Spark是当前主流的大数据计算框架，本书较为全面地介绍了Spark的基本知识。按照“项目驱动、任务导向”的理念，全书设计了七个项目，分别是搭建Spark环境、编写Scala程序处理4S店数据、Spark RDD分析交通违章记录、Spark SQL处理结构化学生信息、Spark编程进阶、Spark Streaming处理流数据及Spark ML实现电影推荐。 为了使读者迅速掌握Spark的基本知识，本书提供了大量编程实例及配套资源，包括源代码、软件、数据集、虚拟机、习题答案等；另外，为了进一步降低入门门槛，本书还提供了配置好开发环境的Ubuntu虚拟机，读者可通过使用Virtual Box等工具导入后，迅速开始Spark相关知识的学习，省却了大量的环境配置等工作。 本书既可作为大数据、计算机、软件工程、信息管理等相关专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》是为配合“大数据工具应用”在线开放课程而编写的新形态大数据入门教材，以讲授大数据基础知识和工具应用为目标，立足应用入门，强调工具操作，突出案例教学，力图将理论与实践相结合，讲解和演示如何基于所学理论选择大数据工具去解决实际问题。《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》共7章。内容包括：大数据基本概念及其应用；数据获取；数据分析入门；数据分析进阶；Tableau数据可视化；数据分析拓展；数据思维。在掌握Word和Excel基本操作的前提下，就可以使用《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》学习，学习过程中无须编程。《大数据工具应用：微课视频版/高等学校大数据管理与应用专业规划教材》可作为推进新工科、新医科、新农科、新文科建设中普及大数据基础知识和工具应用的教材，也可以作为各类人士踏人大数据之门和揭开大数据神秘面纱的参考书。

本书介绍了大数据的概念、特点、市场、技术、分析、应用，还专门讨论了云计算、人工智能和区块链等热点新技术及应用，教学设计层次清晰，每个单元都遵循同样的编排体系，内容图文并茂，对口语技能、阅读技能、翻译技能的学习任务进行了合理的设计。而且，本书还对每个单元的教学重点和专业词汇进行了注释，设置了基于内容的阅读理解练习、词汇练习和翻译练习。本书是为高等院校相关专业（尤其是数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、信息管理、经济管理等专业开设的大数据相关课程）设计并编写的具有丰富实践特色的教材。本书也可作为有一定实践经验的IT应用人员、管理人员的参考书，以及继续教育的教材和英语类专业科技英语课程的选修教材。

目前，大数据已上升为国家战略，从辅助变为引领，从热点变为支点。因此，在各类以应用型人才培养为主的高校中，需要面向文、管、理、工等不同学科的学生普及大数据理念及其相关技术，以利于其在专业领域的实践中应用大数据理念，实施大数据技术。 本书从大数据概念及特点入手，以大数据应用的技术框架为主线，首先介绍了大数据采集与准备、大数据存储与计算处理、大数据分析及大数据可视化中的基本概念与技术，然后介绍了典型的大数据应用，最后讨论了大数据安全与伦理问题。 本书结合概念、技术及应用介绍大数据的基础知识，适合作为计算机、软件工程、数据科学、大数据及信息管理等方向本科生的大数据导论课程的教材，也可作为文、管类本科生、研究生的大数据通识课程的教材，还可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。

本书共分为10章，以讲述云计算和软件定义的基本概念为起点，介绍了云计算带来的中心化信息系统相关的技术和管理问题，包括云计算环境的构建技术、软件定义存储、软件定义网络、网络虚拟化、异构云、混合云构建、多云环境的自动化管理、云和容器的编排、数据中心的安全管理等技术，并给出简单易懂的应用实例，以帮助读者理解。此外，本书还对未来云计算技术的发展趋势进行了预测和分析，阐述云业务流程的**进展和成果。

研究颜色作为可视化工具的基本概念，颜色可以用来强调、区分或表示数据值。 理解冗余编码的重要性，确保以多种方式提供关键信息。 使用这本书的可视化方法名录，提供了常用的各种类型数据可视化的一个图形化向导。 提供了好图和坏图的大量示例。 学习如何在文档或报告中使用图表，包括如何有效地利用图表讲一个让人信服的故事。

本书详细讲解了数据中心基础设施产品级测试（供电系统、制冷系统、储能系统和备电系统）、数据中心整体测试、故障测试、维护测试等四个等级的测试技术。

云服务的特点及其可信服务机制的有待健全制约了云服务的发展和应用，为此《可信云服务度量与评估》从风险度量和服务评价两个方面研究云服务可信性度量与评估问题。主要内容包括：①从云服务隐私风险、云服务技术风险、云服务商业及运营管理风险三个维度建立了云服务风险属性模型；②以云服务风险属性模型为基础，建立了基于信息熵、马尔可夫链、模糊集、支持向量机的云服务安全风险度量模型；③从云服务可视性、可控性、安全性、可靠性、云服务提供商生存能力及用户满意度等多个方面构建了云服务可信服务属性模型，该模型充分考虑了各因素之间的层次性和关联性，以此对云服务可信性作出系统描述，为云服务可信性评价奠定了基础；④使用信息熵、马尔可夫链、灰色聚类方法建立了云服务可信性评价模型，为度量和评估云服务可信性提供了切实可操作的理论和方法。

内容简介 这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的*终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。 第壹部分 基础知识（第1章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，*后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分 通用能力（第2~3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分 数据管理（第4~9章） 依次讲解了数据埋点、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识点，涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个链条。 第四部分 策略产品（第10~11章）重点讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。

全书内容包括Excel应用基础、利用Excel处理账表数据、Excel在资金时间价值分析中的应用、Excel在资金筹集管理中的应用、Excel在流动资产管理中的应用、Excel在投资管理中的应用、Excel在固定资产管理中的应用、Excel在成本费用管理中的应用、Excel在利润管理中的应用、Excel在财务分析中的应用以及Excel在财务预算中的应用，共11个学习情境，涉及50项学习任务，50多个专业应用实例贯穿其中。