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。

《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。

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。

本书系统地讲解了Tableau Prep Builder和Tableau Desktop的原理与实践应用。全书以可视化分析、Tableau计算为重点，详细介绍了如何理解数据的层次、如何使用Tableau Prep Builder整理和准备数据、如何使用Tableau Desktop开展敏捷数据分析、Tableau高级互动，特别是深入介绍了Tableau的各种计算，从而以有限的数据实现无限的业务场景分析。 全书贯穿数据与问题的层次分析方法，并用实例加以说明，不仅适合希望系统学习Tableau的初学者，而且适合Tableau的中高级分析师。

Power Pivot，又称超级数据透视表，是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具，堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX（数据分析表达式）的相关内容，帮助你显著提升Excel 数据分析能力。 本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、独特性，读者对象为具有一定Excel 基础，并且对传统Excel 数据透视表有所了解的Excel 中高级用户。希望读者通过阅读本书，能够在较短的时间内熟悉并使用Power Pivot 和DAX。

《大数据处理：从采集到可视化》共分为9章，章数据采集，主要介绍了大数据的概念、类型及其特征，常见的数据采集方法；第2章数据清洗，主要讨论数据质量的维度，数据可能存在的质量问题，常见的数据清洗方法；第3章数据ETL，重点介绍了MGO方法；第4章数据存储，主要介绍了大数据时代的一些主流数据存储平台和相关技术；第5章回归算法，主要介绍了线性回归、决策树回归、随机森林回归等，并介绍了其实现的主要步骤以及相应的Python语言实现代码；第6章分类算法，主要介绍了逻辑回归二分类和多分类、度提升分类树等；第7章聚类算法，主要介绍了分割聚类、层次聚类、基于密度的聚类；第8章推荐算法，主要介绍了基于关联规则的推荐、基于内容过滤的推荐等主流方法；第9章数据可视化的关键技术，主要介绍了数据的降维、可视化隐喻及相关的交互技术。

现如今，办公软件已成为职场中的重要工具。无论是Word、Excel、PPT，还是Photoshop、思维导图软件在职场中都占据着一席之地。熟练地掌握这几种软件，将大大提高办公效率。 本书分5篇，共15章，基于新版Office 2019和Photoshop CC 2019，以实战案例的形式来介绍Word、Excel、PPT、Photoshop和思维导图的典型应用，主要内容包括文档的编辑、图文混排、高级应用；数据报表的制作、数据的分析与处理、数据的可视化转换、数据的打印与输出；演示文稿的创建、编辑、演示、动画效果的制作等；Photoshop基本应用、人像处理、图像合成等；思维导图软件的介绍及实际应用等。 本书内容丰富实用，知识点循序渐进；案例选取具有代表性，且贴合职场实际需求；讲解细致，通俗易懂，操作步骤全程图解。同时，本书还配套了丰富的学习资源，主要有超大容量的同步教学视频、所有案例的源文件及素材，扫描对应的二维码即可轻松获取及使用。此外，还超值赠送常用行业案例及模板、各类电子书、线上课堂专属福利等。 本书是广大职场人员不可多得的“职场伴侣”，不仅适合办公室文秘、财会、设计、销售、教师、公务员等各企事业单位的人员阅读使用，还可用作相关培训机构的教材及参考书。

本书采用知识理论与实验案例相结合的方式展开讲述。在相应知识点阐述过程中，以人们在日常工作、学习中经常碰到的具体问题作为案例，结合大数据挖掘和处理的基本理论与知识，展示解决问题的思路和基本方法，从而加强读者对大数据的理解和感性认知，找到大数据应用背后的基本原理和逻辑路径。本书内容主要包括：大数据概述、大数据思维、大数据支撑技术、大数据采集与预处理、大数据分析与挖掘、深度学习与人工智能、大数据可视化。

《大数据技术与应用-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》共分12章，分为基础篇、核心篇和应用篇。基础篇包括大数据概论、大数据集群系统基础、Hadoop分布式系统、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算、HBase分布式数据库应用；核心篇包括YARN资源分配、Spark集群计算、Spark机器学习、Hive数据仓库应用、ZooKeeper协调服务；应用篇包括医药大数据案例分析。《大数据技术与应用-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》可以作为高等院校大数据技术相关课程本科生教材，也可以作为大数据技术基础相关课程研究生教材，还可以作为从事大数据相关工作的工程技术人员的参考用书。《大数据技术与应用-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》特点：内容全面：包括大数据概论、大数据集群系统、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Spark、Hive、ZooKeeper等内容案例真实：通过项目概述、功能需求分析、软件关键技术、效果展示、系统架构设计、数据存储设计、数据分析、数据展示来呈现一个实际的大数据分析系统平台通用：基于PC+Linux+VMware，搭建Hadoop大数据分析平台