《Tableau数据可视化分析从新手到高手》详细介绍了使用Tableau对数据进行可视化分析的大量功能、操作方法和技巧，以及在实际中的应用。全书各章的先后顺序以在Tableau中分析数据的工作流程进行安排，便于读者学习和理解。 全书共分10章，内容主要包括数据分析的一些重要概念和术语、Tableau Desktop的界面组成和工作区的使用方法、连接和管理数据源、编辑数据源中的数据、数据模型的概念和构建数据模型的方法、管理数据模型中的字段、创建视图的基本方法、使用标记卡控制视图的显示细节、为数据分组、钻取数据、排序和筛选数据、设置视图格式、创建不同类型的图表、创建和设置仪表板、创建和设置故事以及优化、保存和共享分析成果等内容，第10章通过一个综合案例，介绍在实际应用中使用Tableau对数据进行可视化分析的方法。另外，《Tableau数据可视化分析从新手到高手》赠送案例使用的数据源文件和制作完成的Tableau工作簿文件，以及案例的多媒体视频教程和教学课件。 《Tableau数据可视化分析从新手到高手》适合所有想要学习使用Tableau进行数据可视化分析的用户，也适合从事数据分析的专业人员，还可作为各类院校和培训班的Tableau可视化数据分析的教材。

本书以提高轨道交通轴承故障诊断的准确性和高效性为目标，结合深度学习和大数据技术等领域**成果，系统地介绍了轨道交通轴承故障智能诊断模型构建的方法和技术。 本书共10章，主要内容包括： 轨道交通轴承故障诊断概述、轨道交通轴承结构及振动机理、轨道交通轴承故障诊断技术概述、基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法、基于深度信念网络的轴承故障诊断方法、基于循环神经网络的轴承故障诊断方法、基于集成学习的轴承故障智能诊断方法、基于迁移学习的变工况轴承故障智能诊断方法、基于大数据平台的轴承故障智能诊断方法、轨道交通轴承故障智能诊断系统设计与实现。 本书可作为从事轨道交通故障诊断技术研究的科研人员和工程技术人员的参考用书，也可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、机械工程等相关专业“故障诊断智能技术”课程的教材。

"数据科学项目日益增多，每个项目在提出原型到生产的过程中都需要可靠的基础设施。使用《Effective数据科学基础设施》介绍的一些新技术和新工具，你将能建立一个适用于各类组织（无论是初创企业还是大型企业）的基础设施堆栈。 《Effective数据科学基础设施》可帮助你建立数据流程和项目工作流，为你开发项目带来强大动力。《Effective数据科学基础设施》呈现Netflix数据操作的**进工具和概念，并在此基础上介绍一种可定制的基于云的模型开发和MLOps方法，可轻松适应公司的特定需求。当团队把数据科学和机器学习应用于广泛的业务问题时，这些实用的数据流程将更高效地生成更完美的结果。 主要内容 ● 在云中处理计算和编排 ● 将基于云的工具耦合到一个内聚的数据科学环境中 ● 使用Metaflow、AWS和Python数据生态系统开发可复制的数据科学项目 ● 构建需要大型数据集和模型，需要数据科学家团队参与的复杂应用程序"

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的提取、转换、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并能提供SQL查询分析功能，将SQL语句转换成MapReduce任务来执行，从而实现对数据进行分析的目的。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲。本书可作为Hive数据仓库初学者的入门书，也可作为Hive大数据分析与大数据应用开发工程师的指导手册，还可作为高等院校或者高职高专计算机技术、人工智能、大数据技术及相关专业的教材或教学参考书。《Hive入门与大数据分析实战》共分11章，内容包括数据仓库与Hive、Hive部署与基本操作、Hive语法基础、Hive数据定义、Hive数据操作、Hive查询、Hive函数、Hive数据压缩、Hive调优、基于Hive的网站流量分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。后的两个项目实战（均包括SQL和Java编程两种解决方法）帮助读者提高Hive大数据分析的综合实战能力。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，也可以作为高等学校相关专业的本科生、研究生的教学用书。

这些年，随着工业互联网、人工智能科技的迅猛发展，企业数字化转型是大势所趋。而企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）是信息化时代企业最重要的管理层信息系统，在数字化时代同样也是扮演着非常重要的角色，依然是企业的数据枢纽。ERP为企业的信息化建设提供了一种系统的集成解决方案。本书力求从务实的角度，系统地阐述ERP的原理、设计与实施理论，为企业管理者、IT人员提供理论参考，推动ERP应用的健康发展。本书对ERP相关知识的讨论涵盖了原理、设计与实施的全部过程。前5版图书出版后均引起了很大的社会反响，作者收到大量读者来信，并与读者进行了良好的交互。鉴于工业互联网、人工智能、区块链等技术的高速发展给ERP及企业信息化带来的冲击与变革，本书再次改版。本书适合企业的各层领导、项目经理、系统分析员及高级程序员阅读，也可作为高等院校相关专业本科生、研究生及MBA的教材。

本书入选软件工程专业教学指导委员会“软件工程专业系列教材”。全书从基础的统计分析方法到基于机器学习的预测模型，全面系统地介绍了各种常用的数据分析方法及其典型应用，并结合大量的实际应用案例介绍了各种分析方法的使用步骤及其应用效果，让读者能够更好地了解各种分析方法的应用场景和价值。 全书共10章，主要包括：绪论、概论率基础、描述性分析、探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、机器学习、时间序列分析。 本书可作为高等学校软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业教材，供高年级本科生和研究生“数据分析”“数学建模”“数据挖掘”相关课程使用；也可作为需要利用定量分析和数学建模进行业务分析和管理决策的相关工作人员的参考书。

普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。 本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。

本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密集型应用领域的从业者都能够轻松阅读本书。

本书从新时代商业环境出发，紧随市场热点，如分布式自治组织（distributed autonomous organization，DAO）、非同质化通证（non-fungible token，NFT）、元宇宙、Web 3.0 、资产数字化、反垄断、要素市场化配置等，以企业数字化转型为核心，以区块链等数字化技术为基本点，以场景为基本面，勾勒了数字化时代分布式商业演化的新趋势，以及其对企业经营管理的影响，提出了数字化时代企业数字化转型的新策略和分布式经营管理的低成本、高效率发展方案。本书全面分析了分布式商业产生的背景及其本质内涵，认为分布式商业是未来商业演化的必然趋势。分布式商业生态战略不但是未来企业生存的基本战略，而且是元宇宙商业生态建设的底层逻辑，并将Web 3.0 、DAO、NFT、元宇宙等新兴事物融入分布式商业生态体系中，深度解读了数字化时代的新商业逻辑和战略思维。同时，就分布式商业生态战略的具体设计要素和生态建设内核进行深度分析与诠释。最后，就该战略下的组织结构和人才特征进行详解。本书在研究过程中随需以大小案例支撑研究结果的提出。本书的读者对象为区块链行业从业者、企业管理者、政府相关机构决策者，以及对数字化转型、区块链应用、NFT、元宇宙生态布局有需求的社会各界人士。

这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重点实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链，深度解读了国内外重点政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。本书共分为11章。第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通进行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理+案例的形式进行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通进行展望，并给出能够促进数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。