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。

《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》是一本关于Power BI进阶知识的实战类图书，将Power BI的主要功能融入45个高级应用技巧中，每个技巧都以解决实际商业分析或商业分析BI方案为导向。 《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》将Power BI功能分为六大知识模块：数据处理模块介绍了将非结构化数据转换为结构化数据的相关方法；DAX模型分析模块介绍了定义数据表之间的关系、创建度量和计算列，以及DAX建模等核心知识；可视化应用模块按类介绍了可视化对象个体，以及整体提升报表效果的方法；数据发布与共享模块介绍了分享数据流、数据集、数据市场，创建和管理指标、管道，创建多语言和视角等数据分享功能；Power Platform与Microsoft 365集成模块介绍了Power BI与其他工具结合的应用案例；企业应用模块介绍了与Power BI报表开发相关的功能。 《征服Power BI：提升办公数字化能力的45个实战技巧》主要面向进阶用户，适合有一定Power BI基础的职场办公人士学习。

《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。

本书系统的阐释Power Pivot for Excel及Power BI中DAX语言的应用。本书是基于笔者多年的DAX学习与使用经验的基础上所采用的一种全新布局与讲解方式，整书依据读者易于理解的方式，由浅入深进行循序渐进式的讲解。本书要探索的重点是，如何利用简捷的办法，让读者在一至两个月之内轻松、系统、全面地掌握DAX语言。 全书共分为5篇：篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3~5章），第三篇为强化篇（第6章和第7章），第四篇为进阶篇（第8~10章）， 第五篇为案例篇（第11章）。书中主要内容包括DAX基础、表的基础应用、查询表、计算列、迭代行、度量值、时间智能、Power BI简介、筛选调节、DAX高阶、综合案例。 本书是为非计算机专业及非统计学专业想快速掌握DAX数据分析及商业智能而准备的。另外，本书也适用于财务、人事行政、电商客服、质量统计等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构、其他编程爱好者的参考用书。

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。

《SAS数据分析》详细阐述了与SAS数据分析相关的基本解决方案，主要包括SAS编程入门，数据操控和转换，合并、索引、加密和压缩技术，统计、报表、转换过程和函数，高级编程技术：SAS宏，函数、选项和自动变量，Proc SQL高级编程技术，深入理解Proc SQL，数据可视化，报表机制和数据传输系统等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

数据中心网络是数据中心的重要组成部分，为数据中心提供传输性能保障。在当前东数西算和全国一体化大数据中心建设的背景下，数据中心网络技术的重要性愈发凸显。本书从数据中心网络的高性能、可编程、虚拟化、智能化等关键技术的角度出发，对近年来数据中心网络的技术发展进行梳理（第2章），提炼国内外数据中心网络的发展态势（第3～4章），并且对未来数据中心网络的发展前景进行了展望（第5章）。

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。