这本书是基于对RUC新闻坊的田野调查的观察笔记。我们试图带着读者体验一场如何用数据进行叙事的旅程：通过还原每一个细微的实践场景，让读者感受我们当时之所做所想，以微薄的经验和反思对数据叙事的理论和方法展开探讨。我们把数据作为方法，去探索叙事的可能性，探索如何运用数据叙事在这个信息和观点纷杂的时代做更有效的沟通。

这本书是基于对RUC新闻坊的田野调查的观察笔记。我们试图带着读者体验一场如何用数据进行叙事的旅程：通过还原每一个细微的实践场景，让读者感受我们当时之所做所想，以微薄的经验和反思对数据叙事的理论和方法展开探讨。我们把数据作为方法，去探索叙事的可能性，探索如何运用数据叙事在这个信息和观点纷杂的时代做更有效的沟通。

编辑推荐 《数据科学:理论、方法与R语言实践》从实用的角度较为全面地展现了数据科学的主要内容。并结合大量的实际项目案例，利用R语言详细地讲解了数据项目的开发过程和关键技术。《数据科学:理论、方法与R语言实践》适合作为高等院校高年级本科生和研究生及从事数据管理与分析的工程技术人员的主要参考书。 名人推荐 本书是所有数据科学家都应该拥有的一部独特、举足轻重的书籍。 ——引自Jim Porzak的序言，Bay Area R Users Group联合创始人 覆盖了端到端的全部过程，从数据探索到建模再到交付结果。 ——Nezih Yigitbasi，Intel公司 对志向高远的年轻数据科学家和经验丰富的数据科学家而言，本书充满了有用的宝石。 ——Fred Rahmanian，西门子医疗 使用真实的示例进行数据分析，强烈推荐。 ——Kostas Passadi...(展开全部)

公共外交是随着全球化的发展、信息革命以及现代化的深入而产生的一种重要外交现象，与传统外交的衰落以及外交公开化的历史趋势一致，体现了外交理论在和平与发展成为时代主题背景下的新发展，符合世界发展的主潮流。 《复旦大学国际问题研究丛书：公共外交的理论与实践》运用科学研究纲领方法论与案例研究相结合的方法，对公共外交的历史条件、理论硬核、组织体制、资源基础、具体形态以及实践操作等方面进行了系统的考察，是国内第一本系统研究公共外交理论与实践的学术专著。 《复旦大学国际问题研究丛书：公共外交的理论与实践》在全面回顾和综合中外学术界关于公共外交研究成果的基础上，回答了一系列困扰学术界的新问题，比如公共外交究竟是历史发展的必然，还是一个国家混淆视听的宣传策略？公共外交所围绕的理论核心和目标使命是什么？在客观的外交运行中，究竟哪些行为属于公共外交的范畴，它们又是如何支持...(展开全部)

本书主要面向架构师，或者是有具体大数据问题需要解决的工程师；也适合从零开始搭建大数据结构，或者需要将现有的非大数据的需求修改成大数据方案的读者。你将从书中学到以下方面的知识：◎数据存储◎计算资源◎计算模型◎大数据应用◎数据治理◎大数据与人工智能

数据库云平台是当今乃至今后一段时期信息化领域普遍关注的一个热点领域。云技术的本质是分布式计算，而数据库云平台揭示的正是分布式计算在数据处理领域的本质问题。本书介绍了数据库的起源与发展，分析了关系型数据库与NoSQL数据库的适应场景，介绍了国产自主可控数据库云平台发展现状；针对云计算环境大数据时代对结构化和非结构化数据的管理需要，介绍了关系型数据库中的事务、数据恢复、SQL、分布式数据库和NoSQL数据库的一致性与事务等理论；针对越来越多的大数据业务，介绍了数据库应用系统的设计、优化和集成技术。结合发展趋势，重点介绍了当前流行的关系数据库和NoSQL数据库的编程技术；针对信息化建设演进式发展，介绍了数据库重构技术。本书作为计算机、网络工程、信息管理院校研究生的高端教材，适合具有一定计算机基础知识的读者学习，也可作为数据分析师、系统架构师的数据库、云技术培训教材，以及各企事业组织实施信息化建设、流程再造、大数据的生态系统构建和信息化基础知识训练的参考书。

语言是人类文化独特的高级符号系统，也是对外文化传播的关键要素。一个国家的政治、经济、文化的影响力，往往是伴随着语言传播实现的。语言符号如此重要，以至于学者们常将它视为人类社会演进的具体表现。本书从国际关系与传播学、语言学视角，探讨汉语在国际传播过程中的特点与时效等问题，以期发现其规律，为汉语的进一步国际化做出一定贡献。本文集是近三四年来笔者在语言治理理论和实践层面的相关思考和践行的一次汇聚，包括四编和一个附录，共二十一篇文章。第一编是语言治理偏理论的宏观分析，后面三编则是对语言治理三个分领域的理论和实践考察，附录收录了“语言战略研究”微信公众号“观约谈”专栏的七篇小文。

内 容 提 要 本书系统阐述了矩阵计算这门学科的基础理论、基本方法和近十几年来发展成熟 并得到了广泛应用的新成果.内容包括：矩阵知识的复习和补充，矩阵计算概论；求 解线性方程组的直接法和迭代法，线性最小二乘问题，共轭梯度法；求解特征值问题 的QR方法和同伦方法；Lanczos方法以及求解Jacobi矩阵特征值反问题的正交约 化方法等. 本书取材上，既注重基础理论的严谨性、方法的实用性，又保持了内容的新颖性， 反映了该学科的最新进展.本书内容自封，各章之间相对独立，可适用于不同读者的 需要. 本书可作为计算数学、应用数学等有关专业高年级大学生和研究生的教材或教学 参考书，也可供从事科学计算的数学工作者、工程技术人员和高校有关专业的高年级 大学生和教师参考，

这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。 本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。 第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重点。 第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。 第三篇（第7~8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。 第四篇（第9~10章）：揭秘数据从埋点收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标开发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师必备技能之一。 第五篇（第11~12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。

这是一本讲解组织数据能力建设与数据应用工程化的著作，它旨在为企业应用和管理数据提供组织建设、技术体系和行业解决方案方面的理论指导和实践经验。 　　　　 本书是几位作者在数据领域十几年工作经验的总结，得到了业界10余位专家的一致好评。无论是互联网行业的数据原生类企业，还是正在数字化转型的传统企业，本书将为它们大规模、工程化地发挥数据的价值提供有意的参考。 　　　　 本书的内容大致分为如下4个方面： 　　　　 （1）行业分析 　　　　 从宏观角度阐述了数字化变革带来的问题和不确定性，并引出了解决这些问题需要掌握的理论和方法。 　　　　 （2）理论方法 　　　　 一方面，详细讲解了企业和组织的技术能力建设方法、发展规律以及成熟度评估，帮助企业打下应用数据的坚实基础；一方面，详细介绍了数据应用成熟度模型的评估、运用和设计，以及数据工程的过程和方法。 　　　　 （3）知识体系 　　　　 详细讲解了数据治理与管理的方法，以及整个大数据体系的技术与架构。 　　　　 （4）实践案例 　　　　 通过4个综合案例分别讲解了数据工程与治理、业务数据化以及数据的工程化应用，既有企业级别的数据管理案例，又有业务级别的营销案例，不仅有To B场景，还有To G场景。