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；第7章介绍了Kettle工具任务的相关组件，能够帮助读者串联不同的任务，以及实现调度的功能；第8章介绍了无人售货机ETL项目，通过项目案例的形式，帮助读者将所学知识融会贯通。

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；第7章介绍了Kettle工具任务的相关组件，能够帮助读者串联不同的任务，以及实现调度的功能；第8章介绍了无人售货机ETL项目，通过项目案例的形式，帮助读者将所学知识融会贯通。

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。

本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。

本书以项目为导向，由浅入深地介绍Excel 2016在数据获取与处理中的应用。全书共14个项目，项目1简单介绍Excel 2016的界面，以及工作簿、工作表、单元格的概念；项目2介绍各种类型数据的输入；项目3介绍如何美化工作表；项目4介绍如何使用Excel获取文本数据；项目5介绍如何使用Excel获取网站数据；项目6介绍如何使用Excel获取MySQL数据库中的数据；项目7介绍如何对数据进行排序；项目8介绍如何筛选数据中的关键信息；项目9介绍如何对数据进行分类汇总；项目10介绍如何制作透视表；项目11～项目13分别介绍日期和时间函数、数学函数、统计函数的应用；项目14介绍宏的应用。每一个项目都包含了技能拓展，以补充Excel在数据获取与处理方面的应用。此外，项目2～项目14包含了技能训练，可以帮助读者巩固所学的内容。 本书可作为高校数据分析类课程的教材，也可作为数据分析爱好者的自学用书。

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。

Excel是微软Office套装软件的重要构成部分，能够完成数据的采集、整理、统计、分析与可视化等多种操作，被广泛应用于管理、统计、财经、金融等众多领域。 本书汇集了用户在使用Excel进行数据处理与分析时最常见的问题需求，通过180多个实例的演示与讲解，帮助读者灵活有效地使用Excel来处理工作中遇到的问题。 本书共14章，详细介绍了Excel 2016在数据处理与分析方面的各种应用技巧，内容涉及导入外部数据源、数据输入、数据规范、数据整理与表格编辑、数据排序和筛选、使用条件格式标识数据、函数公式的应用、使用透视表统计数据、单变量求解、规划求解、Power Query及Power Pivot的基础应用，以及使用图表和图形对数据可视化及表格打印等内容。 本书采用循序渐进的方式，由易到难地介绍Excel中的常见知识点，除了原理和基础性的讲解外，还配以典型示例帮助读者加深理解，突出实用性和适用性。本书注重知识结构的层次性，循序渐进安排各个章节的知识点，尽量降低学习难度，通过翔实的操作实例和丰富的课后练习题目，培养学习者的动手实践能力。

数据预处理在大数据和人工智能方面有着广泛的应用,本书结合理论和工程应用循序渐进地介绍数据预处理技术，内容包括：网络爬虫、数据采集与存储、python数据处理库、信息格式化抽取、数据清洗、数据集成、特征向量化、特征降维、可视化技术、数据预处理在实际项目中的应用及其深度学习技术进行数据预处理。本书的特点是示例代码丰富，实用性和系统性较强，适合于大数据从业者、AI技术开发人员、培训机构及大专院校相关专业的教学参考书。

本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

本书主要面向高校师范类各专业，以学生上岗前形成较熟练的教学软件设计与制作技能为目标，介绍了多媒体基础理论、计算机辅助教学基本理论、单机课件制作、教学积件制作、网络课件制作、教学软件综合开发与使用等内容。全书包括7章：多媒体技术基础、多媒体CAI与教学软件设计基本理论、PowerPoint2013与多媒体课件制作、CamtasiaStudio8与微课视频制作、FlashCS6与教学积件制作、Authorware7与多媒体教学软件制作、DreamweaverCS6与网络课件制作。本书理论知识适度，实例贴近中小学课程教学，可作为师范类本科学生计算机辅助教学、多媒体课件制作等课程的教材，也可作为广大中小学教师制作教学软件的工具参考书。