本书基于近些年实验领域的研究成果和实践经验，对实验的方法和应用做了很好的全景式描述，是一本兼顾系统性的方法论和基于实战的经验法则的书籍。根据微软、亚马逊、谷歌和领英每年运行的两万多个对照实验，作者以示例和建议的方式向学生和业内人士分享了自己的实践经验，指出了需要避免的陷阱，并深入探讨了一些进阶专题，可以为希望改善自身及机构数据驱动决策方式的从业者提供参考。 全书分为五个部分：第I部分由四章组成。第1章概述运行线上对照实验的好处，并介绍实验相关术语。第2 章用一个例子剖析运行实验的全过程。第3 章描述常见的陷阱以及如何建立实验的可信赖度。第4 章概述如何搭建实验平台并规模化线上实验。第II部分的五章内容介绍实验的基础原理，比如机构指标。我们推荐所有人阅读这一部分，尤其是领导者和高管。第III部分的两章内容介绍线上对照实验的补充技法，可以帮助管理层、数据科学家、工程师、分析师、产品经理等进行资源和时间的投资。第IV部分专注于实验平台的搭建，面向工程师群体。最后，第V部分深入讨论进阶的实验分析专题，面向数据科学家。

阿里云数字新基建系列包括5本书，题材涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一套重磅作品。 混合云的出现是近几年云计算领域比较大的突破，它较好地满足了企业对算力及安全越来越高的要求。但混合云又是在缺乏标准的情况下，按实用方向发展的技术，在应用时，企业面临许多挑战，比如技术平台的选择、应用架构的选择等。本书将从概念、原理入手，介绍实用架构，让读者在理解常见架构的同时也能以此为基础搭建满足自己企业需求的混合云应用架构。

这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。 本书的作者在曾硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年，随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验进行深度融合，并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践，对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。 全书共18章，分为四个部分： 第1部分（第1~4章） 数据中台与硅谷大数据平台 首先，从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍；其次，讲解了数据中台如何驱动数字化转型；Z后，通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台进行对比，给出了这两种架构之间的异同点。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。 第二部分（第5~8章） 数据中台架构与方法论 结合硅谷的数据平台的架构方法，讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论，以及云原生架构与数据中台的融合。 第三部分（第9~15章）数据中台技术选型与核心内容 首先，全方位地介绍了建设数据中台时如何进行技术选型，然后重点讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用开发、数据门户等数据中台建设的核心内容。 第四部分（第16~18章）数据中台案例分析 通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。

本书主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先简单介绍Hadoop，让刚接触Hadoop的读者对它有个基本了解； 接着介绍目前使用比较多的分布式文件系统HDFS，内容涉及NameNode 的原理、HA、HDFS Federation和HDFS 3.0中新增的特性；然后从应用管理和资源调度这两个方面介绍一个通用的资源管理平台YARN；再后讨论如何在YARN平台中运行应用，比如如何将应用迁移到YARN平台，以及非Hadoop的应用是如何兼容YARN模式的。最后，书中给出了一些工作实战指南，包括如何搭建一个生产可用的Hadoop 3.0集群；如何将现有Hadoop 2.0集群升级到Hadoop 3.0，及其在升级过程中遇到的问题；如何针对Hadoop进行二次开发，并参与社区，向社区贡献代码；一个大数据平台应具备哪些必备组件等。

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如何从Excel新手成长为Excel高手，快速解决职场中各种各样的数据处理与分析难题，就是本书所要讲述的内容。 《和秋叶一起学——秒懂Excel》收录了生活和工作场景中的109个实用Excel技巧，涵盖了从数据录入、数据整理、统计分析，到图表呈现等内容，可以帮助读者结合实际应用，高效使用软件，快速解决工作中遇到的问题。书中的每个技巧都配有清晰的使用场景说明、详细的图文操作说明以及配套练习文件与动画演示，以方便读者快速理解并掌握所学的知识。 《和秋叶一起学——秒懂Excel》充分考虑初学者的知识水平，语言通俗易懂，内容从易到难，能让初学者轻松理解各个知识点，快速掌握职场必备技能。本书案例大部分来源于真实职场。职场新人系统地阅读本书，可以节约大量在网上搜索答案的时间，提高工作效率。

《云数据安全共享与审计研究》围绕云数据安全共享和完整性审计展开，重点关注和研究基于属性加密算法的计算外包和并行计算及其相关的安全性问题。《云数据安全共享与审计研究》共十五章，主要章节采用“提出问题—文献分析—解决思路—方案构造—安全性分析—性能分析”结构。在方案提出和安全证明上，主要运用抽象和具体相结合的方法；在性能分析上，主要运用定性与定量、理论和实验相结合的方法和比较方法。《云数据安全共享与审计研究》内容具体包括：第1章介绍《云数据安全共享与审计研究》的研究背景、研究内容和主要结论；第2章介绍研究用到的数学基础和关键技术；云数据安全共享部分包含第3～12章，对公有云环境下的外包加密、快速加密、快速解密、代理重加密等问题开展讨论并介绍相应的解决方案；云数据完整性保护包含第13～15章，分别介绍私有审计方案、公开审计方案和动态审计方案。

本书以建设财政大数据智能分析决策平台为目标，从项目的角度，提出了财政数字化转型平台需求规格说明书，并进行了平台总体的技术架构规划、平台架构规划与功能架构规划。本书主要内容包括财政数字化转型平台的背景分析、财政数字化转型项目需求规格说明、基于大智移云技术的财政数字化转型平台总体建设方案、财政数字化转型平台数据中台详细设计、财政数字化转型平台数据智能详细设计、财政数字化转型平台共享系统建设方案、财政数字化转型其他功能设计、财政数字化转型项目管理方案等。

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