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。

本书全面系统地融会贯穿了计算机二维绘图和三维绘图。针对工科相关专业需要，以知识脉络作为线索，以工程典型实例作为抓手，帮助读者掌握工程设计的基本技能和技巧。本书引用的实例是工科相关专业常用的经典工程设计案例。本书二维部分包括平面图形、组合体、轴测图、剖视图、零件图的绘制，三维部分包括零件建模、零件装配、工程图转换等。本书能够反映专业设计理念和学生创新训练的精髓，并达到举一反三的效果。

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

本书结合作者多年使用UG NX 软件的实践经验，以及教学培训中的体会，精选了18 个典型项目，以图文形式，由浅入深、循序渐进地介绍了UG NX 软件建模、装配、制图和加工等模块常用的功能和命令，包括草图、特征建模、曲线曲面建模、同步建模、装配建模和工程图，以及型腔铣、底壁铣、深度轮廓铣、固定轮廓铣、区域轮廓铣、清根铣、钻孔、铣孔等内容。
本书以实用为原则，以应用为目标，以项目为主线，结构严谨，内容翔实，知识全面，语言简洁，图文并茂，可读性强，兼顾设计思路和设计技巧，是一本很好的从入门到精通

《CAXA电子图板2023基础与实例教程》以绘制工程图样为主线，结合大量实例，系统地介绍了CAXA电子图板2023的强大绘图功能及其在工程绘图中的应用方法和技巧。全书共12章，分别介绍了CAXA电子图板基础知识、基本操作、图形绘制、图形编辑、分层绘图、工程标注、图纸幅面、绘制零件图、图块与图库、绘制装配图、系统工具与绘图输出、综合应用实例等内容。
本书理论和实践紧密结合。在介绍理论的基础上，结合软件的基本功能列举了大量例题，每章又通过一个实例，详细地演示了该章所讲述的主要内容及绘

本书以MBD数字化制造为核心，分5章阐述MBD数字化制造技术，包括MBD技术发展及其应用、基于模型的定义技术、基于模型的机加工工艺设计技术、基于模型的协同工艺设计技术和基于模型的装配工艺设计仿真技术。书中通过理论与实践案例相结合的方式，由浅入深地阐述了MBD基本理论和工程中典型机械零件MBD模型的构建方法，突出工程实用性，力图使读者更好地了解MBD技术及其应用。
本书既可作为智能制造工程、机械设计制造及其自动化等机械类专业学生的教材，也可作为相关工程技术人员的参考用书。本书配有数字课程资源

“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