利用Python进行数据分析（原书第2版）

为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法，本书按照算法策略进行划分，每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章，内容包括：算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用

本书共5篇，分为14章介绍了PowerBI的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。第1篇为基础入门篇（第1-3章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了PowerBI的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。第2篇为数据处理篇（第4-6章），介绍了PowerBI数据的整理操作、表格中行/列数据的管理，以及PowerBI数据的高级处理、M函数的使

本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不

本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，前两版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动，以真实的行业应用为依托，帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例，涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域，将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合，让读者在实践中快速地掌握针

《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块：第一模块是基础理论，包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导，而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式，兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员

云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。与以往的计算模式不同，云计算环境下，信息安全和服务保障问题更严重、更突出。本书从云计算的安全技术和服务质量评价两个方面论述云计算服务保障的体系架构，安全技术方面主要阐述了基于可信计算的实时度量、基于角色的数据隔离访问、云节点信任链的动态维护模型与验证机制和多级安全访问控制模型；服务

本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

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