《专业SCRUM：敏捷要领与项目实践》分为8 章，分别介绍了如何持续改进Scrum 实践，如何打造坚实的团队基础、如何交付“完成”的产品增量、如何提高交付的价值、如何改进计划、如何帮助Scrum 团队改进和成长、组织如何改进以及如何实现业务敏捷。无论是Scrum Master、团队还是产品负责人，都可以借鉴书中提供的大量实用性建议，克服常见的难题，持续改进Scrum 实践。

这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，数据驱动的成熟度评估模型，从认知到实践、从工具到方法，从路径到指南，全方位指导企业将数字化转型落地，在数字化转型大浪潮中有里程碑意义。本书的核心内容围绕精益数据方法论展开，该方法论分为精益数据宣言、精益数字化企业、精益数字化转型路径、精益数据共创工作坊4个模块。（1）精益数据宣言包含精益数据的价值观和和精益数据生产的的10条原则，这是精益数据方法的纲领，也是构建数据驱动的组织文化的认知共识。（2）精益数字化企业详细讲解了打造数据驱动业务的六大模块：精益数据战略、精益数据产品、精益数据治理、数据协同创新、数据中台、数据驱动的组织文化，给出了详细的操作指引。（3）精益数字化转型路径详细讲解了精益数字化转型的三大路径：探索规划、设计构建、运营优化和价值驱动，以业务场景为抓手，以数据为核心要素，快速启动，小步快走的实施理念。创造性的提出了先探索价值场景，根据场景的确定性和不确定性分别进行顶层设计的思路，大幅度消除了传统规划方法的浪费，从而能够快速进入实施和价值落地的阶段。（4）精益数据共创工作坊本书创造性地将桌游、卡牌和数字化转型融合在一起，发明了卡牌式数字化转型剧本杀，以10类卡牌为工具，帮助企业梳理出有价值的业务场景，让业务人员和技术人员沉浸式共创，通过排列组合，价值排序的体系化方法，产出业务目标、数据资产蓝图、数字技术蓝图、转型路线规划、项目清单和保障措施，最终达成一致，快速启动。这也是业界独特的卡牌式轻型数据战略制定方法，在众多企业尝试，获得了不错的效果和反馈。 本书不仅在方法论角度有独创性和系统性，而且非常注重实操，深度剖析了Netflix、富国银行、字节跳动等国际知名企业以及作者深度主导和参与的国内大型多元化集团的数字化转型案例。

本书面向MATLAB的初、中级读者，在介绍MATLAB R2022a集成环境的基础上，对MATLAB使用中常用的知识和工具进行了详细的介绍。书中各章均提供了大量有针对性的示例，可供读者进行实战练习。根据内容的侧重点不同，全书分为4部分，共20章：第1～5章为基础部分，第6～11章为数学应用部分，第12～16章为工程应用部分，第17～20章为高级应用部分。为了使读者能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以将相关的目录设置为工作目录，直接使用M文件进行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。

电子医疗健康（E-healthcare）领域因其关系民众身心健康且囊括很多相关主题内容，成为近需求强烈和应用较为广泛的前沿领域。针对社交媒体平台上医疗健康领域的多文本和复杂网络特性，精准医疗用户数据挖掘和社会网络分析等内容是重要的研究课题。本书首先在章中介绍了电子医疗健康时代下面临的科学问题和推荐系统研究现状。然后，在第二章中介绍了社交媒体平台上的文本数据和网络数据收集方法；第三章介绍了数据挖掘的知识，包括5个典型分类算法（k-近邻、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树）和3个典型的聚类算法（k-means、层次聚类、孤立森林），通过Weka软件和python语言的使用，讲解如何实现这些数据挖掘方法。接着，在第四章中以微博平台上的电子医疗健康主题为例，阐述了基于文本特征集合构建和特征选择的情感分类，并提出了一种情感相似度计算方法。第五章是社会网络分析在社交媒体平台的应用，展示了如何使用随机指数图模型进行网络连接预测。后，在第六、七章中对社会化影响力衡量与社会化推荐系统的研究工作。并利用糖尿病微博数据进行社会化推荐的实证分析，验证本方法的有效性、优越性及可推广性。

本书以理论讲解和实际应用相结合的编写理念，介绍了数据、信息、知识、智能之间的关系，主要包括数据库系统的基础篇、使用篇、智能管理篇和智能应用篇，较全面地介绍了数据库基本概念和体系结构、数据库前沿技术发展、关系数据库理论、数据库管理系统配置、各种常用数据库对象的创建和管理、存储过程、自定义函数和触发器的程序设计、智能安全管理机制、数据库备份和恢复策略、基于云管理的数据库系统应用开发，并给出了详细的实例讲解及运行结果。本书以基于云管理的无人驾驶园区智能交互系统为例，介绍其数据库系统设计与开发过程，并贯穿全书始终。同时紧密围绕智能时代特点，介绍了数据库相关领域的前沿技术发展，如大数据技术、云数据库、搜索引擎技术等，内容翔实、可操作性强，并配有PPT和学习案例等资源，便于学习者巩固知识。本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、人工智能等相关专业本科生、研究生的数据库类课程的教材，也可供相关技术人员学习参考。

本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

本书采用翻转课堂的教学模式，内容全面，条理清晰，以能力为本位，以技能培养为出发点进行项目化教学，每个项目由浅入深、从易到难、循序渐进，学生在学习中可随时通过扫描二维码获取相关学习资源，提高学习效率。本书基于学生管理系统，以Access2016作为教学背景，设置7个项目，包括认识Access、创建学生管理系统数据库和表、创建学生管理系统查询、创建学生管理系统窗体、创建学生管理系统报表、创建学生管理系统宏及用VBA创建学生管理系统其他功能等，理论知识与实例相结合，方便读者学习。本书适合作为中、高等职业院校计算机类专业数据库课程的教材，也可作为财经、管理类专业的数据库教材，还可作为从事计算机应用工作的科技人员和工程技术人员及其他相关人员的培训或参考用书。

本书根据现有的大数据技术理论，综合介绍了大数据技术的相关基础理论知识，并提供了部分实践操作介绍。本书共8个章节，内容包含大数据的概念和特征，大数据计量，大数据生命周期，大数据与云计算，Hadoop，HDFS，MapReduce，大数据编程语言Python、Spark、R语言，数据预处理，聚类分析，k-邻近分类算法，数据可视化，大数据应用，大数据安全与威胁，爬虫技术，MINIST数字识别技术。本书分别在大数据采集与预处理、数据挖掘与分析等重要章节中安排了入门级的实践操作内容，以便读者 好地学习和掌握大数据关键技术。本书可以作为高等院校数据科学与大数据等相关专业的课程教材，亦可作为大数据爱好者的科普读物。

技术文档翻译关乎企业全球化进程，是我国语言服务行业重要但却长期被忽视的领域，其翻译质量受制于译员对专业领域知识的系统理解。为帮助译员高效习得领域知识，本书借助知识本体技术，模拟人类认知思维过程，以云计算领域为例，构建了面向技术文档翻译的知识服务平台，论述了其构建原理、模型、流程及应用前景等。本书的研究源于技术写作行业实践，诉求于翻译人才专业知识水平的提高，延伸于企业国际形象建设，落脚于知识服务体系探索，回归于技术文档翻译质量。此过程体现了应用翻译研究与其他学科交叉融合的发展本质，更体现了数字人文建设的旨归。

本书从大数据的概念和特征开始讲起，首先让读者对大数据有一个感性的认识；然后结合大数据平台的各个模块，详细介绍了大数据的存储、处理、分析、可视化等方面的原理和操作；最后介绍了大数据在各行业中的应用，让读者更加充分地感受到大数据技术的优势，以及大数据应用的价值。 本书适合高等院校相关专业的学生使用，也适合参加大数据技术培训课程的人员使用，还可以作为从事ICT行业相关工作的人员和大数据技术爱好者的参考书。