本书系统地介绍Excel 2021的相关知识和应用方法，通过精选案例引导读者深入学习。全书共16章。第1～5章主要介绍Excel 2021的基础知识，包括Excel 2021快速入门、工作簿和工作表的基本操作、数据的高效输入、工作表的查看与打印，以及工作表的美化等；第6～9章主要介绍如何利用Excel 2021进行数据分析，包括公式和函数的应用、数据的基本分析、数据图表，以及数据透视表和数据透视图等；第10～14章主要介绍Excel 2021的具体行业应用案例，包括人力资源、行政管理、会计工作、财务管理和市场营销等行业应用案例；第15～16章主要介绍Excel 2021的高级应用，包括宏与VBA、Excel 2021协同办公等。本书提供与图书内容同步的视频教程及所有案例的配套素材和结果文件。此外，本书还赠送大量相关内容的视频教程、Office实用办公模板及拓展学习电子书等。本书不仅适合Excel 2021的初、中级用户学习，也可以作为各类院校相关专业学生和计算机培训班学员的教材或辅导用书。

本书以解决实际工作中的问题为导向，系统介绍了WPS Office 2019在办公中的应用知识。 本书共4篇13章的内容，每部分内容的安排及结构设计，均从读者的角度出发进行考虑。本书主要讲解了WPS文字、WPS表格、WPS演示这三大办公组件的功能和应用，以及移动办公工具的使用方法。本书难易程度适中，适合需要快速掌握WPS Office办公应用能力的职场新人阅读，也可以作为各类计算机培训班和学校相关课程的参考书。

《Python Excel报表自动化实战》通过大量实战案例来讲解如何利用Python实现报表制作的自动化。本书主要包括Python编程基础知识、报表文件操作方法、报表工作表操作方法、报表字体格式设置方法、报表对齐方式格式设置方法、各种函数计算方法、报表数据筛选/排序/分类汇总/统计分析方法、数据透视表制作方法、图表自动绘制方法、报表自动打印方法及报表自动化综合案例等内容。《Python Excel报表自动化实战》通过根据实际工作场景设计的实战案例及详细的代码解析，使读者可以轻松掌握实际工作中的报表自动化制作方法和技巧。为了方便读者学习理解，本书内容配有视频讲解，读者可以扫描对应的二维码直接观看，也可以下载学习（详细方法见本书封底）。《Python Excel报表自动化实战》适合数据工作量大的职场人士、财务人士、数据分析人士等用户阅读，也可作为中、高等职业技术院校程序设计课程的参考用书。

《Excel 高效办公——数据处理与分析（案例版）》根据现代企业决策和管理工作的主要特点，从实际应用出发，以不同行业或岗位为主线，以解决问题为导向，介绍Excel数据处理与分析常用方法和技能。全书共10章，包括数据分析引言、人力资源数据分析、生产数据分析、销售数据分析、财务数据分析、投资决策分析、电商数据分析、在线教育数据分析、短视频运营数据分析、利用Power BI 进行数据分析等内容。本书不仅通过实例讲解数据分析技能，还将良好的Excel使用习惯、规范的数据分析思维、清晰的视觉设计思路等贯穿于讲解之中。

这本书主要帮助广大电脑初学及入门级用户，快速掌握电脑选购、组装、操作、维护与常见故障处理方法，从而达到入门到精通的程度。本书内容分为五个篇章，分别是电脑选购篇、组装篇、操作篇、维护篇、与故障处理篇。每一篇章内容都进行了精心选取与安排，在贴近实际的同时，突出重点、难点，从不同角度帮助读者对所学知识深化理解，触类旁通。具体知识点的讲解以实例为主，图文并茂，每一章开头都通过一个小故事进行趣味导入，经典的知识点都设置专题讲解，便于读者对知识的深刻理解和掌握。

《分布式智能算法及在大数据中的应用》 主要包括智能算法技术与大数据概述；基于 Ｈａｄｏｏｐ的分布式杂交水稻算法；基于 Ｈａｄｏｏｐ 的随机奇异值分解算法；基于 Ｈａｄｏｏｐ的分布式水波优化算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式关联规则挖掘算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式飞蛾扑火优化算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式蚁狮算法等内容。本书既可以作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可以作为科研人员的参考书，同时还可以作为研究生、博士生及教师写论文的参考书。

本书共6章。每章都专门针对大数据应用中的一个特定问题，首先对该问题进行深入的解释，然后介绍可用于有效解决该问题的数据结构和算法。 第1章简要概述了概率数据结构中广泛使用的散列函数和散列表。第2章专门介绍近似成员查询，这是概率数据结构*著名的用例之一。第3章讨论了用来辅助估算元素基数的概率数据结构。第4章和第5章讨论流式场景下与频数和排序相关的重要指标的计算。第6章包含用于解决相似性问题的数据结构和算法，尤其是近邻搜索问题。

《大数据技术导论 第2版》以面向应用、面向实战为指导思想，紧扣企业技术人才培养的特点，在知识点讲解和实验中避免复杂的理论，使读者能够快速上手，感受大数据处理的魅力，以激发读者的学习兴趣。《大数据技术导论 第2版》覆盖了大数据生命周期的主要技术要点。全书共8章，第1章介绍了大数据的产生、特点、价值、产业、思维等，第2章介绍了大数据生态，第3～7章按照大数据的生命周期，分别介绍了大数据采集与预处理、大数据管理、数据可视化、大数据分析、大数据应用的基本原理和方法，第8章介绍了大数据安全面临的挑战。《大数据技术导论 第2版》可作为本科、高职院校大数据技术或数据科学及相关课程的参考书或教材，也可供数据科学相关技术人员阅读。

Greenplum分布式数据库具有可选存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，因此Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。该书详解Greenplum数据仓库构建与数据分析技术，配套示例源码。《Greenplum构建实时数据仓库实践（大数据技术丛书）》共分10章。内容包括数据仓库简介、数据仓库设计基础、Greenplum与数据仓库、Greenplum安装部署、实时数据同步、实时数据装载、维度表技术、事实表技术、Greenplum运维与监控、集成机器学习库MADlib。《Greenplum构建实时数据仓库实践（大数据技术丛书）》适合Greenplum初学者、大数据分析系统设计与开发、数据仓库系统设计与开发、DBA、架构师等相关技术人员阅读，也适合高等院校大数据相关专业的师生作为实训教材。

本书摒弃以往说明式的教学方式，从工作中的真实案例出发，介绍工作中常用的几类函数，意在解决实际工作中经常会遇到的问题。 本书分为10章，从函数公式入门到了解函数的结构，然后对逻辑判断函数、文本处理函数、信息提取函数、数据统计函数、数学计算函数、日期时间函数、查找引用函数分别进行介绍，建立起对函数的正确认知，最后实现系统级工资表的综合制作。 本书适用于想要系统学习Excel函数知识，利用函数解决问题的所有读者。