Python数据分析与数据化运营

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，

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8章，第1章介绍新媒体数据分析的基础知识；第2章介绍各种新媒体数据分析指标；第3章介绍新媒体数据的采集；第4章介绍新媒体数据处理；第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法；第6章介绍新媒体数据可视化；第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能；第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。

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

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

本书以Kettle实现ETL流程为目标，将ETL知识点与任务相结合，配套真实案例，深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章，第1章介绍了ETL概念和ETL工具，让读者在了解ETL相关的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件，包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容，内容与ETL流程匹配，能帮助读者快速掌握ETL

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。

本教材共介绍7个项目，项目1为云数据中心认知，主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计，主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型，主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云