《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》面向地理问题，基于Matlab软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R／S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》最初以北京大学本科生计量地理学的辅助教材形式出现，但实际上是作者对Matlab计算功能深入应用的经验总结。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》中的讲授体例与一般Matlab的教科书不同，计算过程设计为笔者独创，在国内外其他教科书中未曾见到。

《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》面向地理问题，基于Matlab软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R／S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》最初以北京大学本科生计量地理学的辅助教材形式出现，但实际上是作者对Matlab计算功能深入应用的经验总结。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》中的讲授体例与一般Matlab的教科书不同，计算过程设计为笔者独创，在国内外其他教科书中未曾见到。

《基于Excel的地理数据分析》面向地理问题，基于Excel软件，叙述大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)问序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析、灰色系统(3M(1，N)建模和预测方法等。通过模仿《基于Excel的地理数据分析》介绍的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。 这本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书中论述的计算流程完全可以应用到其他领域。 《基于Excel的地理数据分析》的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用八年，可供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划学乃至医学、生物学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读和参考。

《基于Excel的地理数据分析》面向地理问题，基于Excel软件，叙述大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)问序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析、灰色系统(3M(1，N)建模和预测方法等。通过模仿《基于Excel的地理数据分析》介绍的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。 这本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书中论述的计算流程完全可以应用到其他领域。 《基于Excel的地理数据分析》的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用八年，可供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划学乃至医学、生物学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读和参考。

《基于Stata的数据分析流程》对数据分析者而言是一本不可多得的实用好书。高效的数据分析流程能够节省数据管理和数据分析的时间，也是实现统计分析工作可重复性的保障。而这本书就能帮助你优化数据分析的工作流程，提高数据管理和数据分析的效率。 数据分析流程指的是管理数据分析各个方面的过程。规划、记录和组织你的工作，清理数据，创建变量，给变量命名，给数据加标签，检验变量，执行和呈现统计分析，输出可复制的结果，将工作档案化——这些共同构成了一个完整的数据分析流程。在本书中，作者告诉你如何给单人项目或团队项目设计高效的数据分析流程并付诸实践。 作者利用真实示例、Stata命令和Stata文本，展示了数据管理和分析所需的各种高效技术。如果你的工作涉及数据分析，那么这本书非常值得一读。

本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次开发的强大魅力。

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。

本书以统计学史上著名人物的伟大成就为脉络，将数据分析这一学科的发展历程娓娓道来。从开普勒仰望星空拉开统计学序幕，贝叶斯提出主观概率，到人工智能、深度学习逐步渗透今天的日常生活。本书带领读者在数据科学的熠熠星光下，看透大数据的深邃内核。

本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

网络数据分析是网络信息计量学的重要组成部分，也是当前网络界、新闻传播界、信息管理界都十分关注的热点研究领域之一。本书从理论、方法、应用三个角度，全面、系统地论述了网络数据分析的基本原理、方法和工具，详细探讨了它在网络传播、网络信息计量学、网络信息资源管理、电子商务与网络营销、企业管理与市场经营、科学评价与网络管理等许多领域的应用。全书共9章，包括网络数据概论、网络数据仓库、网络数据流量分析、网络数据定性分析、网络数据多维分析、网络数据挖掘分析、网络数据分析系统的开发以及应用和实例等。 本书既适合于高等院校的新闻与传播、信息管理与科学评价、信息计量学与科学计量学、网站设计与管理、管理科学与工程、电子商务、网络营销等专业的师生教学使用，也可供广大信息工作者、网络工作者、科技工作者和有关管理人员学习参考。