Elasticsearch是一款高性能的文档数据库，广泛应用于分布式搜索和分析引擎等相关领域，本书首先介绍了数据建模的通用设计原理，然后针对Elasticsearch 介绍了文档数据库建模的特点和要求，例如和设计模式有关的实现、注意事项，以及实践过程中的注意点等。本书的两位作者，一位是资深的Elasticsearch 专家，一位是建模领域的大师，联合为读者呈现了这本著作。如果你是一名希望扩展Elasticsearch 建模技能的读者，或者是一名了解Elasticsearch 但需要提高模式设计技能的从业人员，推荐阅读本书。

全书围绕IKCEST国际大数据竞赛，即IKCEST“一带一路”国际大数据竞赛暨百度&西安交大大数据竞赛展开，针对每次比赛内容进行深度解析，从任务、基础到冠军模型，以理论和代码相结合的方式，全流程深度剖析比赛过程。九次竞赛题均关注当年的热点领域和方向，分别是“人物关系”知识挖掘、提取子句中的核心实体、宠物分类、商家招牌分类、基于卫星遥感影像和用户行为的城市区域功能分类、高致病性传染病的传播趋势预测和基于车载影像的实时环境感知、“一带一路”重点语种法俄泰阿与中文互译、社交网络中多模态虚假信息甄别，涵盖了社交网络、计算机视觉、自然语言处理等大数据应用的热门领域。本书可作为全国高等学校大数据及相关专业的教材，也可作为感兴趣的读者了解IKCEST国际大数据竞赛的参考书。

这是一本需要“动手实践”的图书，通过带领大家从零构建一款分布式向量数据库，让大家透彻理解向量数据库的技术原理和实现细节。本书共分为三大部分，内容由浅入深、循序渐进。“第一部分 认识向量数据库”（第1～3章）是基础篇，介绍向量数据库的基础知识，涵盖向量及数据库的基本概念、向量数据库的发展历程和核心功能。“第二部分 构建向量数据库”（第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零开始构建并优化向量数据库，巨细靡遗地展示数据库内核的技术实现细节并辅以代码示例、技术架构图等，旨在让大家真正实现动手写向量数据库。“第三部分 向量数据库的实践与展望”（第7～8章）是结束篇，通过实践案例展示向量数据库在AI应用中的使用方法，并尝试勾勒向量数据库的未来。本书面向数据库开发人员、数据库管理员、数据库架构师等数据库从业人员，AI从业者，及其他对向量数据库感兴趣的读者。

洞见产业新生态，解码数字新经济行业场景真实展示 实际案例深度梳理，感受数字转型路径风格谭建荣院士、郭华东院士、邬贺铨院士、张宏科院士 共同推荐《产业数字化——释义、场景及应用案例》以《“十四五”数字经济发展规划》中产业数字化部分的核心内容为纲领，从入选工业和信息化部的大数据产业发展示范项目中，选取了具有产业代表性的来自生产一线的数字化转型实践案例，连同数字化建设和转型的共性基础内容，组织了42 个案例，从实践背景、方法手段、主要应用的技术、实践过程中遇到的典型问题、实施流程、典型应用场景等方面，分享了多个行业、多家单位的实践经验，以期帮助读者对产业数字化转型产生更为具体的了解和体会、获得间接经验，为读者提升数字认知和工作能力做一定的基础铺垫。本书适合具有产业数字化转型需求的相关企业的管理者、运维人员阅读参考，也适合相关院校作为大数据、数据运维相关专业的产教融合教材使用。

机器学习应用需要大量的数据，因此有必要保护这些数据集中敏感信息的隐私和安全。从数据收集和导入到模型开发和部署，隐私保护发生在机器学习过程中的每个环节。这本实用的图书将讲授确保数据管道端到端安全所需的技能。《隐私保护机器学习》通过面部识别、云数据存储等真实世界中的用例来探讨隐私保护技术。你将了解到现在就可以部署的切实有效的实施方法、未来的隐私挑战以及如何调整现有技术以满足你的需求。你所学到的新技能将会在最后一章用来建立一个完整的安全数据平台项目。

内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识，还给出了实际操作层面的方法指引；既是数据资产入表的初学者指南，也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献，同时融合了行业的先进实践经验，开创性提出“数据资产三次入表理论”（数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表），得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和强烈推荐。本书分为四部分，不仅从战略、方法、工具、实操、案例等角度为读者提供了全面的数据资产入表知识体系，还前瞻性地探讨了数据资产入表后的价值挖掘、资产评估和金融创新。第一部分 数据资产入表全景概览（第1和第2章）深入分析数据资产入表的宏观背景、核心目标及其对企业乃至社会的价值，为读者描绘数据资产入表的时代意义和发展蓝图。第二部分 数据资产入表核心知识体系（第3~5章）详解数据资产入表所需的会计原理、法律框架和大数据技术基础，建立全面而深入的知识体系，为实操打下坚实基础。第三部分 数据资产入表实操指南（第6~9章）系统阐述实施策略与具体步骤，涵盖数据原始资源入表与数据产品入表的关键环节，提供详尽的实操指南。第四部分 数据资产入表后的价值挖掘（第10~13章）指导企业探索金融创新工具的应用，实现数据的资产化和资本化，释放数据资源的巨大潜在价值。此外，附录包含“数据资产入表36问”“数据要素相关标准清单”等内容，插页给出了“数据资产入表知识地图”。

《EViews在数据分析中的应用》结合大量实战案例，全面、系统地介绍EViews软件的基本用法及其在数据分析中的应用。本书每章的最后都提供上机练习题，帮助读者提高动手能力。另外，本书提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习，还提供教学PPT和大纲，方便相关高校的老师教学。《EViews在数据分析中的应用》共13章，分为4篇。第1篇“EViews数据分析基础”，涵盖EViews概述、EViews基本数据分析（单序列）、EViews基本数据分析（序列组）和EViews数据图形化分析；第2篇“EViews经典线性回归模型”，涵盖经典回归模型和违背经典线性回归模型假设的修正；第3篇“EViews时间序列模型”，涵盖时间序列模型与预测、带季节效应的时间序列模型、条件异方差模型、向量自回归模型和协整相关模型；第4篇“EViews的其他模型”，涵盖离散和受限因变量模型，以及混合数据与面板数据分析。《EViews在数据分析中的应用》内容丰富，结构合理，逻辑清晰，步骤详细，特别适合证券、银行、保险和投资等经济与金融行业中从事数据分析的相关人员阅读，也适合政府和工业制造等领域从事宏观经济分析与预测的数据分析人员阅读，还适合作为高等院校“EViews应用”“计量经济学”和“时间序列分析”等课程的教材。

本书系统阐述交通大数据在地面城市交通中的广泛应用，涵盖4个方面的内容。第一部分（包括第1、2章），主要介绍交通大数据相关背景、研究意义、基本特征定义和分类方法，是深入研究交通大数据不可或缺的先验知识；第二部分（包括第3～5章），以文本类型的结构化数据为基础，利用机器学习、数据挖掘等相关知识构造交通流量预测、交通拥堵预测、流量热点分析等模型；第三部分（包括第6、7章），通过视频和图像等媒体数据提供交通场景的视觉信息，以车载监控和道路监控为应用场景实现对驾驶员和车辆的监管；第四部分（包括第8、9章），主要介绍模型可视化呈现工具，以及交通大数据安全结合区块链的相关研究。本书可作为计算机相关专业、交通运输相关专业及从事两者交叉方向研究的教师、研究生、本科生和相关技术开发人员的参考用书。

本书从读者熟悉的Excel出发，首先对数据的收集、整理、分析、多维透视进行了简要概述，接着引入了PowerBI，以实现对数据更精准的分析及可视化操作。全书共8章，内容包括如何使用Excel规范录入及整理数据源，如何使用函数、数据透视表及其他常见数据分析工具对数据进行加工，PowerQuery编辑器的应用、PowerBI数据建模、DAX公式的应用、报表的创建和编辑，以及可视化对象的数据交互等。在讲解过程中安排了大量的实操案例，以达到学以致用、举一反三的目的。本书结构合理，内容循序渐进、通俗易懂。本书适合Excel及PowerBI入门及进阶读者、数据分析新手阅读使用，同时可用作职业院校及培训机构相关专业的教材及参考书。

在数字化浪潮中，大数据技术无处不在，包括互联网、体育、工业、医疗、交通等在内的社会各行各业，都融入了大数据的印迹，大数据对人类的社会生产和生活产生了重大而深远的影响。一早醒来，多篇你感兴趣的推送文章早已占领手机屏幕；走在路上，智能手环实时监测着你的健康信息；想点外卖，小程序优先推荐最符合你口味的商家；骑车出行，导航系统会提供实时路况和最优路线避开拥堵；晚上回家，收到工厂根据你的身材比例剪裁制作的个性化服装。这些现象的背后，其实都和大数据息息相关。大数据技术正在不断与人类生产生活进行交汇与融合，并潜移默化地改变着世界的运作模式。本教材将从大数据的基本概念讲起，追溯大数据发展历程，并围绕大家身边的大数据应用，包含大数据在互联网、体育、工业、医疗、交通等方面的应用，以及大数据共享、开放、隐私、安全等相关问题，带大家领略大数据改变世界的方方面面。本书作为面向高校学生开设的通识课程的配套教材，服务于高校培养具有数据素养的综合性人才，适用于各个专业的学生，同时本书亦可以作为大数据科普读物。大数据包罗万象，很难通过一本教材将大数据概念、大数据影响以及大数据的应用讲清楚、讲完整。希望本教材能够抛砖引玉，拓宽大家的视野和知识面，培养大家的数据思维、数据意识和对大数据的兴趣，帮助更多人在大数据时代找到自己的方向和定位。