本书针对高校商学院商业分析课程编写，内容涵盖了所有相关的商业分析主题，而且各个主题在设计上都是模块化的，教师授课时可灵活地选择最符合其课程目标的主题。比如，本书可以适用于涵盖数据处理（第2章）、数据可视化（第3章）、综合指标（第3章）、统计理论（第4章和第5章）和回归分析（第6章和第7章）的入门课程，或侧重于预测（第8、9、10、11和12章）和预测性建模（第13章）的高级商业分析课程。为适应不同学生对于统计软件的需求，本书每个知识点都提供了Excel和 R语言两种分析方法和实际操作，而且所有的例题和习题都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R语言3.5.3版本。本书的最终目的是让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并对研究结果及其相关性进行沟通。

内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭进行了梳理与分析，对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容进行了介绍；然后，对数据资产入表的内涵和意义以及各个相关概念进行比较分析；最后，对数据资产入表的具体操作进行简明扼要的解读，帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产入表的底层逻辑。第3~6章数据资产入表的重点合规问题及入表准备首先，对数据资产入表与数据确权的关系进行了深入分析，明确了权属清晰对数据资产入表的底层重要性；然后，对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产入表的合规问题进行了深入分析，厘清了关键合规要点，特别是数据来源的合规性；最后，对数据资产入表的准备工作和主要路径进行了介绍和梳理，帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章数据资产入表的数据分类合规重点就数据资产入表在主要领域的开展难点进行分析，并就上市公司和非上市公司的具体案例进行分析，给出启示。具体分为数据资产入表与公共数据、数据资产入表与个人数据、数据资产入表与人工智能三个部分，分别从数据资产入表角度对各自的合规难点、立法现状、未来展望加以深入浅出的剖析。第11章数据资产入表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化，即数据资产入表的金融化利用问题进行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵进行了分析，然后对目前数据资产的金融化探索与实践进行了分析，对其中的法律难点问题进行归纳，并对普遍性开展的难点进行分析和展望。第12章数据资产入表与数据交易首先，对数据资产入表与数据交易之间的紧密联系进行分析；然后，对数据交易的概念、内涵以及法律性质进行分析，并对场内数据交易和场外数据交易进行比较分析；最后，对数据交易中的合规性审查要点进行分析归纳。

本书提供了关于如何在数据治理中建立和运行数据认责工作的适用且可操作的信息和说明，旨在为新任数据专员或数据治理经理提供在数据认责方面所需的知识，以确保其工作有效和高效。本书分为11章，包括：数据认责和数据治理：二者如何结合；了解数据认责的类型；认责管理的角色和职责；实施数据认责；培训业务型数据专员；数据认责实践；数据专员的重要角色；衡量数据认责进度：指标；数据认责成熟度评估；大数据和数据湖认责；基于数据域开展数据治理和认责。本书内容丰富，理论和实践相结合，易读性和可操作性强，可以作为数据质量管理的入门和进阶用书，还可作为数据治理、信息技术、数据分析等领域人员的参考用书，尤其适合对数据认责感兴趣的读者和负责组织以及运行数据认责工作的人员阅读。

大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、实时数据写入和高效数据分析等内容。第3部分主要介绍大模型下的数据资产，围绕数据资产重塑、数据资产标准、数据资产建设、数据资产运营展开。第4部分主要介绍自研领域大模型的技术原理，涵盖领域大模型的基础、需求理解算法、需求匹配算法、需求转译算法等内容。第5部分主要介绍大模型的工程化原理，涉及工程化的基础、技术筹备、建设要点、安全策略等内容。第6部分介绍大模型在游戏领域的应用，通过游戏领域的经营分析案例，系统地阐述如何实现业务需求。本书适合致力于大模型技术应用的数据工程师阅读，也适合寻求AI自动化编程解决方案的软件开发者阅读，还适合希望利用AI提升业务效率的企业决策者阅读。

《深入C#函数式编程》阐述了函数式编程的历史背景、基本概念和实践，展示了如何借助于 C# 语言和函数式编程来增强代码的可读性和可维护性以及提高代码的质量。书中还探讨了 C# 语言中非传统结构的使用方法以及如何通过函数式编程重构现有的代码。此外，本书还通过丰富的案例分析了在实际业务场景中应用 C# 函数式编程能带来哪些实际的好处。通过本书的阅读，广大 C# 程序员——无论是初学者还是有经验的开发者，都可以从中学到如何巧用函数式编程来显著提高工作效率和代码质量。

《公共管理大数据集成平台理论、方法与应用》主要介绍了国家自然科学基金重大研究计划集成项目“大数据驱动的公共管理决策创新模式与集成示范平台”的研究成果，内容涵盖公共管理大数据的治理、分析、预测、决策及集成平台构建的理论方法与关键技术，并展示了在公共安全、生态环境和交通运输等领域的应用示范。《公共管理大数据集成平台理论、方法与应用》在理论上提出了大数据驱动下的公共管理智能决策新范式，为学科发展提供了方向；在实践上，有效整合了公共管理领域的数据资源，为解决社会治理与城市管理问题提供了决策参考，并为建成国际水准的公共管理科学数据平台和智库奠定了基础。

本书以理论知识作铺垫，以实际应用为指向，从易教、易学的角度，用通俗的语言、合理的结构对数字音频制作过程进行了全面的剖析。全书共10章，包括数字音频的基本概念、Audition软件的基础知识、音频编辑操作指南、音频文件的录制、效果组与效果器的应用、声音效果的处理、声音的修复与降噪、混响与立体声的设置、多轨项目混音的制作、音频的保存和导出等内容。在讲解过程中穿插大量的“ 动手练”实操案例，在每章结尾还安排“实战演练”综合案例，以达到学以致用、举一反三的目的。本书结构清晰、思路明确、内容丰富、语言简练、讲解详略得当，既有鲜明的基础性，也有很强的实用性。本书既可作为高等院校数字媒体艺术、动画设计、产品设计、公共艺术等专业的学习用书，也可作为相关从业人员的参考教材。

《MJ SD智能设计 ： AI商业案例实操》深入讲解了AI绘图的基本原理和操作技巧，旨在为读者提供全面的知识体系和实战指导。特别针对市面上认可度较高的两款AI绘图工具 Midjourney和Stable Diffusion提供了详细的操作指南，无论是设计领域的新手还是有一定基础的设计师，都可以通过《MJ SD智能设计 ： AI商业案例实操》掌握AI绘图技术。书中通过手把手的教学方式，从零基础开始，逐步引导读者深入了解AI与设计的结合。丰富的商业实用案例贯穿全书，将理论与实际操作有机结合，使读者不仅能掌握基础技能，还能提升商业应用能力。《MJ SD智能设计 ： AI商业案例实操》的主要特色在于，它既通俗易懂又具备一定的专业深度，相信无论是零基础的读者还是有经验的设计专业人士，都能从中获益。《MJ SD智能设计 ： AI商业案例实操》适合对AI、设计及绘画领域感兴趣的读者阅读，包括设计专业人士、美术设计类专业在校学生、设计及绘画爱好者，以及非专业人士。

本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写，带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性，让性能与安全问题无所遁形，效果立竿见影。具体来说，本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流开发框架，并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章，从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础（第1～3章）：第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景；第2章深入解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理；第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具开发eBPF程序，尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践（第4～9章），第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践，如Java应用的GC观测；第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法；第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法，包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏；第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈点，并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题；第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践，包括长时间关中断和持续性能追踪等；第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践，如使用LSM进行安全防御、监控进程的各种行为等。

本书以MathWorks公司最新推出的MATLAB R2024a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法及在数学建模中的应用；分章阐述了矩阵计算、数值计算、符号计算、数据可视化、数据分析、M文件编写、文件读写、MATLAB编译器、应用程序接口等内容；并结合相关的函数或命令，精心编写了一些数学建模方面的示例，用来详细说明具体函数和命令的使用方法，并在每章的小结中给出了软件使用的经验技巧等供读者参考，是一本软件基础知识与数学建模应用相结合的学习手册。