本书提供了24个多元分析程序，涉及多元回归分析、多因素分析、聚类分析和概率统计模型等内容。为了方便读者使用本书中所提供的程序，每个方法都对数学原理做了简要的论述，对程序的使用做了较为详细的说明，并附有实例和计算结果。 本书可供从事多元统计分析的研究人员使用，也可作为大专院校数据科学与大数据技术专业及相关专业教师、学生学习多元统计分析或程序设计的参考书。

全书以理论够用、实用，实践为的原则，采用案例方式讲授大数据技术基础的应用，使读者能够快速、轻松地掌握大数据技术基础。内容包括大数据概述；大数据处理架构Hadoop；分布式文件系统HDFS；分布式数据库HBase；NoSQL数据库；云数据库；MapReduce；Hadoop再探讨；Spark；流计算；图计算；数据可视化；等基本原理和应用技术整合。

本书从Apache Flink的缘起开始，由浅入深，理论结合实践，全方位地介绍Apache Flink这一处理海量数据集的高性能工具。本书围绕部署、流处理、批处理、Table API和SQL四大模块进行讲解，并详细说明Apache Flink的每个特性的实际业务背景，使读者不仅能编写可运行的Apache Flink程序代码，还能深刻理解并正确地将其运用到合适的生产业务环境中。虽然本书是以Apache Flink技术框架来讲解流计算技术的，但是流计算领域开发所面临的各种问题同样是Java后端开发者在进行服务端开发时所要面临的，如有状态计算、Exactly Once语义等。因此，Apache Flink框架为解决这些问题而设计的方案同样值得Java后端开发者借鉴。本书适合初级和中级软件工程师阅读，未接触过流计算领域的Java开发者也可以从本书中获益。针对初学者，本书提供Windows环境搭建的演示，使不具备Linux系统操作经验的读者也可以快速学习Apache Flink。

《地震前兆观测台网信息管理系统设计与实现》以实现地震前兆观测台网业务信息化管理为目标，提出一种地震观测台网信息管理体系架构，设计并实现观测台网的元数据管理、数据采集、数据交换、数据服务、系统监控和系统管理等业务信息管理系统，内容涉及信息管理系统的体系结构、数据库结构、软件接口、容错性、系统测试与部署运行等，具有较高的创造性和实用性。

手机是人们必备的电子设备，手机上的各种应用程序可以帮助人们更好地生活和工作。其中，大部分应用程序都是通过网络传输各种数据，以实现各种功能。为了了解这些应用程序的工作状态，需要抓取传输的网络数据，然后通过分析数据，了解应用程序的工作模式，防范恶意程序，保护用户信息。本书共7章，主要内容包括抓包基础知识、手机直接抓包、模拟器抓包、外部抓包、基础数据分析、HTTP/HTTPS数据抓包和分析、数据快速分析。本书适合手机应用开发人员、渗透测试人员、网络维护人员和信息安全爱好者阅读。通过本书的学习，可以帮助读者了解和掌握手机数据抓包的各种方式，熟悉手机应用常用的网络协议，并掌握对应数据的分析方式，从而保障手机信息安全。

这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流，多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，大数据已经成为IT信息产业中z具潜力的蓝海。

这是一部系统讲解如何基于DDD思想实现中台和微服务协同设计和落地的著作。 它将DDD、中台和微服务三者结合，一方面，它为中台的划分和领域建模提供指导，帮助企业更好地完成中台建设，实现中台的能力复用；一方面，它为微服务的拆分和设计提供指导，帮助团队提升分布式微服务的架构设计能力。给出了一套体系化的基于DDD思想的企业级前、中、后台协同设计方法。 本书注重实战，汇聚了大量分布式架构的*新设计方法、思想和理念，同时包含大量的案例和代码，是理论与实践相结合的*佳经验分享。交互式的行文风格，文字有活力，内容不刻板，简洁易懂。 本书共分为六个部分： 第壹部分 认识中台（第1~4章） 主要从业务中台、数据中台、技术中台以及与之匹配的组织架构等多个方面分析传统企业中台转型应该具备的能力，带你初步了解DDD是如何指导中台和微服务设计，并厘清它们的协作关系。 第二部分 DDD基本原理（第5~11章） 通过浅显易懂的案例讲解DDD的核心基础知识、设计思想、原则和方法等内容，了解它们之间的协作和依赖关系，做好中台实践前的准备工作。 第三部分 中台领域建模和微服务设计（第12~19章） 首先，通过案例手把手带你用DDD方法完成中台和微服务的全流程设计，深刻理解DDD在中台领域建模和微服务设计中的步骤、方法、设计思想和价值；然后，通过一个完整案例带你了解用DDD设计方法完成领域建模与微服务设计的全流程。 第四部分 前端设计（第20~21章） 引入微前端和单元化的设计思想，通过前端微服务化和单元化设计思想，解决业务中台建设完成后前端应用仍然为单体和前后端服务集成复杂的难点。此外，还探讨了基于领域模型的单元化设计方法。 第五部分 中台设计案例（第22章） 采用自顶向下的领域建模策略，通过案例讲解中台设计的完整流程。涵盖业务领域分解、中台领域建模、微服务和微前端设计、单元化设计以及业务和数据如何融合等内容。 第六部分 总结（第23~24章） 结合作者多年的设计经验和思考，阐述单体应用向微服务架构的演进策略、如何避免陷入DDD设计的常见误区、微服务设计原则以及分布式架构下的关键设计等内容。

“数据分析技术”课程是高等职业院校商务数据分析与应用专业的一门核心课程，对学生商务数据分析与应用职业能力的培养和职业素养的养成起着重要的支撑作用。《数据分析技术》旨在培养学生运用数据的思维和分析工具进行商务数据分析与应用的能力，系统地阐述了数据分析认知、需求分析、数据库创建、描述性系统分析、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析、数据分析报告等内容。《数据分析技术》具有很强的实用性，可供高职高专数据分析与应用专业学生学习相关课程使用。

《网络计算》主要介绍了网络计算相关的理论方法与关键技术，并对典型的应用领域与平台进行了相关介绍和讨论。《网络计算》共分9章，分别介绍了网络计算的概念、发展及其形式，着重介绍了网络资源组织与管理、网络大数据勘探与挖掘分析、网络大数据索引网络体系、可信认证体系等，并面向自贸区、网络交易支付、智能交通等典型应用场景和领域详细介绍了相关的平台与应用。

《大数据时代的万人课堂》共分为云端革命；数据之光两篇，其主要内容包括：直播带我闯入万人课堂；学生遨游的万人课堂；教师飞翔的万人课堂；教育教学艺术的反思；教育教学功效的反思；与大数据之父的面对面等。