智能数据分析：入门、实战与平台构建

这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影

本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1？5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth

本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书，力求培养读者对分布式数据库的应用技能。本书共11章，采用原理＋代码实例+综合案例的编写形式，清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景，以理实结合为编写要求，让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材，也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书

本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求，在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础，内容包含：数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验，所编排的各个实验与第一篇中的各章（除第10、11章外）内容相对应，

本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写，既涵盖了大数据的基础知识，又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章，介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程；重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用，还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤，方便读者快速理解和体验大数据应用技术；最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的

本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。

本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

本书本书基于业务问题，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具对数据进行分析，以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解，帮助业务专家做出合适的业务判断，制定准确的业务策略。