本书首先从Python的基础语法入手，然后逐步深入到Python的高级特性。全书分为9章，第1章介绍Python的开发环境搭建；第2章介绍Python的数字类型和输入输出函数；第3章介绍Python流程控制结构中的各种语句；第4章介绍Python的组合数据类型，使用列表、元组、字符串、集合、字典解决实际问题；第5章介绍函数；第6章介绍面向对象编程，它教会我们如何用面向对象的思维方式思考问题，如何用代码表达想法；第7章介绍文件和目录的常见操作；第8章介绍程序中异常的处理方法；第9章介绍了

本书以项目为导向，以任务为驱动，全面地介绍了ECharts数据可视化的应用全书共7个项目，项目1介绍了数据可视化概述；项目2-项目5介绍了农村电商可视化案例的农村电商发展趋势分析、销售趋势分析、用户行为分析，以及可视化大屏，内容涵盖坐标系下的网格和坐标轴，标题、图例、工具栏、提示框、标记点、标记线组件，鼠标事件，触发组件的行为事件，主题，多图表联动，异步数据加载等；项目6介绍了电商平台运营数据可视化分析综合案例；项目7介绍了基于ECharts的大数据分析可视化平台实现电商平台运营数据可

在信息化和数字化飞速发展的今天，数据安全已成为企业运营的核心议题，数据作为生产要素在大规模的流动和使用过程中面临着新的挑战，区块链、人工智能技术的发展为数据安全防护提供了新的解决思路和方法。本书从数据安全的基本概念入手，深入分析了国内外数据安全形势，探讨了数据资产的生命周期安全管理，以及数据安全的关键技术手段，同时强调了数据安全的组织管理与政策法规的重要性。此外，书中还详细阐述了数据安全的应急响应与灾难恢复策略，并通过实战案例分析，提炼出数据安全防护的优秀实践，旨在为读者提供一套完整的数据安全防

近年来国家对数据要素越来越重视，相关的法律政策陆续发布，这些法律政策的出台不仅引起了学术界对数据要素的高度重视，也推动了产业方对数据要素的广泛应用，更推动了数据资产入表的深入开展，使全民对数据要素的认识和应用提高到一个新台阶。 为方便广大读者学习、领悟和贯彻这些法律政策，本书组织了本领域相关重量级专家对相关法律政策进行解读，论述法律政策出台的背景及缘由，以及其指向及重点，为读者了解法律政策提供简明扼要的辅助，同时帮助从业者了解法律政策出台目的，引导从业者按照法律政策取向干事创业、取得实际成效。

本书以深入剖析“数据要素×”的内涵、特点和实现路径为核心，从基础理论和领域实践两个维度构建系统性分析框架。在基础理论部分，详细呈现了数据要素的特点特征、作用机制和应用模式，并重点探讨了其与新质生产力、数字经济、经济社会发展等重大战略间的紧密关系。在领域实践部分，对数据要素的应用现状和当前难点问题加以深入分析，结合行业实践具体案例，详细分析数据要素与具体行业领域乘数效应发挥的背景环境、运行情况、成效研究，通过“数据要素×”在 12 个行业领域的应用案例，展现其实际运作模式和取得的显著效果。 本书可

本书紧跟大数据技术的最新发展、重视基础知识体系，系统地介绍了大数据技术与应用的基本概念和思维方式，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等相关内容，并结合了最新的技术应用案例，讲述了大数据在金融、互联网、生物医学等领域的应用以及大数据环境下的隐私和安全问题。 本书既可以作为高等院校大数据、计算机科学与技术、软件工程及相关专业课程的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及对大数据技术感兴趣的读者阅读和参考。

本书深入探讨了图方法在文本挖掘领域的应用，强调了图模型在处理文本数据时对上下文和长距离语义依赖关系的捕捉能力。全书分为３部分，共８章，系统地介绍了基于图的文本挖掘技术，并通过多个自然语言处理任务(如短文本分类、虚假新闻检测、知识图谱表示学习等)展示了图方法的有效性。作者结合丰富的科研和项目经验，提出了创新的图模型和算法，旨在解决数据稀疏和复杂语义建模问题。

"本书是一本全面介绍大数据分析理论基础、方法、技术及其应用实践的专业书籍，以数据分析的基础理论为出发点，详细阐述了数据采集、清洗、预处理、探索性数据分析等前期准备工作，为读者揭示了数据分析的全过程和方法论。
本书着重介绍线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等常用的数据分析方法，并通过TensorFlow等工具的应用，展示如何在实际项目中应用这些技术进行数据挖掘和预测分析。此外，作者还精选了金融、电商、物流等行业的大数据分析案例，详细讲解了从数据处理到模型构建，再到结果解释的完整流

“大数据技术应用基础”是财经类专业学生学习财务大数据技术的入门课程。本书选取薪资管理、量化投资、固定资产管理3个常见的财务工作场景，详细介绍这些工作场景涉及的大数据基础知识、数据库基础操作和高级操作，以及数据采集和数据可视化等专业知识。

本书以Kettle工具实现ETL流程为目标，将ETL知识点与项目任务相结合，配套真实的案例，按照ETL的流程，循序渐进地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共6个项目，项目1介绍了ETL概念和ETL工具；项目2以食品销售数据为例，介绍了获取不同类型源数据的方法，并说明了它们之间的差别；项目3以整合和处理某供应链的食品销售数据为案例，从获取多份源数据开始，经过数据清洗、删除、合并、去重、排序、过滤和输出等一系列与ETL流程相匹配的任务操作，整合和处理成一份符合项目阶段目标要求的数据