内容简介 这是一本指导各类型组织科学构建数据体系，并通过对数据体系的管理和运营让数据实现价值转化的实战性著作，是作者在数字化领域近20年工作经验的总结。 本书深度剖析了数字化时代数据体系建设的关键要素与实施路径，系统而全面地介绍了数据体系建设的方法论、框架与实战案例。从全面认识数据与数据要素的价值出发，逐步深入探讨了数据管理与数据体系、数据战略设计与实施、数据资源建设与管理、数据资产管理与流通、数据治理框架与方法等核心内容。不仅详细阐述了数据体系建设的理论基础与关键步骤，还通过实战技巧与案例分析，展示了如何将理论知识应用于实际业务场景中，推动组织数据的有效整合、优化利用与价值提升。 通过阅读本书，你将： （1）深刻认识到数据作为新型生产要素在推动业务决策与价值创造中的关键作用； （2）掌握数据体系建设的方法论与框架，构建覆盖数据全生命周期的管理体系； （3）深入了解数据战略、数据资源、数据资产与数据治理的核心内容与实施路径； （4）实战演练数据管理体系的构建，包括管理组织、机制、标准、人才、平台工具等关键要素； （5）借鉴实际案例，理解理论与实践之间的差距，提升数据体系建设的实战能力。 本书旨在帮助读者在数字化转型的浪潮中占据先机，通过构建高效的数据体系，实现数据的有效整合与优化利用，为组织的业务创新与价值创造提供有力支持。无论是政府机构、企业高管还是数据管理者与从业者，都能从中获得极具价值的洞见与实操指南。

《GraphPad Prism图表可视化与统计数据分析：视频教学版 》以GraphPad Prism 10为平台，讲述统计分析软件GraphPad Prism的具体应用方法。在介绍《GraphPad Prism图表可视化与统计数据分析：视频教学版 》内容的过程中，作者结合自己多年的工作经验及学习的通常心理，及时给出总结和相关提示，帮助读者快速掌握所学的知识。《GraphPad Prism图表可视化与统计数据分析：视频教学版 》配套示例源文件、PPT课件、教学视频、课程标准、教学大纲和教案。《GraphPad Prism图表可视化与统计数据分析：视频教学版 》共分12章，内容包括GraphPad Prism基础知识、工作表和单元格、数据输入和模拟、数据处理、图表数据可视化、图表格式设置与优化、图表图形修饰处理、试验数据分析、回归分析、推断性统计分析、一致性检验和生存分析。《GraphPad Prism图表可视化与统计数据分析：视频教学版 》既适合GraphPad Prism初学者、科学研究人员和统计分析工作者，也适合作为高等院校或高职高专院校生物、医学、统计学等相关专业的教材。

内容简介这既是一本系统讲解数据资产价值变现的入门书，又是一本全面介绍数据要素的科普书，它能帮助零基础的读者厘清数据要素各种概念并建立系统的知识体系，同时还能掌握数据资产价值变现的认知、实现路径和实操方法。本书由凯捷咨询前亚太区副总裁、阿里云中国区前咨询总经理撰写，全球数据资产理事会（DAC）联合出品。本书是《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》一书的姊妹篇，后者讲了如何制定数据战略、梳理数据场景、开发数据产品，如何利用精益数据方法转型为数字化企业；前者为数字化企业的数据资产变现给出了方案。全书一共17章，分为5篇。第一篇 数据要素基础与政策环境首先详细介绍了数据要素的定义、特征以及20余个该领域的相关概念，彻底厘清读者对数据要素的认知；然后全面分析了国家在数据要素领域的布局以及与之相关的各种政策和法规。第二篇 数据要素价值化详细阐述了如何实现数据要素价值化，具体包括数据资产管理、数据治理与确权、数据资产评估与定价等多个方面，提供具体的方法和操作指南；同时介绍了数据资源入表，数据监管、合规与安全，数据资产的交易，数据要素市场，以及数据基础设施，帮助读者全面理解和实践数据价值化路径。第三篇 公共数据要素价值化重点介绍了公共数据要素的基本知识，并通过公共数据要素价值蓝图，让读者直观了解公共数据的价值构成和实现路径，为公共数据的利用提供参考。第四篇 产业数据要素价值化聚焦于产业数据要素，介绍其基本知识，并通过产业数据要素价值蓝图，让读者清晰地看到产业数据的具体价值构成，以更好地利用数据驱动业务发展。第五篇 个人数据要素价值化聚焦于个人数据要素，介绍其基本知识，并通过个人数据要素价值蓝图，让读者学习到个人数据的价值实现过程，从而更好地理解和保护个人数据资产。总体而言，本书可以提升企业管理者对数据的敏感度，以做出更具前瞻性的决策；提升数据专家职业能力，掌握数据要素的深层次价值；助力科技行业从业者了解数据如何驱动行业创新，抢占未来市场。

"《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。"

现今，数据已无处不在、无时不用，数据驱动管理决策、科学研究、技术发明、经济生活，数据驱动创新发展，数据成为企业资产、成为生产要素。开发大数据应用、实现数字化转型、提升核心竞争力是各类主体所希望的。开发一个大数据应用项目，需要进行充分的数据准备和技术准备，设计好实施方案，解决实际应用中的问题。本书介绍了多个领域的大数据应用案例研究与实践，包括工业、农业、金融、物流、旅游、气象、医疗、城市管理、城市交通等领域。这些应用案例涵盖了大数据应用的大部分领域，也从一个侧面展示了大数据在实际应用中的挑战。

本书从技术输出与吸纳、知识产权结构、技术领域分布、科技计划项目、服务社会经济目标等方面，对技术合同数据进行深入分析，总结全国技术合同交易的特点和趋势，重点分析了京津冀地区、长三角地区、粤港澳大湾区等地区技术交易支撑国家区域发展战略情况，对技术（产权）交易机构、国家技术转移机构等服务于技术交易情况进行调查和分析。整理技术市场大事记，选编近年全国各地促进科技成果转化出台的相关政策。2024年全国技术市场统计工作涉及31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团、5个计划单列市、10个副省级城市、420家国家技术转移机构和26家技术（产权）交易机构。

《Hadoop与Spark大数据全景解析：视频教学版》结合作者多年在大数据领域的开发实践经验，采用“理论 实战”的形式，以大量实例全面介绍Hadoop和Spark的基础知识及其高级应用。作者将丰富的教学经验，融入为读者精心录制的配套教学视频中，并提供了书中所有实例的源码，方便读者学习和实践。《Hadoop与Spark大数据全景解析：视频教学版》分为4篇，共12章。第1篇（第1、2章）准备篇，主要介绍Hadoop和Spark的基本概念，以及如何快速搭建Hadoop和Spark的学习环境。第2篇（第3~6章）入门篇，涵盖Hadoop的高级特性、Spark的基础知识与高级特性，以及大数据安全。第3篇（第7~10章）进阶篇，深入讲解数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及实时数据处理。第4篇（第11、12章）项目实战篇，通过Hadoop和Spark实现一站式数据分析系统设计，以及ChatGPT赋能Hadoop与Spark大数据分析的项目实战。《Hadoop与Spark大数据全景解析：视频教学版》内容全面、结构清晰、案例丰富，既适合初学者自学，也适合开发者阅读，还可作为培训机构和高校相关课程的教学参考书。

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本书以数据分析特别是大数据的整理、清洗、分析以及建模为主线，从基础入门到进阶分析再到实践应用，层层递进。主要内容包括软件介绍、数据重整、数据可视化、Stata软件编程基础以及不同场景下的应用。本书的特色在于软件介绍详细全面、结合教学和科研一线实际需求，教材案例内容丰富，理论与实践性较强。本书的读者以高年级本科生、研究生为主，博士生和科研工作者均可作为参考书。本书的读者以高年级本科生、研究生为主，博士生和科研工作者均可作为参考书。

本书围绕配套教材《Hadoop大数据分布式框架-原理与应用》的教学任务，根据教学内容和教学进度设置相应的实验，整本实验指导书共分为20个实验，主要介绍Hadoop分布式环境的部署过程、HDFS编程、MapReduce编程及应用、Hadoop的相关生态组件HBase、Hive、Spark、MySql的安装及应用，以及集成环境IDEA的安装及应用等。本实验教程详细介绍了每个实验的具体操作过程，可以辅助学生展开并完成相关实验，并能够在此基础上进行扩展，让学生在进行实验的基础上对所学到的理论知识能够有更深的理解和认识，逐渐建立起分布式数据处理的大数据思维方式。本书按教学进度和教学周划分教学任务，各任务之间相互独立，又相互关联，让学生在做实验时能融会贯通，梳理出各操作、各教学任务之间的关系，更好的掌握相关理论知识。