数据是最有价值的资源，发掘这一价值需要超越技术本身。本书抛开数据科学技术的细节，致力于解决该主题研究中通常没有涵盖的数据科学“其余部分”的关键问题。包括确立正确问题，收集正确数据，进行正确分析，做出正确决策以及决策评估，与决策者建立信任，将数据科学团队置于正确的组织节点，以及帮助公司实现数据驱动等内容。这本书给出了数据科学入门和避免陷阱的实用性建议，解决了几代统计学家面临的问题，是统计学、计算机科学系、商学院，分析学院专业人士以及所有企业管理者的必读书。

本书是一本数据治理领域的实战型手册，共8章，内容包括：数据治理的基本概念、数据治理的价值、数据治理的核心职能、实施数据治理的前提、实施数据治理的五个阶段、数据治理的十大核心能力建设、数据治理工具与技术、数据治理行业实践案例。本书语言通俗易懂，体系完整，案例丰富，系统全面地介绍了数据治理的目标、价值、方式、方法、工具等领域的相关知识，可以帮助读者快速理解数据治理的概念，认识数据治理的架构，掌握数据治理的基本方法。本书配套提供数据治理专题讲座视频、拓展的项目案例集。

这是一本从点、线、面、体多个维度深度解读性能优化方法的专业工具书。其中，“点”指的是代码中的单个语句或函数，可以通过代码级别的优化来提升性能；“线”指的是代码中的执行路径，可以通过算法和数据结构的优化来提升性能；“面”则上升到模块、子系统级别；“体”则指的是整个系统，可以通过整体性优化来提升性能。本书首先介绍了性能优化的认知和方法论；然后介绍如何建立性能测试与评估的体系；接着对网络、通信、客户端、单服务实体、数据库等的性能约束特点进行深度剖析，提出具体的优化方法与策略；之后剖析了缓存系

本书是中国计算机学会青年计算机科技论坛在2021年举办的“大数据治理的关键技术路径”深度思辨论坛的成果，着重讨论大数据治理的内涵和大数据治理的可行技术路径，包括大数据治理的背景与内涵、大数据安全和隐私保护、大数据管理和数据流转、面向大数据应用的算法治理等内容。书后还收录了深度思辨论坛的起源、论坛组织纪实与精彩观点，梳理了大数据治理中的挑战，并对未来的潜在研究方向进行了展望。

本书旨在建立和推动“动力学刻画的数据科学”理论和应用研究。全书共六章，内容包括：复杂动力系统理论基础、高维数据的临界预警理论及方法、短时间序列的预测理论及方法、动力学因果检测理论及方法、基于动力学的势能景观构建理论及方法、混沌反馈学习理论及深度学习方法等。全书交叉融合了数学理论、统计学方法、人工智能、计算系统生物学方法等知识，做到数学理论与实际应用并重，动力学算法与统计学方法互补，内容图文并茂、清晰易读、由浅入深，并在第2章至第6章末尾配有相关前沿领域的展望与讨论，读者可以通过阅读本书了解所涉及

本书的主要内容有：熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码。

本书阐述数据驱动的工业过程监控与故障诊断的理论与应用方法，主要内容包括：过程监控必要的基础知识、常见测量方法、检测指标、控制限设计和仿真平台；面向间歇过程的故障检测方法，包括软过渡PCA监控、基于核费希尔包络分析的故障识别、基于局部特征相关性的故障诊断；面向质量监控的全局与局部特征融合的故障诊断方法，包括基于全局加局部偏最小二乘模型、局部保持偏最小二乘模型、局部线性嵌入潜结构偏最小二乘的投影模型和鲁棒L1偏最小二乘模型的多种质量监控方法；面向故障溯源的数据与机理融合诊断方法，包括基于贝叶斯因果模

本书的主要特点是专业性、针对性较强，主要针对工科专业，特别是自动控制相关专业研究人员学习。涵盖了概率论基础与随机过程的基本概念，泊松过程、离散时间马尔可夫过程、连续时间马尔可夫过程、鞅、布朗运动、伊藤微积分、随机系统的最优估计、随机系统的最优控制与优化控制等，涵盖了工科专业所需的随机过程的基本内容. 同时，本书配有大量与自动控制、通信、信号处理等专业相关的例题和习题.本书可作为高等院校理工科专业高年级本科生及研究生教材，也可供相关专业的教师及工程技术人员参考。

本书介绍预测控制理论和双层结构工业算法，包括预测控制原理、预测控制模型辨识、预测控制稳态目标计算、稳定过程和积分过程的双层动态矩阵控制、状态空间模型的双层动态矩阵控制、双层预测控制的非线性和变自由度处理技术，以及两步法状态空间预测控制与广义预测控制。本书综合考虑研究生这类读者群的接受水平和期望，将预测控制理论融人工业领域。本书提供大量仿真算例和例题，并且给出部分程序代码供读者研究与参考。

本书介绍了数据质量管理和治理的核心概念，以及定义和评估数据质量的技术，以提高业务中的数据质量水平，并确保生成的数据支持高级分析和AI应用程序。本书还给出了4步DARS法实现的高质量数据体系。这种方法是战略和战术的结合，旨在从数据中为企业提供最大价值。本书内容涵盖：定义篇，旨在确定数据质量及其特征或维度，以实现读者对数据和数据质量的共同理解；评估篇，用于确定各项数据质量水平并查明问题根源；实现篇，即贯彻行业最佳实践，改善数据生命周期的数据质量；持续篇，用于确保已实现的所有好处得以延续。本