本书从ChatGPT的基础原理讲起，逐步深入ChatGPT的基础使用和插件功能，并结合各种数据分析实战案例，重点介绍了ChatGPT在各种数据分析场景中的应用方法，让读者不但可以系统地学习ChatGPT相关知识，而且能对ChatGPT在数据分析中的实战应用有更为深入的理解。本书分为12章，涵盖的主要内容有：ChatGPT简介与基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件应用；ChatGPT构建指标体系、ChatGPT 数据采集与清洗、ChatGPT探索性数据分析和可视化、ChatGPT推断性统计分析、ChatGPT预测分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分类和聚类分析、ChatGPT推荐算法、ChatGPT行业数据分析等的应用方法和实战项目案例。本书内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适合对数据分析和人工智能感兴趣的读者，包括但不限于数据分析师、数据科学家、数据工程师、有数据分析需求的业务人员、研究人员、学生以及所有想要利用ChatGPT进行数据分析的读者。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

《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。

随着信息化建设的推进，电子数据资源成为企事业单位的重要基础设施。云计算因能够实现计算和存储资源按需分配、快速部署等而迅猛发展。越来越多的团体或个人倾向于将数据迁移至云存储系统，基于云的存储和计算应用已经深入金融、工业、交通、医疗健康等传统行业。安全、高效地提供云服务对于相关技术人员来说既是机遇也是挑战。本书从云数据安全存储这一视角切入，重点解决云数据去重技术中面临的安全和效率问题，提出并系统地讲解了一系列适用于抗侧信道攻击的云数据隐私保护去重技术。本书共9章： 第1章介绍了云数据去重技术的基础知识和国内外研究现状；第2、3章介绍了一些基于上传流量混淆的去重技术；第4～7章介绍了基于响应值混淆的去重技术；第8、9章介绍了基于广义去重的云数据安全存储技术。本书内容丰富，算法翔实，实用性强，适合社会各界人士阅读，尤其适合对云数据安全领域感兴趣的一般读者和从事网络空间安全相关领域工作的教学、科研人员以及在校本科生、研究生参考使用。

本书共8章，立足于能源大数据领域核心业务，介绍了世界及中国的能源格局及能源转型背景，阐述了大数据技术的基本原理及其在能源领域的规划、预测等应用中开展实践情况，系统阐明能源大数据中心建设关键问题，深入讲解碳核算方法学。同时向读者说明了能源大数据在服务于“双碳”管理、政府治理中起到的关键作用，展示了能源大数据领域的实践成果和经验。

首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。本书分为5篇。“第一篇 CDO概论”介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、技能和工作路径等。“第二篇 管好数据”讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。“第三篇 做好转型”讲解CDO如何做好数字化转型。“第四篇 建好团队”讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。“第五篇 新技术、新模式、新业态”介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。

本书主要以项目实战为主线，从0到1的项目开发流程，教会读者如何开发全栈项目。它基于最新的Spring Boot3.1以上版本和Vue.js3.0版本的前后端分离项目开发，以及面向用户端的uni-app的小程序开发。本书基础的知识会在项目的开发过程中穿插讲解，不会单独的基础知识讲解，采用实战驱动学习知识的教学方法，并通过详细的代码示例、清晰的图解和源码解析帮助读者快速理解和掌握全栈项目开发的技巧和最佳项目实践。本书共22章，包括Spring Boot篇、Vue篇和uni-app篇。Spring Boot篇（第1~14章）从环境搭建到项目上线，逐步深入讲解项目开发流程，并使用了众多企业级流行的开发技术，如Redis、Docker、Jenkins、Mybatis-plus等。Vue.js篇（第15~19章）使用Vue 3.0版本，采用开源的Vue.js框架Vue-Vben-Admin作为项目启动模板，帮助快速搭建后台管理系统，节约时间成本等。uni-app篇（第20~22章）将详细介绍uni-app框架的技术知识点，从零开始搭建小程序项目，实现完整的项目实战开发。本书适合Spring Boot、Vue.js及小程序的开发者，以及需要学习项目经验的初学者，特别是那些学完基础知识后需要实战项目进行练习的初学者。也可作为高等院校相关专业课程实训的教学参考书。希望通过这本书，读者可以获得完整的全栈项目开发体验，并增加自己的项目实战经验。

《数据分析实践：专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。

《Power BI商业智能数据分析与可视化》以DAX为核心线索，围绕数据分析和数据可视化，系统全面地介绍了Power BI的核心知识体系。 《Power BI商业智能数据分析与可视化》的主要内容包括数据分析和数据可视化基础知识，Power Query数据获取、转换与加载，Power BI数据模型，DAX基础和进阶知识、DAX的实践案例、DAX驱动数据可视化交互，仪表板开发实践、仪表板多场景应用，以及AI辅助学习等。 《Power BI商业智能数据分析与可视化》体系完整、重点突出、内容新颖翔实、案例贴近实际，适合数据分析师、Power BI分析人员、Excel高级用户，以及想提高数据分析能力的各类人员阅读。

本书全面介绍车辆轨迹数据的处理、分析与可视化方法，并深入探讨了基于Python的车辆轨迹数 据处理技术，旨在帮助读者快速掌握车辆时空轨迹数据处理的基本方法和编程技巧，同时提供丰富的实际案例和技术解决方案，覆盖了从数据采集到深入分析的完整技术链条，是交通时空大数据领域车辆轨迹数据处理分析的全面指南。本书内容涵盖从车辆轨迹数据的基本特征、采集原理到预处理、质量分析、可视化，再到高级应用如路网匹配、排放计算、多智能体仿真，以及特定案例分析如电动汽车充电需求识别和无人机航拍轨迹数据分析。本书适合计算机相关专业的学生、数据分析师、研究人员以及技术开发人员阅读。

《中文版 SPSS 28 统计分析从入门到精通（实战案例版）》详细介绍了 SPSS 28 在数据统计分析方面的使用方法和应用技巧，它是一本 SPSS 基础教程，同时包含了大量的 SPSS 视频教程。 《中文版 SPSS 28 统计分析从入门到精通（实战案例版）》全书共 20 章，内容包括 SPSS 28 概述、初识 SPSS 28、SPSS 数据结构、数据管理、数据分类、数据清洗和数据加工、数据计算、数据分析图表、数据分布的特征分析、参数检验、非参数检验、均值分析、单因素方差分析、多因素方差分析、相关性分析、列联表相关性分析、回归分析、聚类分析、判别分析和电力中断数据分析实例等知识。通过丰富的实例，详细介绍了 SPSS 数据统计分析的全方位知识。本书在讲解过程中理论联系实际，并配有详细的操作步骤，图文对应，可以提高读者的动手能力，并加深对知识点的理解。《中文版 SPSS 28 统计分析从入门到精通（实战案例版）》一书配有 92 集（588 分钟）微视频讲解。读者可以扫描二维码，随时随地看视频。另外，本书还提供了实例的源文件和初始文件，可以直接调用和对比学习，效率更高。 《中文版 SPSS 28 统计分析从入门到精通（实战案例版）》作为一本 SPSS 统计分析教材，适合 SPSS 统计分析从入门到提高、到精通等各层次的读者使用，也适合数据分析师、企业管理人员参考学习 SPSS 相关内容，应用型高校或相关培训机构也可选择此书作为相关课程的学习教材。