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《经济学导论》将枯燥艰涩的经济学理论讲解得简洁易懂且妙趣横生，既全面反映出当代经济学的概貌，又深入分析了中国经济实践的现实，无论是想了解西方经济学的学生，还是想用经济学工具认识、分析现实社会的各界人士，都可以从《经济学导论》中获益。《经济学导论》是一部有特色的成功教材，对于想进入经济学知识领域的非经管类学生和初学者，一定可以提供很好的帮助。正确引导初学者进入经济学的教材，既要做到通俗易懂、简单易学，又要做到内容完整、表述规范，《经济学导论》满足了这两个方面的要求。《经济学导论》无论是在内容体系还是风格立意上，对经济学初学者而言都是一本有特色的西方经济学教材，对普及西方经济学知识无疑会起到积极的作用。《经济学导论》适合经济学专业学生和想进入经济学知识领域的非经管类学生及初学者学习使用。

《案例驱动的大数据原理技术及应用》从大数据的定义、特征、关键技术及其平台和主要应用出发，密切结合相关案例，揭示了案例对于大数据的驱动关系。针对这一关系，书中分别介绍了Spark系统和编程方式，大数据分析基础算法和实例，面向大数据的流数据分析算法和实例、图算法和实例，大数据应用编程案例，基于时间序列数据的预测等内容。《案例驱动的大数据原理技术及应用》可作为计算机专业的教材，也可作为计算机工作者、爱好者的学习参考用书。

数据科学是一门新兴的交叉学科.数据科学人才需要同时具备理论性、实践性和应用性等多方面的素质.数据科学的知识点涵盖了编程语言、数学基础、数据清洗、数据可视化、数据分析和分布式计算等.为了帮助数据科学从业人员快速地查阅这些知识和工具的使用，提高实践效率，本书对数据科学的相关知识进行了归纳整理，形成数十份速查表.

《Office2010高级应用案例教程》以应用计算机解决实际问题为编写主线，以Windows+Office2010为操作环境，内容丰富，深入浅出，逻辑清晰，侧重于实际应用与上机实践，可操作性强，体现了案例式教学方法的主流学习方式。全书共分为3章，通过20个实例将办公软件的基本知识、基本操作和应用方法等结合起来，让学习的目的性和撰写主线紧密结合。《Office2010高级应用案例教程》可作为大专院校办公软件高级应用课程的教材，也可作为各类从业人员自学及培训的教材或参考用书。

随着数据时代的来临，Excel 的数据处理与分析能力对职场人士而言是一项必备的职业技能，数据处理与分析能力也正在成为组织的核心竞争力。本书并没有对Excel 的各个功能进行全面介绍，而是侧重于Excel 数据处理与分析在实际工作中的应用，书中精选了众多的技巧和经典案例，并辅以深入浅出的解析，力求让更多希望深入掌握Excel 数据处理与分析技巧的读者取得长足的进步。 本书从实际工作应用出发，重点介绍了数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用能让读者对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel 中SQL、数据透视表、Power Query、Power Pivot、VBA 的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据；各种图表类型的制作技巧及Power View 的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。 本书内容丰富，图文并茂，既适合Excel 中高级用户阅读，也可作为Excel 初学者的参考用书。通过对本书的学习，读者可以学到数据处理与分析的科学工作方法，快速掌握各种Excel 数据处理与分析技巧。 本书附赠内容包括超大容量的教学视频及典型函数与公式案例。

本书作者将多年培训中遇到的学生和读者在常犯的错误、常用的低效做法收集整理，形成一套“纠错”课程，以“菜鸟”小蔡在工作中遇到的各种问题为主线，通过“暖男”先生的指点，使小蔡对Word的应用逐渐得心应手。内容上主要包括Word文档处理的错误和正确设计思路、文档制作的低效方法和高效方法，并且在每个案例开头采用“菜鸟效果”和“逆袭效果”展示，通过两张图片对比，让读者一目了然，通过优化方法的介绍，提高读者Word应用的水平。每个任务结束后，还会以“高效办公”的形式，对Word的一些快捷操作方法进行讲解，帮助读者进一步提升操作能力。此外，还会以“菜鸟加油站”的形式，对Word文档中一些“热点”功能进行介绍，让读者学起来更系统。

本书基于Tabelau新版本10.5编写，全面介绍了Tableau的核心功能，包括数据连接与编辑、图形展示与编辑功能，如何与R等工具进行集成，如何在服务器上进行发布管理等内容，而且广泛覆盖数据获取与管理、基础与图形分析、地图分析、交互分析与数据挖掘、图表集成整合与分享发布等主要内容，方便大家快速掌握敏捷分析方法与技术。

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本书从初学者角度出发，通过丰富的实例，详细介绍了大数据开发环境和基本知识点的应用。全书内容包括：大数据系统基础篇、Hadoop技术篇、Spark技术篇和项目实战篇。大数据系统基础篇讲解Linux的安装、Linux的使用和在Linux系统上安装并使用MySQL；Hadoop技术篇讲解Hadoop集群的搭建、Hadoop两大核心的原理与使用、Hadoop生态圈的工具原理与使用（Hive、HBase、Sqoop、Flume等）；Spark技术篇讲解Spark集群的搭建、Scala语言、RDD、Spark SQL、Spark streaming和机器学习；项目实战篇将真实的电力能源大数据分析项目作为实战解读，帮助初学者快速入门。本书所有知识点都结合具体实例和程序讲解，便于读者理解和掌握。本书适合作为高等院校计算机应用、大数据技术及相关专业的教材；也适合作为大数据开发入门者的自学用书，可快速提高开发技能。