Reactive Programming in Kotlin

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth

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。

这是一本能指导首席数据官（CDO）快速构建知识体系和能力模型的标准指南。本书融合了作者对CDO角色的深刻理解和深厚的工程实践经验，系统而全面地介绍了CDO所需的核心知识体系与能力模型。本书从CDO的基本概念出发，逐步深入探讨了CDO在政策环境、数字化转型、组织数据体系建设与管理、数据价值创造等方面的关键作用。书中不仅详细阐述了CDO应具备的基础数据知识和组织数据管理能力，还通过丰富的案例和实战技巧

《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块：第一模块是基础理论，包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导，而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式，兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员

本书将从内部组件、外部应用和数据结构3个方面为读者介绍Redis常见、经典的用法与实例，并且所有实例均附有完整的Python代码，方便读者学习和参考。全书分3个部分：第一部分讲内部组件，介绍的实例通常用于系统内部，如缓存、锁、计数器、迭代器、速率限制器等，这些都是很多系统中不可或缺的部分；第二部分讲外部应用，介绍的实例都是一些日常常见的、用户可以直接接触到的应用，如直播弹幕、社交关系、排行榜、分页

本书全面介绍数据产品开发与经营，全书共13章，分为数据产品基础、数据产品开发、数据产品实践、数据产品经营四篇。第一篇深入分析国家和地方层面的数据资产政策，提出数据资产运营框架，并介绍数据资源的治理和数据产品。第二篇详细阐述数据产品开发三大策略、数据产品设计五步法、数据产品开发方法以及数据产品运营方法。第三篇全面介绍数据产品开发的实践案例，特别从数据要素型企业、数商型企业两个角度说明数据产品开发的实

本书主要向读者介绍基于互联网技术的数据分析原理与方法，帮助读者理解并掌握数据分析能力，可使用到实践中并提升工作能力。本书具体内容包括学数据分析有什么用，数据分析的基础方法，数据分析的起点，数据分析的基础，数据分析的准备；通过数据分析看清现实，通过数据分析抓住业务增长机会，通过数据分析发现异常、处理异常、防止异常，通过数据分析预测与推荐，通过数据分析服务线下业务，数据分析结果汇报，以及让数据分析结果

本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。