大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升你的工作效率和自身竞争力。SPSS是一款常用的数据分析及可视化工具，本书将详细讲解利用SPSS进行数据分析和展示的相关知识。书中主要内容包括：SPSS概述、描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、变量降维、时间序列分析、调查问卷及其分析、SPSS缺失值分析、SPSS数据可视化以及综合实战案例等。本书内容丰富，采用双色印刷，配套视频讲解，结合随书附赠的素材边看边学边练，能够大大提高学习效率，迅速掌握SPSS数据分析技能，并用于实践。本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参考书。

《电子病历长期保存的风险管理》通过实施风险调查，识别医疗机构长期保存电子病历过程中可能出现的风险，并将其划分为管理层面风险和技术层面风险。针对管理层面风险，从宏观角度进行风险分析，提出相应的对策建议；针对技术层面风险，设计一套风险检测方法，通过对电子病历实施风险检测，从微观角度找出电子病历的具体风险点，并提出有针对性的对策建议。希望通过该书粗浅的研究，能够引起业界对电子病历长期保存问题的关注，并进一步对其进行研究，丰富电子病历长期保存的相关理论成果，推动我国医疗卫生信息化建设进一步发展。

《感知数据分析与应用》介绍了感知数据分析与计算的关键技术方法和典型案例，具体内容主要包括静态数据（概率统计、误差）和动态数据（随机过程、信号），以及机器学习和深度学习。其中，静态和动态数据分析与计算从统计的角度揭示隐藏在数据中的规律，对收集到的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，得到特征统计结果。机器学习以数据或已有经验为基础，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，挖掘隐藏在数据中的信息。深度学习将归纳偏差建立成神经网络的层次化表示，找到高维数据（如信号和图像）的低维表示（特征）。在分析复杂问题方面，提供了静态和动态、信号和图像等方面的工程问题和算法思路；在基础问题方面，提供参考程序代码，参见https：//gitee.com/aapdata/algorithm.git。

本书从大数据和网络教育相结合的角度，介绍教育大数据分析和智能教育服务的相关理论、方法和技术，重点介绍大数据分析框架、智能服务系统架构、复杂事件处理机制、基于教育大数据的学习者学习行为模型及学习伙伴推荐方法、网络协作学习方法等，有助于读者对基于大数据的教育智能化相关技术有较为全面的理解和把握。

本书是关于时空数据分析与应用的专著。本书从时空大数据的潜空间入手，展示基于时空大数据低维内蕴流形的数据分析方法，并介绍如何从几何与拓扑的视角进行时空大数据分析，以及如何将其应用于各种地理科学问题。本书共十章，涵盖时空大数据的基本概念、几何与拓扑数据分析理论、技术研究方法和示范性应用。本书旨在为读者提供一种新的思考时空大数据的角度和方法，以便更好地理解和应用时空大数据。通过本书的阅读，读者将能够掌握几何和拓扑的基本概念，了解如何从时空大数据的形状和结构中提取出有用的信息，并将这些知识应用于实际的时空数据分析中。

本书旨在建立和推动“动力学刻画的数据科学”理论和应用研究。全书共六章，内容包括：复杂动力系统理论基础、高维数据的临界预警理论及方法、短时间序列的预测理论及方法、动力学因果检测理论及方法、基于动力学的势能景观构建理论及方法、混沌反馈学习理论及深度学习方法等。全书交叉融合了数学理论、统计学方法、人工智能、计算系统生物学方法等知识，做到数学理论与实际应用并重，动力学算法与统计学方法互补，内容图文并茂、清晰易读、由浅入深，并在第2章至第6章末尾配有相关前沿领域的展望与讨论，读者可以通过阅读本书了解所涉及研究方向的发展趋势。

“过犹不及”效应在科研活动中表现为倒U型现象，即结果随影响因素的增加表现出“先升后降”的特征，这给科研政策的制定提出了一定的挑战。现有科学学研究对倒U型现象的研究缺乏系统性和全面性。本书聚焦于科研活动中倒U型现象的形成机制，主要研究内容包括：对科研活动中已发现的倒U型现象及其解释理论进行全面、系统的梳理;构建一套科研生态系统，将科研活动元素有机地组织起来，用于定位可能发生倒U型现象的科研活动元素;借鉴社会系统中倒U型现象的解释，提出科研活动中倒U型现象的形成机制模型，并应用这一模型，甄别出4种新的倒U型现象，为相关科研政策提供证据支撑。

本书是一本数据治理领域的实战型手册，共8章，内容包括：数据治理的基本概念、数据治理的价值、数据治理的核心职能、实施数据治理的前提、实施数据治理的五个阶段、数据治理的十大核心能力建设、数据治理工具与技术、数据治理行业实践案例。本书语言通俗易懂，体系完整，案例丰富，系统全面地介绍了数据治理的目标、价值、方式、方法、工具等相关知识，可以帮助读者快速理解数据治理的概念，认识数据治理的架构，掌握数据治理的基本方法。本书读者对象主要是CEO、CDO、CIO、CTO，以及数据治理、企业数字化转型领域的相关管理者和项目负责人。本书也适合作为高校数字经济、数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等专业的数据治理相关课程教材。

这是一本从OLAP核心概念出发，以Presto为例，从整体执行流程到不同SQL的执行原理，完整呈现OLAP查询的核心流程和OLAP引擎设计思路，并指导读者形成OLAP引擎设计解决方案的专业技术工具书。本书不仅面向初级读者介绍了OLAP查询的基本原理和Presto使用方法，还从源码级剖析了OLAP引擎核心原理，包括SQL查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心组件，并将内容扩展到OLAP引擎的常见高性能优化方案上。全书由浅入深，图文并茂，把晦涩难懂的内容讲解得透彻易懂。本书分为6篇，包括14章。第一篇（第1章和第2章）总体介绍业界常见的OLAP引擎并分析其优劣，讨论OLAP引擎的技术发展趋势及选型方法，介绍Presto背景知识及其使用方法、技巧。第二篇（第3章和第4章）串讲OLAP查询执行的整个过程，并概要性介绍查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心模块的工作原理，目的是让读者形成整体认知。第三篇（第5~8章）以例讲理，对多种经典SQL的执行原理进行解析，复杂度从前到后逐章递增，包含了投影变换、过滤、行数限定、排序以及多种聚合场景。第四篇（第9章和第10章）详解分布式查询执行的数据交换机制，涵盖了查询规划、调度、执行的多个阶段等重点内容。第五篇（第11章和第12章）以Presto为例整体介绍流行的OLAP引擎扩展机制——插件体系与连接器。第六篇（第13章和第14章）主要介绍函数的设计原理与开发实战，这部分首先介绍函数注册、解析识别、调用等重要流程，最后从标量函数、聚合函数两方面入手，用多个实际案例介绍高级API（注解框架）的开发方法以及低级API的底层开发方法。

本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题，以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术。