对广大的业务分析师而言，业务分析（或者称为商业分析）应该从业务和问题出发，可视化是实现的方法，辅助决策是最终的目的。本书以业务分析为起点，介绍了“样本范围、问题描述和问题答案”的解析方法，以及聚合过程、连续与离散的字段分类，共同作为业务分析、可视化分析的理论基础。 本书借助敏捷BI工具Tableau，详细介绍了7种基本问题类型（排序、时序、占比、文本、分布、相关性、地理）及其对应的基本图形，并介绍了基于标记、坐标轴、参考线、计算的增强分析方法。本书的目的是让读者从“三图一表”的结果分析，经由分布和相关性的特征分析，走向业务分析中的关键领域——多个问题的结构化分析。

暂缺简介...

《Excel数据分析从入门到进阶》以解决实际工作问题为主线，结合丰富的案例进行深入探索，帮助读者掌握并精通Excel技能，培养数据分析思维，提升职场竞争力。全书分为9章，第1章主要概括数据分析的核心理论与分析流程，第2~8章主要介绍Excel数据填写规则、数据汇总方式、公式与函数、数据可视化以及透视表的操作，*后通过第9章的电商案例综合应用Excel，介绍了如何通过数据透视表进行数据的处理。《Excel数据分析从入门到进阶》适合有Excel基础的职场人士、迫切需要掌握Excel的应届毕业生、需要高效准确处理数据的财务会计、需要制作专业表格的公务员学习阅读。此外，《Excel数据分析从入门到进阶》配有相应的Excel数据文件，读者可以通过扫描封底二维码“IT有得聊”回复68481获取下载链接免费下载使用。

基因组学领域的数据正在剧增。在短短几年内，美国国家卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）等组织托管的基因组数据已经超过了50PB（5000万GB），这些组织正在转向云基础架构，以便将数据提供给研究团体。你该如何调整分析工具和协议来访问和分析云端的海量数据？通过这本实用书籍，研究人员将学会如何使用基因组分析工具包（Genome Analysis Toolkit，GATK）、Docker、WDL、Terra等开源工具来处理基因组学算法。GATK用户社区的长期监理人Geraldine Van der Auwera和加州大学圣克鲁兹基因组学研究所的Brian O’Connor会指导你完成这一过程。你将通过使用真实数据和相关领域的基因组学算法展开学习。

本书围绕BFE开源项目，介绍网络前端接入和网络负载均衡的相关技术原理，说明BFE开源软件的设计思想和实现机制，讲解如何基于BFE开源软件搭建网络接入平台。 本书共17章，分为四个部分。第一部分为原理篇，介绍BFE开源项目的概貌，并对网络前端接入技术和网络负载均衡技术做简要介绍；第二部分为设计篇，介绍BFE开源项目的设计细节，包括BFE的设计思想、BFE的转发模型、BFE的关键机制和HTTPS的优化等；第三部分为操作篇，说明如何安装和部署BFE、如何在各种使用场景下配置BFE；第四部分为实现篇，从处理流程、插件机制、协议实现等方面说明BFE的实现机制。 本书面向的读者包括计算机网络方向的研究者、网络相关技术的开发者、一般后台程序的开发者和负载均衡系统的使用者等。

本书主要面向企业数据分析需求，全面且系统地介绍了如何通过 Python 来分析 Excel 数据。本书主要分为 3 部分：第 1 部分是 Python 3.9 语言基础，主要介绍 Python 的基础知识，为之后的学习奠定基础；第 2 部分是 Excel 数据分析，主要介绍 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、openpyxl 和 xlwings 等内容，使读者可以通过 Python 读取和统计分析 Excel 数据；第 3 部分是 Excel 数据分析实践，使读者回归到实际应用中，并回顾之前学习的知识。本书既适合有一定 Excel 基础，想进一步提高工作效率的办公人员阅读，也适合那些需要在日常工作中处理大量和复杂数据的办公人员阅读，更适合 Python 初学者、编程零基础想通过编程实现办公自动化的人士阅读。

随着互联网技术的普及，数据产生的速度加快，数据规模越来越庞大，企业对数据分析师的需求也随之增加。数据分析师需要做好日常的数据收集与积累的工作，通过数据分析师制定适合企业的发展计划，帮助企业在激烈的市场竞争中赢得主动权，实现跨越发展。目前****的企业中，大多已经简历了数据分析部门，知名互联网公司如IBM、谷歌等企业尤其注重发展投资数据分析部门，培养数据分析团队。数据分析师的分析结论与建议已经成为企业决策的重要参考。本书从数据分析师培养的角度，结合大量的图表、案例，提炼出新手数据分析师最急需了解的内容，帮助读者从宏观角度全面了解数据分析师的工作流程。对于想要入行的新手来说，这是一本非常实用的工具书。

暂缺简介...

数据圈有一怪：如果没有提出可操作的建议，或者对商业问题不能以非技术人员所能理解的方式来传达的话，对一个企业来说即使是最先进的统计分析技术也可能没有什么用处。在本课程中，王鑫老师教你来打怪，不久之后在沟通数据分析业务相关方面你也将升级成大师，不仅知道如何构造数据分析项目，还将了解如何简化分析，有效地利用商业界流行的可视化的效果，使用其画面特征，利用人类大脑固有的感知和认知倾向，直接和清晰地传达结论，从而进行有效的数据可视化分析。最后，王鑫老师利用这些可视化，用业务测试方法和设计原则带你练习设计并展示业务数据的故事。

你是否需要从PB级数据中获取洞察，你是否希望构建协作、敏捷的工作空间？该书是Google BigQuery的规范参考书，它的存储系统可以帮助你整合企业的全部数据，其查询引擎可以支持对大型数据集的交互式分析和机器学习。BigQuery帮助企业在一个便捷的框架中有效地存储、查询、导人数据，并从中学习。该书作者提供了在基于serverless。自动扩缩容的公共云上建立现代数据仓库的实践。无论你是想更全面地了解BigQuery，还是想专注于特定的任务，这份详尽的指南都必不可少。·深入探讨BigQuery的内部工作方式，包括其整体架构。·学习BigQuery支持的数据类型、函数和运算符。·优化查询语句和schema，从而提高性能或降低成本。·使用标准soL中高级功能，如GIS。历史快照、DDL/DML、用户定义函数和脚本。·使用BigQuery ML解决各类机器学习问题。·学习如何保护数据、监控作业，以及授权用户。