《Excel财务应用》以Excel在财务工作中的具体应用为主线、以应用型人才培养目标为出发点、以“学生为主体、能力为本位、就业为导向”为宗旨编写完成。内容丰富，图文并茂，由浅人深，共设有八个模块：模块一介绍了Excel的基础知识，模块二到模块八结合大量实例，系统介绍了Excel在财务处理中的应用、Excel在报表编制中的应用、Excel在工资管理中的应用、Excel在进销存管理中的应用、Excel在应收账款管理中的应用、Excel在固定资产管理中的应用和Excel在财务分析中的应用，具有较强的实用性和可操作性。

目前，在基于大数据技术的数据中台建设过程中，由于缺乏完备的架构参考和类似于“脚手架”的原型项目，很多IT团队会在工程技术层面上感到无从下手。开发人员迫切地需要设计良好的架构参考和简单易用的原型项目帮助他们快速启动自己的数据中台建设，本书就是为这一目标而写作的。 《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》以大数据平台的架构设计为主题，围绕一个2万行源代码的原型项目讲解和演示如何在工程技术层面构建当下流行的数据中台。全书涵盖建设一个企业数据平台所需的各个重要环节，包括基础设施建设、数据采集、主数据管理、实时计算、批处理与数据仓库、数据存储及作业调度，每个环节独立成章，每一章介绍对应主题的架构方案和技术选型，然后结合原型项目讲解具体的实现细节。 如果你是一位架构师，本书可以帮助你提升对大数据平台的整体把控力；如果你是中高级开发人员，建议你选择自己感兴趣的章节深入学习原型项目的代码；如果你是企业的CIO或数据团队的负责人，本书的第1、2、4章对于你定制企业数据中台战略、规划数据平台蓝图及组建数据团队都有重要的参考价值。

这是一本从多维度讲解Martech以及如何借助Martech实现营销数字化转型的著作。宏观层面 本书对Martech的行业现状、发展趋势、思想认知等做了前瞻性的分析；微观层面 对Martech的技术栈、核心产品、应用场景、实操方法等做了详尽的讲解。大多数知识点都围绕技术和业务双重维度展开 力求理论有深度、技术可落地、应用有实效。理论来自作者扎实的专业知识和多年的从业思考 实战经验则来自作者在广告、营销、产品、技术一线的深度耕耘。本书共分9章：第1~2章：对营销的需求变化、技术趋势以及如何应对数字化转型进行了宏观分析 重点包括Adtech技术栈、Martech技术栈、企业数据能力成熟度评估、企业营销数字化能力评估、Martech从业者必备的能力等；第3~7章：对Martech技术栈中的重点模块和产品进行了深入讲解 包括Adserving、DMP、DSP、CDP、CMP、SSP、ADX等 包含大量实战案例 技术与业务深度融合 能帮助读者真正将数字化、智能化融入实际工作 进而带来业绩的飞升。第8章：重点对Martech的核心——大数据生态进行了深度解读 包括数据源的采集、ID Mapping的落地方法、各种增值数据模型的构建技巧及应用、数据交易等内容。第9章：作者对Martech的未来做了9个预测 并为Martech从业者的职业规划给出了建议和方向 旨在帮助企业和个人都能提前布局未来 应对未来的挑战。

本书基于工作过程系统化思想而开发，以职业岗位能力为基准、以工作过程为依据、以学习者为中心、以项目任务为手段，通过学校、企业、社区、城市4个学习情境，14个项目，49个任务，让学生在学习情境中采用6个步骤即 “资讯（获取信息）—计划（分析需求）—决策（明确任务）—实施（实施任务）—检查（质量控制）—评估（评价反馈）”来熟悉工作过程、完成工作任务，从而学习知识、掌握技能、陶冶情操，达到面向工作应用、突出实践能力、培养职业精神的目标。 本书既适用于有一定计算机应用基础的职业院校学生，也适用于具备办公软件基本操作能力、希望进一步提高的人员。

万物互联背景下，数据呈现爆炸式增长。当前通过可视化的信息呈现方式提高数据效益、提高洞察力成为行业关注的焦点。本书以“新能源汽车大数据可视化监测平台”项目为载体，以丰富的可视化和交互式图表作为信息表现方式，旨在通过Web可视化设计方法以及主流前端框架、工具的综合运用，使学生快速提高Web前端开发技术水平，实现培养优秀的Web前端工程师目的。 本书共分7个单元。内容包括：Web数据可视化概述、新能源汽车大数据可视化监测平台、Web基础、前端框架、数据可视化设计基础、数据可视化整合、新能源汽车数据大屏。 本书涵盖多学科知识，综合性强；以实际项目为载体，化繁为简，循序渐进，弥补了学校教学缺乏实战的弊端，是Web可视化技术的优佳图书。 本书适合作为高职高专计算机专业、大数据相关专业课程的教学用书，也可供从事数据可视化、数据分析、前端设计的技术人员参考阅读。

《大数据计算机基础（第2版）/大数据分析统计应用丛书》是中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学五所高校联合培养大数据分析硕士实验班的计算机基础教材，目标是培养学生掌握大数据分析处理必备的计算机基础知识与技能。

本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据概述篇、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理篇、大数据分析与挖掘篇、大数据平台Hadoop实践与案例分析篇。全书共15章，主要内容包括大数据基本概念、大数据存储与管理概念及技术、大数据采集及预处理技术、大数据计算模式、大数据分布式并行处理框架Hadoop、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBASE、大数据Hadoop平台操作实践及具体大数据预测应用案例分析。

本书基于Spark 2.4.x新版本编写，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖当前整个Spark生态系统主流的大数据开发技术。全书共9章，第1章讲解Scala语言的基础知识，包括IDEA工具的使用等；第2章讲解Spark的主要组件、集群架构原理、集群环境搭建以及Spark应用程序的提交和运行；第3~9章讲解离线计算框架Spark RDD、Spark SQL和实时计算框架Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming以及图计算框架GraphX等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。 本书内容丰富，以实操案例为主，理论为辅，可作为Spark新手的入门书，也可作为大数据开发人员和从业者的学习用书，还可以作为培训机构或大中专院校的教学用书。

本书主要结合作者多年对企业信息化规划、SOA、大数据以及云计算等方面的技术研究以及平台建设实践，以“平台+应用”和SOA服务化核心理念为指导思想，围绕如何降低企业IT建设成本、提升IT资源利用率、打破企业烟囱式系统建设模式、提升系统建设规范等核心诉求，主要阐述了企业私有云平台建设的总体框架、平台规划、架构设计、平台治理管控等核心内容。同时基于国内大型企业一线项目实践，总结提炼了企业私有云平台建设的核心方法论、标准规范和建设流程，为企业进行私有云平台建设提供可借鉴、可参考的一整套指导方法与思路。

三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究方法。《三支决策与大数据分析》从大数据决策环境入手，以三支决策作为目标对象，以粒计算理论为指导思想，以大数据分析为核心技术，以机器学习相关方法为研究手段，研究三支决策与大数据分析模型的构建、算法的实现、方法的应用。《三支决策与大数据分析》的相关研究内容能够适应大数据分析需求和更复杂的决策环境，扩大三支决策和粒计算理论的实际应用背景，力图展现国内外三支决策与大数据分析的新研究成果，并在理论、方法和应用上给出一套处理不确定性大数据问题的系统研究体系。