数据包络分析（DEA）方法是一种应用广泛的效率评价方法。《系统综合评价与数据包络分析方法： 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》结合作者近年来的研究成果，将数据包络分析方法进行扩展与集成，使之成为一种开展系统综合评价的有效方法。《系统综合评价与数据包络分析方法： 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》重点介绍DEA公共权重配置和DMU完全排序方法、DEA中DMU结构分析和效率分解方法、不确定信息条件下的鲁棒DEA方法、径向和非径向DEA集成效率测度方法、基于DEA的资源配置和目标分解方法等DEA领域的前沿建模方法。同时《系统综合评价与数据包络分析方法： 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》还介绍了DEA方法在能源与环境绩效评价、银行和供应链效率分析中的应用。

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书共分为13章，涵盖的主要内容有：集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群；游戏玩家的用户行为分析——特征提取；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；初识Hadoop核心源码；Hadoop通信机制和内部协议；Hadoop分布式文件系统剖析；ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台；Kafka实战案例——实时处理游戏用户数据；Hadoop拓展——Kafka剖析。本书不但适合刚入门的初学者系统学习Hadoop的各种基础语法和开发技巧，而且也适合有多年开发经验的开发者进阶提高。另外，本书也适合社会培训机构和相关院校作为教材或者教学参考书。

从Excel到PowerBI，可以说是实现了从传统电子表格数据处理分析到自助 式商业智能可视化分析的重大飞越，是Excel推出20多年来的变革。 本书从数据分析的思路方法、表格数据的标准规范、数据透视表的使用基 础入手，再到Excel中Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 四 大插件工具的介绍，由浅入深，结合案例讲述了数据建模分析的详细过程。通 过本书的阅读，力求使读者拥有独立建模的思路与能力，举一反三，并将其运 用于日常工作，从而快速提高工作效率与效果。

本书关注云计算、大数据、物联网、认知计算、机器学习的基本原理、智能应用和编程实战，包括AWS、微软Azure云、谷歌DeepMind和寒武纪神经芯片等大量案例。全书共四个部分，部分介绍云计算、数据科学和自适应计算的基本原理，第二部分涵盖云架构、虚拟机、Docker容器和多云混搭服务等，第三部分讲解机器学习、深度学习、类脑计算机和AR/VR等的原理，第四部分讨论MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX云编程。本书适合作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也适合互联网、物联网等领域的专业技术人员参考。

本书先简单概述了商务智能、分析学和数据科学的基础知识，然后介绍了描述性分析、预测性分析和规范性分析，接着介绍了大数据的概念和相关工具，后对商务智能的发展趋势进行了展望，并探讨了分析中对隐私和管理的考量。

《随身查——Excel 2010数据透视表应用技巧》以技巧的形式，介绍如何快速将自己打造成Excel 2010数据透视表应用高手。全书共10章，分别介绍创建数据透视表的基本操作、数据透视表的编辑与打印技巧、数据透视表数字格式与条件格式的设置技巧、数据透视表的排序技巧、数据透视表的筛选技巧、字段分组技巧、数据透视表的计算技巧，以及动态数据透视表的应用、合并技巧，最后一章介绍数据透视图的应用。《随身查——Excel 2010数据透视表应用技巧》实用性和可操作性强，非常适合希望利用Excel辅助日常办公的职场人士阅读。

本书是指导初学者学习WPS 的入门图书，书中详细地介绍了初学者学习WPS 文字、WPS表格、WPS 演示时应该掌握的基础知识和使用方法，对初学者在学习过程中可能遇到的问题进行了详细的讲解，并配有步骤介绍。全书共11 章。第1 ～ 3 章介绍了WPS 文字的基本操作、表格应用与图文混排及WPS 文字的排版；第4 ～ 9 章详细介绍了工作簿与工作表的基本操作，工作表的美化、排序、筛选与汇总数据，数据处理与分析，图表与数据透视表，函数与公式的应用等内容；第10、11 章介绍了如何编辑与设计幻灯片以及制作PPT 的详细步骤。本书既适合WPS 初学者阅读，也可以作为大中专院校或者企业的培训教材，同时对WPS兴趣爱好者也有一定的参考价值。

本书基于服务的负载与性能模型的研究完成服务能耗感知决策。在此基础上研究虑及能耗的全局资源优化布局算法，实现整个平台系统的高能低耗。 全书共分7章： 第1章介绍在云计算中心开展能耗感知研究的背景和意义，进而阐述本书的研究内容和贡献；第2章从技术手段、模型构建和能耗管理三个方面介绍国内外研究现状；第3章提出能耗感知的云计算平台管理框架EADC，该框架以大数据集成应用平台为基础，构建了包括VEMS（服务集群内部）与DCMS（平台系统）两级的能耗优化管理；第4章研究统计回归分析方法，解决大范围变动下的负载特征提取，研究高阶MAP拟合的策略与机制，解决长时间相关负载性能分析中复杂度与时间开销过高的问题；第5章研究在性能分析基础上服务节点的按时定量切换的能耗感知决策机制，解决负载的有效整合与节点状态的按需切换；第6章研究兼顾性能与能耗的虑及服务迁移的全局资源优化调度算法，解决服务请求突发时因负载整合而造成服务质量严重下降的问题；第7章对本书的工作进行了总结，并阐述下一步的工作方向。本书的研究成果有助于提高云计算平台能耗有效性，具有重要的理论意义和实际应用价值。 本书的读者对象是云计算中心的信息主管、云计算平台的系统设计开发人员，以及对云计算平台有所了解或感兴趣的广大科技工作者和研究人员。本书也可以作为高等院校研究生与本科生云计算相关课程的参考教材。

《大数据系统运维》是大数据应用人才培养系列教材中的一册，讲解了大数据系统运行维护过程中的各个主要阶段及其任务，包括配置管理、系统管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、应用变更管理、升级管理及服务资源管理，内容全面且翔实，兼具基础理论知识与运维实践经验，特别是重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能，以保障大数据系统的稳定可靠运行，更好地支撑大数据的商业应用价值。 本书具有很强的系统性和实践指导性，可以作为培养应用型人才的课程教材，也同样适合于有意从事IT系统运维工作的广大从业者和爱好者作为参考书。

俞东进编著的《区域云计算和大数据产业发展（浙江样板）》一书，不但梳理了浙江省云计算、大数据产业发展的现状和趋势，提出了产业布局、发展路径和相关政策建议，而且深入探讨了云计算和大数据融合创新的发展思路、电子政务云平台构建、云服务企业认定、云服务绩效评估等影响云计算、大数据产业健康有序发展的若干关键问题及其机理。同时，该书围绕数据中心、智慧城市、商业智能、大数据视频和大数据安全等若干重要领域，介绍了浙江省云计算和大数据相关典型产品、服务和应用案例，数据详实，资料丰富。