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隨著移動通信和互聯網應用的發展，物聯網、云計算、大數據等新興技術與應用不斷涌現。這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。本書拋開深奧的理論條文，采用了大量的圖表與案例，深入淺出，將枯燥生硬的理論知識用詼諧幽默、通俗易懂的語言娓娓道來。本書除對必備的理論知識進行介紹外，還注重實務操作，旨在幫助數據分析人員快速掌握數據分析的核心知識，實現數據分析能力的大幅度提高。

·12.6萬字

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大數據數學基礎（Python語言描述）

本書全面地講解了在科學領域廣泛運用的微積分、概率論與數理統計、線性代數、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與Python的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括極限、導數、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數理統計的基礎知識，包括數據分布特征、概率與概率分布、參數估計、假設檢驗等；第4章介紹了線性代數的基礎知識，包括行列式、矩陣的運算和特征分解、奇異值分解；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書示例大都結合Python進行求解分析，且每章都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·9萬字

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Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

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大數據運營與管理：數據中心數字化轉型之路

本書立足企業數據中心，對其演進歷程進行了回顧和總結，并站在數字化轉型的歷史潮頭，闡述了數據中心轉型的深層次原因和驅動力，明確了轉型的基本思路和模式，提出了數據中心運營管理并實現數字化的基本框架，探討了一些可供借鑒的實施策略、建議和實踐案例，為企業數據中心的發展描繪了新藍圖、開啟了新天地。因此，本書對于很多尚在苦苦思索數據中心在企業數字化轉型中如何定位、如何轉變的管理者來說，有著非常重要的指導意義。本書適合政府機構、各行業的信息化部門管理者、數據中心工作人員及相關研究人員閱讀。

·21萬字

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反饋：化解不確定性的數字認知論

反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數字化和智能的本質，也是影響未來商業最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現智能，基于簡單反饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數字化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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區塊鏈+：落地場景與應用實戰

本書從核心技術、運作邏輯、發展現狀、落地場景等方面介紹了最新技術——區塊鏈，主要介紹了區塊鏈在新零售、數字身份、數字版權、金融、物聯網、能源、教育、醫療、社交等領域的應用，增強了本書的實用性和可讀性。另外，本書還介紹了區塊鏈與5G、人工智能的融合應用。本書站在讀者的角度，從實際操作層面出發，全面闡述與區塊鏈有關的理論、落地場景、應用案例等。本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的可操作性，還具備一定的前沿性，是提升企業競爭力的必備工具。

·12.1萬字

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PostgreSQL實戰

本書由資深數據庫專業開發人員撰寫，系統介紹PostgreSQL10的豐富特性及其在生產實踐運維中的技巧，全書分為18章。基礎篇包括第1~4章，主要介紹PostgreSQL基礎知識，例如安裝與配置、客戶端工具、數據類型、SQL高級特性等，為讀者閱讀核心篇和進階篇做好準備；核心篇包括第5~9章，主要介紹PostgreSQL核心內容，例如體系結構、并行查詢、事務與并發控制、分區表等；進階篇包括第10~18章，主要介紹PostgreSQL高級內容，例如性能優化、物理復制、邏輯復制、備份與恢復、高可用、版本升級、擴展模塊、Oracle數據庫遷移PostgreSQL實戰、PostGIS等。

·17.6萬字

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InfluxDB原理與實戰

本書從邏輯上分為四個部分，各部分的主要內容如下：第一部分為準備篇（第1～2章），簡單地介紹了InfluxDB的歷史發展、社區生態、優勢等背景知識和安裝部署、軟件包各程序功能等基礎知識，并以安裝部署DevOps實戰為例，幫助讀者快速開始使用InfluxDB。第二部分為基礎篇（第3～8章），著重講解了InfluxDB的核心功能，包括基礎操作、連續查詢、保留策略、認證授權、集群和可用性、備份管理、節點管理、第三方協議等，并以多個DevOps實戰為例，幫助讀者全面理解InfluxDB的功能原理并掌握InfluxDB核心功能的實戰技巧。第三部分為實戰篇（第9～10章），分別以基于TICK的DevOps實戰和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps實戰為例，幫助讀者掌握以InfluxDB為核心的企業級監控系統的構建方法和實戰技巧。第四部分為擴展篇（第11章），著重講解InfluxDB的源碼編譯方法，并對啟動流程、配置模塊、HTTP寫入和查詢流程進行了源碼分析，幫助讀者打開探索和研究InfluxDB源碼的精彩之門。

·8.7萬字

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企業大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐

本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業大數據系統的前期準備工作，包括如何構建企業大數據處理系統的軟件環境和集群環境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數據攝入過程，以及在查詢過程中如何實現Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，以及使用Java語言實現客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數據分析平臺和基于JMX指標的監控系統。

·8萬字

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SQL優化最佳實踐：構建高效率Oracle數據庫的方法與技巧

本書從多角度闡述了SQL語句優化的方方面面，總體上可分為兩大部分。第一部分主要講解跟SQL優化相關的背景知識和基本原理；第二部分重點講述了優化器的各種優化手段。本書整體具有以下幾個特點：書中內容由項目而生，以一線開發工程師的視角和言語展開。注重實戰。幾乎所有的章節都配以代碼，讀者可在環境中直接編寫代碼并運行。大部分代碼都附有詳細的說明，便于讀者理解內容。涵蓋了SQL語句的諸多方面，特別是第二部分，可作為工作手冊供大家優化時查閱使用。

·15.7萬字

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Ceph源碼分析

眾所周知，在過去十年里，IT技術領域中巨大的創新項目很多來自于開源世界，從壟斷大數據的Hadoop、Spark，到風靡全球的Docker，都證明了開源力量推動了新技術的產生與發展。而再往以前看十年，從Unix到Linux，從Oracle到MySQL/PostgreSQL，從VMWare到KVM，開源世界從傳統商業技術繼承并給用戶帶來更多的選擇。處于開源社區一線的我欣喜地看到，在IT基礎設施領域，越來越多的創業公司從創立之初就以開源為基石，而越來越多的商業技術公司也受益于開源，大量的復雜商業軟件基于開源分布式數據庫、緩存存儲、中間件構建。相信開源的Ceph也將成為IT創新的驅動力。正如SageWeil在2016CephNext會議上所說，Ceph將成為存儲里的Linux！

·9.9萬字

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深度剖析Hadoop HDFS

本書不會是純源碼分析的書籍。首先，我把工作實踐中遇到的許多經驗寫入了書中，第7章便屬于純實踐型的經驗總結。其次，本書會是一個比較“新”的書，這里的“新”并不是指所分析的代碼版本新，而是包含了HDFS未來的一些比較棒的功能特性，以及Hadoop社區目前在做的一些事情。在這本書中，你會看到許多與社區相關的JIRA，了解如何從社區上找到問題的解決辦法。期待本書能給你帶來更多的啟發。

·9.8萬字

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數據會說話：活用數據表達、說服與決策

《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》用通俗易懂的語言、豐富的案例，介紹了如何利用數據有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數據誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數據說服力”；第2～6章分別介紹如何通過尋找合適的參照點、運用不同的統計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結果，來提升數據說服力，讓他人更容易被說服；第7章介紹如何運用4種可視化方法，提高數據的可信度；第8章介紹如何運用6種方法，防止自己在工作和生活中被他人的數據誤導。《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》面向職場人士，可幫助他們在匯報工作、說服客戶、打動他人時更加游刃有余。為了降低閱讀難度，本書不涉及復雜難懂的公式，可作為新手學習數據分析的入門讀物。

·5.9萬字

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HBase應用實戰與性能調優

本書系統介紹了HBase基本原理與運行機制，融入作者多年的開發經驗與實踐技巧，旨在讓HBase應用開發人員和系統管理人員能更好地理解大數據應用程序的部署。由淺入深地講解HBase的概念、安裝、配置、部署，讓讀者先對HBase有一個感性認識，再從應用角度出發介紹高級用法和性能調優。內容既兼顧了初學者，也適用于想要深入學習HBase的讀者。

·6.8萬字

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Python醫學數據分析入門

數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術，其廣泛應用于包括醫學在內的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數據分析框架，深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結合大量精選的實例，使用Python進行數據分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰和應用，盡量淡化分析方法的推導和計算過程，大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數據分析。本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

·7.2萬字

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區塊鏈：看得見的信任

作者借助生活化的語言和事例，以比特幣為突破口，為讀者普及、解析了區塊鏈發展熱潮、區塊鏈技術的核心特點及創新性、區塊鏈技術的利弊、區塊鏈技術的應用場景及未來潛力等知識。作者以貼近生活的案例展現了加密數字貨幣、加密算法、隱私保護、智能合約等熱點問題的來龍去脈、背景、原理、優缺點、國內外發展狀況及應用趨勢，并通過區塊鏈技術展現了智能時代信任與安全問題的廣度和深度。

·10.3萬字

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Configuration Management with Chef-Solo

Thisisastep-by-stepguide,fullofhands-onexamplesofreal-worlddeploymenttasks.Eachtopicisexplainedandplacedincontext,whilealsopointingoutthekeydetailsoftheconceptsused.Thisbookisaimedatsystemadministratorsandsystemengineerswhohaveanunderstandingofconfigurationmanagementtoolsandinfrastructure.Fornoviceadministrators,itcontainseasy-to-useapplicationrecipestogetstartedimmediately.

·2.2萬字

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二進制分析實戰

如今，讀者可以找到許多關于匯編的書籍，甚至可以找到更多有關ELF和PE二進制格式的說明。關于信息流跟蹤和符號執行也有大量的文章。但是，沒有哪本書可以向讀者展示從理解基本匯編知識到進行高級二進制分析的全過程。也沒有哪本書可以向讀者展示如何插樁二進制程序、如何使用動態污點分析來跟蹤程序執行過程中的數據或使用符號執行來自動生成漏洞利用程序。換句話說，直到現在，沒有一本書可以教你二進制分析所需的技術、工具和思維方式。

·20.6萬字

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從0到1：數據分析師養成寶典

隨著互聯網技術的普及，數據產生的速度加快，數據規模越來越龐大，企業對數據分析師的需求也隨之增加。數據分析師需要做好日常的數據收集與積累的工作，通過數據分析制訂適合企業的發展計劃，幫助企業在激烈的市場競爭中贏得主動權，實現跨越發展。目前世界領先的企業中，大多已經建立了數據分析部門，知名互聯網公司如IBM、谷歌等企業尤其注重發展投資數據分析部門，培養數據分析團隊。數據分析師的分析結論與建議已經成為企業決策的重要參考。本書從數據分析師培養的角度，結合大量的圖表、案例，提煉出新手數據分析師最急需了解的內容，幫助讀者從宏觀角度全面了解數據分析師的工作流程。對于想要入行的新手來說，這是一本非常實用的工具書。