《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法。《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》的内容来自笔者长期从业经验的总结，所有的内容都是从企业的实际应用出发，涵盖了多个行业，其中包括生产制造业、零售服务业、电商行业等，读者可以将其中的思路和方法轻松地应用到实践工作中。

《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》主要内容包括企业中的大数据介绍、数据分析的目的、数据分析的思路、对比与对标、分类、聚类、逻辑关系、预测、结构、各职能部门的具体数据分析、常用的数据分析工具介绍。

《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》适合企业的管理者与数据分析人员，以及对大数据感兴趣的读者。另外，《企业经营数据分析——思路、方法、应用与工具》还可以作为企业内部的数据分析培训教材。

《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。 《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》第1版曾是受读者欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。第2版充实了数据挖掘领域研究新进展的题材，增加了讲述最新的数据挖掘方法的若干章节。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材。 海报：

这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。 作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角，丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人，本书无疑就是一本必读书。

《商业分析方法与案例:超越报表的商业智能》对商业分析模型的架构进行了深入浅出的介绍，主体内容按照商业分析模型体系中不同模块在组织流程中的角色、模块间的关系进行编排，这样有助于读者全面、连贯地了解商业分析模型体系。全书共分为3个部分：第一部分细述商业分析模型体系（第1章）；第二部分讨论商业分析的五层模型（第2章至第6章）；第三部分讨论商业分析的现实应用及未来发展（第7章至第9章）。《商业分析方法与案例：超越报表的商业智能》在宏观描述商业分析模型体系的同时，着眼于商业分析模块之间的相互联系；以生动的语言和案例为读者展开商业分析提出了许多有价值的观点。《商业分析方法与案例：超越报表的商业智能》以目标读者群的需求为中心，强调商业分析方法的具体实施过程，融前沿性与实用性为一体。

数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作 数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析 模型适用性的评价方法以及结果的可视化 用图形实现变量关系的可视化 在给定置信度的前提下确定样本量 高级统计分析方法和高级绘图

《复杂数据统计方法——基于r的应用》用自由的日软件分析30多个可以从国外网站下载的真实数据，包括横截面数据、纵向数据和时间序列数据，通过这些数据介绍了几乎所有经典方法及最新的机器学习方法。 《复杂数据统计方法——基于r的应用》特点：(1)以数据为导向；(2)介绍最新的方法(附有传统方法回顾)；(3)提供r软件入门及全部例子计算的日代码及数据的网址；(4)各章独立。 《复杂数据统计方法——基于r的应用》的读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科、硕士及博士生，各领域的教师和实际工作者。

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《深入浅出PMP(中文版)》共分14章节，主要以独特的方法对PMP的相关知识作了介绍，具体内容包括过程框架、成本管理、质量管理、人力资源管理、采购管理等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。 你将从《深入浅出PMP(中文版)》学到什么？ 《深入浅出PMP》全面涵盖《项目管理知识体系指南》（《The PMBOK Guide》）的原理且生动不乏味。《深入浅出PMP(中文版)》以独特的方法帮你准备认证考试，不仅仅是回答特定的问题，而且使你考虑项目管理的全貌。将项目管理的概念放入上下文（context），你将能够理解、记住并运用它们——不仅在考试中，而且在工作上。 为何《深入浅出PMP(中文版)》看上去如此不同? 采用神经生物学、认知学和学习理论的最新研究成果，《深入浅出PMP》设计了丰富、可视的、适于大脑工作的形式，而不用过多文字使你发困。

《Excel 2010数据透视表应用大全》全面系统地介绍了Excel 2010数据透视表的技术特点和应用方法，深入揭示数据透视表的原理，并配合大量典型实用的应用实例，帮助读者全面掌握Excel 2010数据透视表技术。 《Excel 2010数据透视表应用大全》共20章，分别介绍了创建数据透视表、数据透视表的切片器、数据透视表的项目组合、数据透视表函数的综合应用、创建动态数据透视表、创建复合范围的数据透视表、通过导入外部数据“编辑OLE DB查询”创建数据透视表、使用“Microsoft Query”数据查询创建透视表、利用多样的数据源创建数据透视表、PowerPivot与数据透视表、数据透视表与VBA等内容。 《Excel 2010数据透视表应用大全》适用于各个层次的Excel用户，既可以作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。《Excel 2010数据透视表应用大全》含CD光盘， ExcelHome好礼巨献，晒单有奖，详情请见海报。 海报：

《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》在对Excel技术论坛上上百万个提问的分析与提炼的基础上，汇集了用户在使用Excel进行数据处理与分析过程中最常见的需求，通过270多个实例的演示与讲解，将Excel高手的过人技巧手把手教给读者，并帮助读者发挥创意，灵活有效地使用Excel来处理工作中遇到的问题。《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》分为6篇25章，介绍了Excel数据处理与分析方面的应用技巧，内容涉及Excel工作环境和基本操作、数据的输入和导入、数据整理和编辑、数据查询、分类汇总和合并计算等方面的使用技巧，以及数据透视表、模拟运算表、单变量求解工具和规划求解工具等数据分析工具的使用方法和技巧。《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，主要面向Excel中高级读者，能有效地帮助读者提高Excel数据处理与分析的水平，提升工作效率。

《Excel2010SQL完全应用》由林盘生、李懿、陈树青、黄朝阳编著，是 “Excel疑难千寻千解”丛书之一，为读者展示了在Excel 2010中运用SQL语 句解决疑难问题的实战技巧。本书包含SQL基础入门、运算符、常用函数、 日期、排序、聚合函数、连接查询、子查询、SQL与数据透视表、SQL与VBA 等方面的应用技巧，以及SQL语句的综合应用。 《Excel2010SQL完全应用》非常全面地阐述了SQL语言在Excel中的应用 ，SQL语法介绍具体全面，案例贴近实际，讲解深入透彻，帮助读者更加深 入了解SQL语言，同时也揭开了SQL语言在Excel中使用的神秘面纱。

《Excel 2007实战技巧精粹》以Excel 2007为蓝本，通过对Excel Home技术论坛中上百万个提问的分析与提炼，汇集了用户在使用Excel 2007过程中最常见的需求，通过几百个实例的演示与讲解，将Excel高手的过人技巧手把手地教给读者，并帮助读者发挥创意，灵活有效地使用Excel来处理工作中遇到的问题。书中介绍的Excel应用技巧覆盖了Excel的各个方面，全书分为8篇共33章，内容涉及Excel基本功能、Excel数据分析、函数与公式应用、图表与图形、VBA应用等内容，附录中还提供了Excel限制和规范、Excel常用快捷键、Excel常用函数、VBA函数功能分类速查表等内容，方便读者随时查看。

《精通Excel 2007:数据分析与业务建模》全面详尽地论述了Excel2007强大的数据处理功能，结构独具匠心，以生动案例组织每个主题，介绍了Excel中与数据分析和业务建模密切相关的众多重要函数和工具，如单变量求解、规划求解和假设分析等，有助于帮助读者解决实际的业务问题。《精通Excel 2007:数据分析与业务建模》还给出了一些解决日常问题的方案以及预测体育赛事结果等颇具娱乐性的案例。

《Excel 2010操作与技巧》是“Excel疑难千寻千解”丛书之一，展示Excel 2010新界面下的操作方法与技巧，对众多用户在实际应用中遇到的疑难问题进行答疑解惑。《Excel 2010操作与技巧》侧重于“解决问题”，主要展示诸多常见疑难的解决方案。 《Excel 2010操作与技巧》共包含217个疑难案例，每个疑难都包含一个或多个解决方案，并融入了一个或多个知识点的讲解，内容涵盖文件管理与个性化设置、打印、单元格和工作表操作、排序与筛选、条件格式、数据有效性、名称、数据透视表以及方案管理器、单变量求解、规划求解、模拟运算表等数据分析工具的应用技巧、综合应用等。阅读《Excel 2010操作与技巧》，可以解决工作中的诸多疑难杂症，有助于提升对Excel的操作能力，提高工作效率。

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.

大数据是当前最为流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为最明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。《大数据日知录：架构与算法》对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储，以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的优秀技术有极大的帮助与促进作用。 《大数据日知录：架构与算法》的读者对象包括对NoSQL 系统及大数据处理感兴趣的所有技术人员，以及有志于投身到大数据处理方向从事架构师、算法工程师、数据科学家等相关职业的在校本科生及研究生。

本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色  与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。  只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。  书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。  教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南（使用实际的数据集和数据分析软件，为本书介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。  向采用本书作为教材的教师提供习题解答。