、舆情监控、影视业、环保产业以及体育产业等多个领域的应用方案和前景。第2章重点介绍大数据分析在商业工作和营销推广中的作用。第3章介绍大数据挖掘过程中涉及的数据的前期准备工作，重点介绍数据准备工作的要点和诀窍。第4章结合业务、生活、娱乐，寓教于乐，介绍大数据的实际应用方式。附录部分介绍一位数据工作者的成长之路，向感兴趣的读者介绍从事数据工作应该具备的素质和掌握的技能。《

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据。