本书涵盖了使用统计分析和数据科学方法对财务数据进行建模和分析的方法。第1章概述了金融市场，描述了市场运作并使用探索性数据分析来说明金融数据的性质。第2章介绍了探索性数据分析的方法，尤其是图形方法，并在实际财务数据上进行了说明。第3章介绍了可用于财务分析的概率分布，特别是重尾分布，并介绍了计算机模拟财务数据的方法。第4章介绍了统计推断的基本方法，尤其是在分析中使用线性模型，第5章介绍了时间序列的方法，其中特别强调了适用于财务数据分析的模型和方法。附录还描述了如何使用R从互联网获取当前财务数据。

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。

R语言在心理语言学研究中的应用已经有相当长的历史，但什么情况下要对数据进行怎样的处理，模型应该如何构建，得到结果后应该如何科学地读取和规范地报告等问题仍未得到很好的解决，本书意在解决这些问题。本书首先介绍了R语言基础知识、基本统计思路和初步数据整理，对经由真实眼动研究得到的数据进行清理、转换和描述性统计，以及数据可视化等操作，然后介绍了线性混合模型和最大随机效应，结果解释、整理和提升，power分析和Bayes分析在R语言中的实现；接着介绍了线性混合模型和重复测量方差分析结果的比较；最后介绍了多种眼动指标整理的方法。

本书是围绕我国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标等重大要求， 由中国通信学会、中国产业发展研究院联合组织编写的“新基建核心技术与融合应用丛书” 之一。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息， 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之， 如果把大数据比作一种产业， 那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”， 通过“加工” 实现数据的“增值”。本书立足数字经济浪潮， 以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线， 重点围绕大数据采集、流通、安全、治理及应用等全生命周期进行编写， 覆盖大数据存储、计算、管理、安全与治理、资产管理与流通、分析、平台、产业与应用等环节， 对培育新质生产力， 推动我国数字经济高质量发展具有重要参考价值。本书适合IT、金融、研究机构相关从业人员以及高等院校相关专业的学生使用， 也可供对大数据感兴趣的读者阅读。

本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。

本书从大数据和人工智能的角度，系统、全面介绍海洋预测预报与挖掘分析技术。全书分为三个部分：第一部分（第1～3章）是数据部分，对海洋大数据的特征、资源分析、处理评估、平台架构、存储管理、分析处理等进行阐述；第二部分（第4～5章）是方法部分，介绍基于机器学习的海洋大数据典型挖掘分析方法，包括回归方法、聚类方法、关联方法、分类方法及可视分析方法，并给出典型的深度学习预测方法；第三部分（第6～10章）是应用部分，展示利用海洋大数据处理方法对各类海洋数据进行分析预报的成果，包括对海表温度、海面高度、海洋三维温盐、台风路径和赤潮发生概率的分析预报。

本书深入探讨了大数据技术的核心概念和实际应用。从大数据的基础架构Hadoop开始，逐步解析了分布式协调服务Zookeeper、数据仓库Hive、面向列的数据库HBase等关键技术。此外，还介绍了数据迁移工具Sqoop、数据采集工具Flume、发布订阅消息系统Kafka等实用工具。本书还深入讲解了数据处理分析引擎Spark、全文搜索引擎Elasticsearch及分布式处理引擎Flink的工作原理和应用实例。最后，通过电商推荐系统实战和Flink实现电商用户行为分析两个案例，展示了大数据技术在实际业务中的应用。本书附带全书实例源代码、电子版本教程（下载方式见封底），以及可扫码观看的长达13个小时的部分实例操作视频，帮助读者更深入了解大数据技术的具体内容，非常适合对大数据技术感兴趣的读者，尤其是想要深入了解大数据技术原理和应用的开发者和管理者阅读。

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。

《循序渐进Spark大数据应用开发》结合作者一线开发实践，循序渐进地介绍了新版Apache Spark 3.x的开发技术。全书共10章，第1章和第2章主要介绍Spark的基本概念、安装，并演示如何编写最简单的Spark程序。第3章深入探讨了Spark的核心组件RDD。第4章讲解了Spark集群管理，帮助读者理解任务提交与执行的基本原理。第5章介绍了Spark SQL，这是处理结构化数据的基础工具。第6章展示了Spark Web UI，通过界面化的方式了解Spark集群运行状况。第7章和第8章分别介绍了Spark流式数据处理框架Spark Streaming和Structured Streaming。第9章和第10章则分别介绍了业界流行的机器学习和图计算处理框架MLlib和GraphX。书中各章节还提供了丰富的实战案例和上机练习题，以便读者在学习的同时进行实际操作，迅速提升动手能力。《循序渐进Spark大数据应用开发》技术先进，案例丰富，适合对Spark大数据应用感兴趣的学生、大数据开发人员及架构师使用，也可作为培训机构和高校大数据课程的教学用书。

本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案进行深入分析，并提供方案对应的实现代码。本书适合数据挖掘竞赛爱好者、人工智能相关专业在校大学生、人工智能方向从业人员及对人工智能感兴趣的读者阅读。