本书将大数据分析用于管理实践与政策评估中的多个应用场景，运用管理学、数据科学、系统工程、交通工程、统计学、数学等不同学科的分析模型和研究方法，实现多学科的深度交叉融合，促进数据建模与预测科学的发展。本书的研究内容将有助于提升管理者的决策能力和创新效率，揭示决策范式转变的机理与规律，开展以决策支撑为导向的科学治理，探索研究成果转化政策建议及优化决策模式的有效路径，将研究成果快速转化为政策建议，并直接应用于不同层级的辅助决策。

《matplotlib数据可视化实战》借助matplotlib讲解开展数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能，从设置图表基础元素（坐标轴、标签、颜色、数学符号等），到根据表现内容绘制不同类型的图表（折线图、条形图、圆饼图、小提琴图等），全面讲解了 matplotlib 的使用方法。为方便读者学习，书中对相关操作都配以案例及代码进行讲解，读者可以根据自身需求，灵活使用其中的函数和语句。本书适合数据分析、数据可视化领域的爱好者、从业者阅读，也适合作为高校相关专业的教材。

本书介绍了数据网格——一种来自现代分布式架构的去中心化社会技术范式，它提供了一种大规模采购、共享、访问和管理分析型数据的新方法。本书分为五部分。第1部分介绍Data Mesh的四个原则，以及它们所组成的高级模型。第二部分比较Data Mesh与以前的数据架构的区别。第三部分介绍Data Mesh组件的高层次架构，帮助你设计Data Mesh架构以及评估与Data Mesh匹配的现成技术。第四部分介绍Data Mesh中的一个核心概念（数据产品）的详细设计，帮助你识别与Data Mesh愿景兼容的设计技术，并将它们与不兼容的技术区分开来。第五部分介绍如何演进式地执行Data Mesh的转换，以及如何围绕团队结构、激励、文化等做出组织设计决策的可行建议。

基于内存的Redis数据库日趋红火，广受程序员关注。本书将以Redis6.2.0版本作为主讲版本，同时单独测试了Redis7.0.0版本新赠的主要功能。本书主要内容分基础篇、提高篇、实战篇，由浅入深、层层递进地进行介绍。基础篇重点介绍Redis的基础命令；提高篇主要介绍磁盘持久化、主从复制、分布式集群、事务、Lua脚本、管道、缓存、发布、订阅、Redis Stream消息队列、I/O线程、安全等各种高级技术；实战篇则介绍编程语言Java、Python、C、GO、PHP调用、大规模应用案例、实用辅助工具、电商应用实战案例。本书提供习题、实验及相关配套内容，即可供高校教学使用，又可供IT工程师自学使用。

从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中SQL常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书大量融入漫画，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的SQL编程、统计术语或模型公式。定位是带领PSQL数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓"师傅领进门，修行在个人”。

本书是计算机专业课学习和研究生入学考试数据结构课程的复习用书，将知识点与习题以“微课视频 书本”形式呈现，内容包括绪论，线性表，栈、队列、数组，串，树和二叉树，图，查找，排序。本书以全国硕士生入学考试大纲（统考）所考查知识点为主线，结合热门院校自主命题所考查知识点，对知识点进行归纳、总结，以计算机专业数据结构本科教学大纲、知识点、习题紧扣计算机考研数据结构大纲。知识点部分，力求内容精练、讲解清晰、重点和难点突出，包含学习目标、知识点导图、知识点归纳、重点和难点知识点详解；习题部分，力求思路清晰，引导读者完成知识点内化，实现举一反三，包括层次化的模拟题和详解、考研真题和详解，模拟题又进一步细化为基础习题和进阶习题。专业课学习和考研读者可选择练习基础和进阶习题部分，考研读者可继续完成考研真题部分。知识点和习题均配有微课视频讲解，力求摆脱单一书本的学习方式，通过直观、高效的微课视频帮助读者深入掌握知识点并灵活解题，读者根据需要扫描二维码即可获取。 本书可作为参加计算机专业研究生入学考试考生的复习用书，也可作为高等院校计算机科学与技术专业和相关专业本科生及研究生学习数据结构课程的辅导用书，还可作为从事计算机工程与应用工作的科技人员的参考书。

数据作为新型生产要素，推动经济发展、提升生产力。本书从数据的基础认知、数据圈的诞生和发展以及数据蕴含的未来等角度开始谈起，进一步讨论了数据全生命周期管理的核心节点，以及企业数据应用和管理的难点与重点，最后从数据传统应用的不同领域进行解读分析，全面阐释了什么是数据、数据的应用以及数据的未来等内容。通过本书，读者可以感受到数据开启的美好新时代，也可以预期在各行各业中，数据拥有将不可能变为可能的超能力。 全书共9章。第1章为基础章节，着重介绍了数据基本认知，包括数据起源、概念以及不断膨胀的数据圈；第2章对数据的不同类型、数据来源以及数据的创建位置等进行了深入介绍，让读者对数据有更全面的认知；第3章对于当前的数据以及数据的未来进行了分析和探讨； 第4~9章重点着墨于数据的应用，介绍了数据全生命周期管理的相关内容，分析了企业数据应用的困境和重点，并且列举了数据应用较为突出的领域和前沿领域作为参考。本书全面、客观地从基础理论到应用实践，将数据生动、全面地展现在读者面前。 本书适合数据产业从业人士、研究人员，政府、高校、传统企业、科技行业从业者，正在进行数字化转型的企业管理者及员工，以及对数据经济、数字化转型有兴趣的相关人员阅读。

本书全面介绍了数据开发利用技术，包括大数据计算、大数据管理、大数据安全、大数据可视化、数据自治、数据爬虫、知识图谱、大数据挖掘、深度学习、区块链等技术，还特别介绍了数据产品生产技术。这些技术涵盖了数据获取与管理、数据分析与应用、数据安全与流通等数据开发利用的各个环节，形成一个较为完整的大数据技术体系。

这是一本从设计理念、功能使用、工作原理、二次开发、插件扩展、企业实践等多个维度全面讲解Apache APISIX的著作。本书由Apache APISIX官方出品，由创始团队和核心开发团队成员撰写，同时融入了大量Apache APISIX典型客户的经验和案例，全书内容分为三部分：首先，简单介绍API和 APISIX的概念与背景，通过一些API网关的基础功能介绍，帮助读者更快速地从理论和操作方面来理解APISIX。其次，着重讲解APISIX在多个功能层面（安全、服务治理、可观测性、二次开发等）的实践场景与操作细节，以及二次开发扩展的插件使用。蕞后，介绍APISIX在Ingress和服务网格领域的方案和产品呈现，同时通过多个不同业务类型与风格的企业用户案例讲解，带来更多关于APISIX在实际生产环境中的应用流程。

本书入选软件工程专业教学指导委员会“软件工程专业系列教材”。全书从基础的统计分析方法到基于机器学习的预测模型，全面系统地介绍了各种常用的数据分析方法及其典型应用，并结合大量的实际应用案例介绍了各种分析方法的使用步骤及其应用效果，让读者能够更好地了解各种分析方法的应用场景和价值。 全书共10章，主要包括：绪论、概论率基础、描述性分析、探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、机器学习、时间序列分析。 本书可作为高等学校软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业教材，供高年级本科生和研究生“数据分析”“数学建模”“数据挖掘”相关课程使用；也可作为需要利用定量分析和数学建模进行业务分析和管理决策的相关工作人员的参考书。