随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务（Location Based Services，LBS）等技术的发展，轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下，轨迹数据分析的关注度得到持续攀升，它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式，从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与服务。本书以轨迹数据相关分析及挖掘技术为主要研究对象，针对轨迹大数据背景下轨迹数据的特征及分析需求，对数据噪声处理、特征提取、相似性度量、参数依赖及复杂轨迹聚类等问题开展了深入研究。 本书可供从事大数据、数据挖掘、机器学习、轨迹数据分析等相关领域的科研及工程人员参考，也可作为高等院校计算机、软件工程及自动化、信息与通信工程等专业的本科生和研究生的学习参考书。

以图像和文本为代表的多模态数据为用户线上购买和交友决策过程提供了重要信息参考。本书基于推荐及评论这两个重要的用户决策支持系统，主要研究了基于多模态数据的推荐算法设计以及多模态数据对用户评论行为产生的影响。本书的特色在于聚焦数字经济平台的重要领域，关注了平台的两个核心功能——推荐功能和评论功能，并深入研究了多模态数据在其中所具有的价值和所起到的作用。全书共6章，内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。《多模态数据下的推荐算法及在线评论行为研究》主要面向高等院校管理科学与工程、信息管理相关专业高年级本科生及研究生，也为推荐算法、多模态数据分析相关研究领域的广大科技工作者和研究同行提供参考。

本书为示范性软件学院联盟建设的首批软件工程系列教材之一。本书以实用导向为原则，介绍将openGauss数据库应用于实际项目的方法。全书共分10章，主要内容如下：介绍openGauss数据库、标准SQL技术及应用；以实际业务为例，讲解数据库设计的方法和技巧；分析不同隔离级别下的事务处理与并发控制；以Java和Python为例，介绍openGauss的应用开发；从网络安全等级保护的视角，阐述openGauss数据库的安全配置和实现；描述openGauss的管理及运维技巧，包括备份与恢复技术等；简述openGauss在安全及高性能方面的一些高级特性。本书的特色在于从原理到应用、从基础到高阶的渐进式内容设计；基于SQL的使用，通过实例引导读者深入理解openGauss，实现了理论与实践的有机结合。本书可作为高等学校软件工程及计算机类专业数据库课程的教学用书，也可作为业界人员和自学人员的参考书。

本书系统介绍了使用SPSSAU进行问卷与量表数据分析的思路和方法，分为四部分，分别是问卷设计、八类问卷分析思路、数据分析方法在SPSSAU中的操作和答疑解惑。其中，问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前仔细阅读。读者可以结合实际情况选读八类问卷分析思路部分中的分析思路、分析方法与案例解读的内容。数据分析方法在SPSSAU中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSSAU中的操作细节，并且对输出结果进行了说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难问题，并且提供了解决方法。本书主要介绍问卷与量表数据分析思路和方法的应用，力求让读者在最短的时间内掌握如何使用SPSSAU分析问卷与量表数据，并完成高质量的问卷数据分析报告。

本书深入浅出介绍后摩尔时代的并行计算核心技术，理论与实践并重，同时兼顾数学模型、结构模型、编程模型。本书具有以下特色：从概念上明确算势与算力的联系与区别，强调在后摩尔时代背景下从潜在能力（算势）到实际能力（算力）的充分转化的重要性；注重量化分析和理论推导，单列一章对计算性能模型和存储性能进行了介绍；注重并行应用程序的设计，单列一章介绍并对比分析了共享存储编程与非共享存储编程的基本原理；注重融会贯通，培养整体观念，分别考察了共享存储结构和分布式存储结构，揭示潜在的可利用的并行硬件资源以及对应的编程方法；编制了大量的原创的有助于提高读者理解深度和应用知识能力的例题；在国内外同类教材或专著中，率先以算势和算力的统一的视角，系统对比了经典并行计算与量子并行计算，促进两个领域的沟通融合。

《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。

"《复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法》聚焦于复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法（DAC），为应对大数据和人工智能时代复杂系统问题提供创新思路与实用工具。第1章阐述了传统分析方法在处理复杂系统多变量、非线性和动态变化等特征时的不足，而DAC凭借先进的数据挖掘和机器学习算法，通过数据获取、数据处理与变量测量、聚类分析、决策树分析和贝叶斯网络分析5个关键阶段（步骤），为决策制定和优化助力。第2章强调指标选取的依据、选取原则等，依据数据类型选择合适量化方法，并通过实例演示如何将实际问题转化为可量化数据集，保障后续分析质量。第3章详细介绍数据采集、统计分析、变量选取、校准处理（引入云校准概念）等数据预处理内容。第4章讲解基于聚类算法的异质性群体的多种分析。第5章使用决策树分析了异质性群体对象的影响因素交互效应。第6章运用贝叶斯网络和相关算法探究变量间的作用关系和影响路径。第7章通过后发企业创新绩效案例分析，展示 DAC在实际研究中的应用优势。本书特色鲜明，内容紧密围绕解决复杂管理问题，案例丰富且分析透彻，从多领域实际问题出发，旨在增强读者对方法的理解与应用能力。本书中代码示例详细，可操作性强。本书适用于工商管理、管理科学与工程、经济与金融等专业的本科生和研究生，为他们开展学位论文研究和学术探索提供新颖视角和方法，帮助他们掌握这一跨学科融合的研究范式。"

本书共分为八章，分别为数据分析概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表与数据透视图、数据分析与可视化、Excel数据分析实例、撰写数据分析报告。本书注重平衡理论知识和实践应用，每章都包含了实际应用案例和实训活动，以帮助读者深入理解和掌握所学知识。本书既可作为中等职业院校计算机类专业课程教材，也可作为相关企业培训教材。

真实世界中的序列数据随时间推移呈爆炸式增长，如何设计面向序列数据的知识发现方法是当前研究的热点之一。本书以深度学习和多视图学习为理论基础，以序列数据为研究对象，为面向序列数据分析提供多视图的学习方法与技术，同时为典型场景下的序列数据分析提供多视图深度学习解决方案，以期为序列数据分析、多视图学习领域的研究及应用提供参考。本书针对序列数据的动态性、突变性、不确定性和时空关联性等特点，探讨多视图学习理论，构建面向序列数据的多视图方法，概述基础理论与传统方法，并系统地介绍多视图序列数据应用领域的研究理论、算法及成果。

"《Power Query数据智能整理从入门到进阶》结合多个典型实操案例，全面、系统地介绍Power Query for Microsoft Excel数据智能整理的相关知识，可以帮助读者掌握其强大的数据操控力，从而轻松完成商务、办公和科研等领域的数据智能整理任务。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》从基础入门、数据传输和数据整理3个方面进行讲解，既能带领零基础入门人员快速跨入Power Query数据智能整理的大门，又能帮助职场中的相关从业人员进阶提升，从而提高工作效率。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》共11章，分为3篇。第1篇基础入门，主要介绍Power Query的功能、特点、运行环境、版本、工作流程和软件操作界面等相关知识；第2篇数据传输，主要介绍数据导入、数据导出和查询管理等相关知识；第3篇数据整理，主要介绍表级运算、调整行与列的结构、添加列、调整数据表的结构、修改数据表的内容等相关知识。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》内容丰富，通俗易懂，实例典型，实用性强，非常适合零基础Power Query入门读者阅读，也适合需要提高数据整理水平的从业人员阅读，还适合大中专院校和相关培训机构作为教材。"