本书全面而详细地介绍了Word、Excel和PowerPoint的功能及其使用方法，还提供了丰富的应用案例。本书并非简单地堆砌Word、Excel、PowerPoint的功能，而是将其相同或相似的功能进行了高度整合，使读者可以在最短的时间内轻松掌握3个组件的大量相同或相似功能，并能举一反三。 本书共5个部分27章，内容包括Word、Excel、PowerPoint的界面环境、基本操作与自定义设置，以及Word、Excel、PowerPoint 3个组件在文档方面的通用操作；使用Word进行文档输入、编辑与排版的方法和技巧；使用Excel对数据进行处理、分析与展示的方法和技巧；使用PowerPoint设计与制作幻灯片，并进行放映与发布的方法和技巧；使用Word、Excel、PowerPoint协同工作完成复杂任务的方法和技巧。 本书内容系统全面，案例丰富，可操作性强，兼具技术性与实用性，适合所有学习和使用Word、Excel和PowerPoint的用户。本书既可作为Word、Excel和PowerPoint的自学宝典，又可作为案例应用的速查手册，还可作为各类院校职业技能的培训教材。

本书从设计学角度系统地整理了数据用于决策的设计工具和方法，阐述了从数据作为商品视角去应用设计思维，提出了多级的数据产品理念以及产品化设计路径，同时列举了大量的案例，增强了本书的实用性。本书内容主要包括数据经济时代、数据作为产品、数据加工模式、数据的价值感知、数据产品化要点、数据升级加工和数据产品化设计。本书可供从事与数据相关的社会实践者，包括管理者、工程师、设计师，以及从事与数据相关的学术研究者，包括哲学、设计学、艺术学等人员阅读；同时也可供设计类专业的高校师生参考。

在本书中，你将学到： ·使用App Engine应用实现自动化定期数据摄取。 ·在Google Data Studio中创建并生成数据仪表板。 ·构建实时数据分析管道，实现流式数据分析。 ·使用Google BigQuery实现可交互式数据探索。 ·在Cloud Dataproc群集上创建贝叶斯模型。 ·使用Spark构建逻辑回归机器学习模型。 ·使用Cloud Dataflow数据管道计算时间聚合特征。 ·使用TensorFlow构建高性能预测模型。 ·将你的模型部署为微服务，并且从批处理和实时数据管道中使用它。

《隐私保护数据发布中不确定数据的管理方法——数据管理篇》主要讲述隐私保护数据发布过程中不确定数据的管理方法，共分五部分，其中第一部分为概述，介绍绪论以及隐私保护模型、不确定数据模型、关系模式及范式、查询、数据挖掘等基础知识；第二部分介绍K-匿名隐私保护模型中不确定数据的建模和存储；第三部分介绍K-匿名关系的模式设计；第四部分介绍K-匿名隐私保护模型中不确定数据的查询处理；第五部分介绍K-匿名隐私保护模型中不确定数据的挖掘。

《大数据平台应用》是结合职业教育的实际情况而开发的云计算技术与应用专业系列教材之一，对云计算技术与应用专业、大数据技术与应用专业的学生及大数据初学者而言是一本不错的入门教程。《大数据平台应用》强调理论知识以够用为度，注重动手能力，在动手中逐渐掌握大数据相关技术。《大数据平台应用》内容包括感知大数据、环视Hadoop、部署Hadoop大数据平台、设计爬虫获取数据源、清洗数据与存储结构化、分析大数据、可视化大数据、平台化快速部署Hadoop等知识。《大数据平台应用》涵盖内容较为广泛，但注重点到为止，方便读者快速入门。《大数据平台应用》不仅可以作为高职高专、应用型本科相关专业的教材，也可以作为云计算培训及自学教材，还可以作为电子信息类专业教师及学生的参考书。

本书全面介绍了Hadoop生态系统中各个开源组件的理论知识和实践案例。全书分为上篇——Hadoop基础篇、中篇——Hadoop提高篇、下篇——案例篇三部分，共11章，涉及数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化一系列大数据应用生命周期中各阶段典型组件的理论知识、安装部署和实战使用。上篇为第1～8章，具体内容包括大数据概述、初识Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、统一资源管理和调度框架YARN、分布式协调框架ZooKeeper、分布式数据库HBase、数据仓库Hive；中篇为第9、10章，具体内容包括大数据迁移和采集工具、数据可视化；下篇为第11章，介绍了使用Hadoop平台完成用户画像项目的全过程。本书在Hadoop、HDFS、MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive等重要章节安排了初级实践操作，以便读者更好地学习和掌握Hadoop关键技术。 本书内容翔实，案例丰富，既可作为高等院校大数据、计算机、人工智能等相关专业研究生、本科生的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。 本书配套有《Hadoop大数据原理与应用实验教程》，同时可在西安电子科技大学出版社网站下载本书作者提供的相关资源。

《大数据分析方法项目实战》从多个方向对数据分析和典型的项目案例进行介绍，涉及数据分析的各个方面，主要包括数据分析应用场景、数据分析方法理论、数据分析方法；数据分析常用的工具和模块使用等知识。《大数据分析方法项目实战》知识点的讲解由浅入深，让读者全面、深入、透彻地理解数据分析是对各个分析模块和分析工具的使用，不仅能够保持整《大数据分析方法项目实战》的知识深度，还可以提高实际开发水平和项目能力。

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本书内容涉及了大数据基础与应用的宽泛领域。全书共分 17 章，主要内容包括大数据概述、第四科研范式、分布系统设计中的 CAP 理论；大数据网络空间、MapReduce 分布编程模型、大数据流式计算、大数据搜索技术、大数据存储、NoSQL数据库、大数据清洗技术、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术、数据科学与数据思维等。本书可用于大数据基础教材，也可以作为科学技术人员学习和应用大数据的科技参考书。

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