数据包络分析（DEA）方法是一种应用广泛的效率评价方法。《系统综合评价与数据包络分析方法： 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》结合作者近年来的研究成果，将数据包络分析方法进行扩展与集成，使之成为一种开展系统综合评价的有效方法。《系统综合评价与数据包络分析方法： 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》重点介绍DEA公共权重配置和DMU完全排序方法、DEA中DMU结构分析和效率分解方法、不确定信息条件下的鲁棒DEA方法、径向和非径向DEA集成效率测度方法、基于DEA的资源配置和目标分解方法等DEA领域的前沿建模方法。同时《系统综合评价与数据包络分析方法： 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》还介绍了DEA方法在能源与环境绩效评价、银行和供应链效率分析中的应用。

数据清洗是大数据领域不可缺少的环节，用来发现并纠正数据中可能存在的错误，针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据。 本书共分为8章：第1章主要介绍数据清洗的概念、任务和流程，数据标准化概念及数据仓库技术等；第2章主要介绍Windows和类UNIX操作系统下的数据常规格式、数据编码及数据类型转换等；第3章介绍ETL概念、数据清洗的技术路线、ETL工具及ETL子系统等；第4章介绍Excel、Kettle、OpenRefine、DataWrangler和Hawk的安装及使用等；第5章介绍Kettle下文本文件抽取、Web数据抽取、数据库数据抽取及增量数据抽取等；第6章介绍数据清洗步骤、数据检验、数据错误处理、数据质量评估及数据加载；第7章介绍网页结构，利用网络爬虫技术进行数据采集，利用JavaScript技术进行行为日志数据采集等；第8章介绍RDBMS的数据清洗方法和数据脱敏处理技术等。 本书系统地讲解了数据清洗理论和实际应用，适用于高职高专院校和应用型本科的大数据课程教学，也适用于希望了解数据清洗的广大读者。

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书共分为13章，涵盖的主要内容有：集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群；游戏玩家的用户行为分析——特征提取；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；初识Hadoop核心源码；Hadoop通信机制和内部协议；Hadoop分布式文件系统剖析；ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台；Kafka实战案例——实时处理游戏用户数据；Hadoop拓展——Kafka剖析。本书不但适合刚入门的初学者系统学习Hadoop的各种基础语法和开发技巧，而且也适合有多年开发经验的开发者进阶提高。另外，本书也适合社会培训机构和相关院校作为教材或者教学参考书。

从Excel到PowerBI，可以说是实现了从传统电子表格数据处理分析到自助 式商业智能可视化分析的重大飞越，是Excel推出20多年来的变革。 本书从数据分析的思路方法、表格数据的标准规范、数据透视表的使用基 础入手，再到Excel中Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 四 大插件工具的介绍，由浅入深，结合案例讲述了数据建模分析的详细过程。通 过本书的阅读，力求使读者拥有独立建模的思路与能力，举一反三，并将其运 用于日常工作，从而快速提高工作效率与效果。

本书关注云计算、大数据、物联网、认知计算、机器学习的基本原理、智能应用和编程实战，包括AWS、微软Azure云、谷歌DeepMind和寒武纪神经芯片等大量案例。全书共四个部分，部分介绍云计算、数据科学和自适应计算的基本原理，第二部分涵盖云架构、虚拟机、Docker容器和多云混搭服务等，第三部分讲解机器学习、深度学习、类脑计算机和AR/VR等的原理，第四部分讨论MapReduce、Hadoop、Spark、TensorFlow和GraphX云编程。本书适合作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也适合互联网、物联网等领域的专业技术人员参考。

Word、Excel、PPT是微软Office办公软件中非常重要的三大组件。同时，在现代企业的人力资源管理工作中，经常需要使用Word、Excel、PPT来完成相关事项的处理。　《Word/Excel/PPT在人力资源管理中的应用》通过两篇内容讲述了Word、Excel、PPT在人力资源管理工作中的实战操作与应用技巧。第1篇以HR利用Word做好工作、HR利用Excel做好工作、HR利用PPT做好工作等内容为线索，主要讲解了HR利用Word、Excel、PPT处理人力资源管理工作的经验、方法、技巧及误区；第2篇以人力资源规划管理、员工招聘管理、员工面试与录用管理、员工培训管理、绩效考核管理、员工请假与考勤管理、薪酬福利管理、员工关系管理、人事档案管理等工作内容模块为线索，精心挑选了多个案例，讲解了Word、Excel、PPT在人力资源管理工作中的实际应用。　本书既适合从事人力资源管理工作的人员学习，也可以作为大中专职业院校人力资源管理相关专业的学习用书，同时还可以作为人力资源技能培训教材。

国际数据分析研究所创始人 托马斯·H.达文波特 作序推荐数据分析师、企业管理者必备，**本打造大数据分析团队和实现数据分析变现的实用指南从数据收集、管理、分析到执行，教你打造一流的数据分析团队大数据带我们进入了“分析经济”中。如何利用大数据分析让企业真正获利，从长远来说是企业必须研究的重要课题。而人才及团队建设无疑是企业大数据建设与发展的重中之重。朱达·菲利普斯在数据分析领域深耕多年，自创了“分析价值链”概念，为数据分析领域带来了较为复杂的数据管理和数据分析，包括：◎ 如何组建大数据分析团队；◎ 如何提供数据分析功能并思考数据管控；◎ 如何处理公司中数据分析团队与其他类型分析人员的关系；◎ 如何协同IT、营销、财务、行政等部门成功地将数字分析用于整个企业，为企业降低成本、增加收益。本书是作者倾力打造的献给企业管理者、对数据分析和商业智能感兴趣的所有商业人士的书。书中涵盖打造资源充足的一流数据分析团队所需知道的一切、丰富的真实案例以及实用策略，帮助各行各业的企业管理者从数据分析中获取*大的商业价值。

本书先简单概述了商务智能、分析学和数据科学的基础知识，然后介绍了描述性分析、预测性分析和规范性分析，接着介绍了大数据的概念和相关工具，后对商务智能的发展趋势进行了展望，并探讨了分析中对隐私和管理的考量。

《云计算百科全书》为IT从业者，教育者，研究人员以及学生提供了关于云计算知识的概述。这一出版物由工业界和学术界的专家共同撰写完成，将广泛的云计算话题涵盖在了单独的一册书中，包括诸如技术趋势和发展，研究热点内容，*佳实践，标准以及云应用等相关云计算话题。该书以多视角审视云计算，力求解决云计算利益相关者在开发，经营，管理及使用云的过程中可能会遇到的问题。此外，本书研究了云计算对当下以及未来的影响。

本书概要介绍了如何使用Hadoop和Spark处理数据科学涉及的一系列主题：数据提取、数据再加工（datamunging，通常包含数据清洗和整合）、特征提取、机器学习、预测建模、异常检测和自然语言处理。整书侧重于具体的例子，并通过不同方式来提供对商业价值的洞察，全书共分三部分，第 一部分包括第1、2、3章，第二部分包括第4、5、6章，第三部分包括第7、8、9、10、11、12章，后在附录中提供了本书参考材料。