本书共13章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。 （1）基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。 （2）实战篇（第6～12章），重点对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 （3）提高篇（第13章），围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台，先介绍了平台每个模块的功能，再以航空公司客户价值分析案例为例，介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程，展示平台去编程化、流程化的特点。

"《Power Query数据智能整理从入门到进阶》结合多个典型实操案例，全面、系统地介绍Power Query for Microsoft Excel数据智能整理的相关知识，可以帮助读者掌握其强大的数据操控力，从而轻松完成商务、办公和科研等领域的数据智能整理任务。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》从基础入门、数据传输和数据整理3个方面进行讲解，既能带领零基础入门人员快速跨入Power Query数据智能整理的大门，又能帮助职场中的相关从业人员进阶提升，从而提高工作效率。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》共11章，分为3篇。第1篇基础入门，主要介绍Power Query的功能、特点、运行环境、版本、工作流程和软件操作界面等相关知识；第2篇数据传输，主要介绍数据导入、数据导出和查询管理等相关知识；第3篇数据整理，主要介绍表级运算、调整行与列的结构、添加列、调整数据表的结构、修改数据表的内容等相关知识。《Power Query数据智能整理从入门到进阶》内容丰富，通俗易懂，实例典型，实用性强，非常适合零基础Power Query入门读者阅读，也适合需要提高数据整理水平的从业人员阅读，还适合大中专院校和相关培训机构作为教材。"

这是一本能指导首席数据官（CDO）快速构建知识体系和能力模型的标准指南。本书融合了作者对CDO角色的深刻理解和深厚的工程实践经验，系统而全面地介绍了CDO所需的核心知识体系与能力模型。本书从CDO的基本概念出发，逐步深入探讨了CDO在政策环境、数字化转型、组织数据体系建设与管理、数据价值创造等方面的关键作用。书中不仅详细阐述了CDO应具备的基础数据知识和组织数据管理能力，还通过丰富的案例和实战技巧，展示了如何将理论知识应用于实际业务场景中，推动数据驱动决策的实现。通过阅读本书，你将：？透彻理解CDO的角色定位、职责范围及发展趋势；？掌握组织数据管理的精髓，构建高效的数据体系；？深入了解CDO在数字化转型中的核心作用与价值；？实战演练数据战略制定、数据资源管理、数据资产管理与流通等关键任务；？探索CDO的能力模型与知识体系，规划个人职业发展道路。本书旨在帮助读者从零基础开始，逐步成长为具备深厚数据功底和卓越领导能力的首席数据官，为企业的数据战略转型与升级提供有力支持。

本书深入地探讨云原生数据仓库的理论知识与技术实践，涵盖数据仓库的发展历程、大数据处理技术、云原生数据仓库的概念与特点，以及云计算时代的数据仓库技术。书中详细介绍云原生数据仓库的架构设计，计算引擎、优化器、存储的关键技术，以及资源管理与调度等知识。同时，本书结合Redshift、Snowflake、BigQuery等典型的云原生数据仓库，以及AnalyticDB等具有代表性的国产数据仓库，介绍大量的实践案例。此外，书中针对云原生数据仓库的资源调度、查询优化、运维管理等方面进行深入的剖析，提供大量的最佳实践和应用场景。

本书系统介绍了使用SPSSAU进行问卷与量表数据分析的思路和方法，分为四部分，分别是问卷设计、八类问卷分析思路、数据分析方法在SPSSAU中的操作和答疑解惑。其中，问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前仔细阅读。读者可以结合实际情况选读八类问卷分析思路部分中的分析思路、分析方法与案例解读的内容。数据分析方法在SPSSAU中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSSAU中的操作细节，并且对输出结果进行了说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难问题，并且提供了解决方法。本书主要介绍问卷与量表数据分析思路和方法的应用，力求让读者在最短的时间内掌握如何使用SPSSAU分析问卷与量表数据，并完成高质量的问卷数据分析报告。

这是一本从理论与实践双重角度讲解数据跨境流动的著作，既系统讲解了数据跨境流动的经济价值、制度建设、技术路径、企业管理、场景识别，又给出了数据跨境流动面向未来的解释框架，包括经济形态、表征行为、应用架构与底层技术等。本书覆盖了数据跨境流动所需的知识，详细讨论了在实际操作中的落地实操方法，具备系统性、落地性与前瞻性三大特点，融合了作者多年研究与落地经验，中国电子信息产业集团原总法律顾问、中国信息化百人会执委、上海数据交易所党总支书记、广东省数据要素产业协会秘书长等17位来自学界和业界的专家联袂推荐。本书共9章，分为4个部分，全面讲述了数据跨境流动的定义、政策法律体系以及开展数据跨境流动的合规方法与技术保障选择，并从经济形态、应用框架和底层技术对数据跨境流动的未来发展趋势做出研判，帮助读者掌握数据跨境流动的发展动向。第一部分 基础概览（第1章和第2章）介绍数据跨境流动的基本定义、发展阶段及数据跨境流动的内涵，同时从全球治理、全球经济发展、全球科技发展3个角度阐明数据跨境流动所蕴含的巨大价值。第二部分 核心规则体系（第3章和第4章）详细介绍我国对数据跨境流动的政策以及相关法律体系，梳理了基本的合规规则，为后续的实操奠定了基础。第三部分 操作指引（第5章至第7章）介绍数据处理者的内部实操，包括数据出境业务的梳理、内部合规制度建设等，并列举了重点行业梳理数据出境场景以及数据字段的方法，同时介绍了相关安全保障技术的技术原理及应用价值等。第四部分 域外规则要点（第8章和第9章）介绍了国际机构、国际贸易协定、全球主要经济体有关数据跨境流动的规则，以及这些规则对我国境内数据处理者开展数据跨境流动的影响，另外还描述了全球未来经济形态和相关技术的发展路径，并探讨了它们与数据跨境流动的关系。

本书的主要内容有：研究数据管理趋势，包括技术发展、法规要求和隐私问题。深？了解可拓展架构，学习各组件之间如何协同？作。探索数据治理和数据安全、主数据管理、？助式数据市场，以及元数据的重要性。

本书从大数据和人工智能的角度，系统、全面介绍海洋预测预报与挖掘分析技术。全书分为三个部分：第一部分（第1～3章）是数据部分，对海洋大数据的特征、资源分析、处理评估、平台架构、存储管理、分析处理等进行阐述；第二部分（第4～5章）是方法部分，介绍基于机器学习的海洋大数据典型挖掘分析方法，包括回归方法、聚类方法、关联方法、分类方法及可视分析方法，并给出典型的深度学习预测方法；第三部分（第6～10章）是应用部分，展示利用海洋大数据处理方法对各类海洋数据进行分析预报的成果，包括对海表温度、海面高度、海洋三维温盐、台风路径和赤潮发生概率的分析预报。

本书分为：绪论、智能风控的理论基础、基于大数据的智能风控系统技术架构、数据结构化表示与实时融合技术、知识工程及知识图谱技术应用、机器学习及人工智能在风控中的应用、规则引擎技术应用及优化、智能风控技术实战应用案例、总结与展望。本书的目的是通过总结税收征管与风先甄别项目的实施经验，将项目的核心技术架构抽象为一个通用的智能风控系统解决方案，并对方案中用到的理论基础、具体技术、常见问题及解决办法等进行较为详细的说明，为其他行业开展风控系统建设提供有价值的借鉴。

本书为示范性软件学院联盟建设的首批软件工程系列教材之一。本书以实用导向为原则，介绍将openGauss数据库应用于实际项目的方法。全书共分10章，主要内容如下：介绍openGauss数据库、标准SQL技术及应用；以实际业务为例，讲解数据库设计的方法和技巧；分析不同隔离级别下的事务处理与并发控制；以Java和Python为例，介绍openGauss的应用开发；从网络安全等级保护的视角，阐述openGauss数据库的安全配置和实现；描述openGauss的管理及运维技巧，包括备份与恢复技术等；简述openGauss在安全及高性能方面的一些高级特性。本书的特色在于从原理到应用、从基础到高阶的渐进式内容设计；基于SQL的使用，通过实例引导读者深入理解openGauss，实现了理论与实践的有机结合。本书可作为高等学校软件工程及计算机类专业数据库课程的教学用书，也可作为业界人员和自学人员的参考书。