《21世纪人口学系列教材•数据管理与模型分析:STATA软件应用》整合数据挖掘、管理、模型分析及Stata统计软件应用于一体，较为系统地介绍了数据的基本结构、缺失值与极端值的处理、因子分析、连续数据与OLS模型、分类数据与logistic模型、纵向数据与固定效果模型、多层数据与随机效果模型、计数数据与相关模型。内容循序渐进，由易到难，结合大量实际问题讲解数据处理技术、常规和前沿模型的特点及软件操作示例，架起基础统计理论和软件应用之间的桥梁，架起研究思路与数据管理和挖掘之间的桥梁，架起研究理论和数据分析方法之间的桥梁，为社会科学领域定量研究的专业教学和普及培训提供了一本通用教材。

数据管理是将原始数据加工整理成可分析的终数据形态的过程。这既是开展定量研究和统计分析的基础，也是所有定量研究者和统计分析人员必须掌握的基本功。传统定量方法的教材侧重介绍复杂的统计模型，而对原始调查数据的整理和清理工作较为忽视，《Stata数据管理教程》则详尽介绍了使用Stata软件开展数据管理的常用方法，内容涉及Stata软件的基本操作、读入和存储数据、数据清理、创建变量、变量运算、添加标签、数据合并、改变数据形态、do文件编写方法、编程入门等。 《Stata数据管理教程》特别适合定量研究的初学者使用；对于有相关数据分析经验的研究者来说，《Stata数据管理教程》的内容也有一定参考价值。

本书以管理和应用视角解读大数据，以大数据分析全生命周期为主线，从大数据的采集、存储、预处理、分析、可视化、治理等环节切入，对大数据管理与应用的理论、方法、工具和应用进行科学合理的组织。 本书包含十六章，分为四篇：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分析技术、数据关联分析技术、深度学习技术、文本分析技术、Web分析技术、可视化技术、数据治理技术；平台与发展篇介绍大数据计算平台和综述大数据管理与应用的新进展。 本书可作为高等学校大数据管理与应用、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等管理类、信息类专业本科生教材，还可以作为各行各业的管理者与实践者的培训用书和参考读物。

本书比较全面地介绍了Excel在数据的组织、管理、计算和分析等方面的强大功能，主要内容包括：Excel的数据输入、数据格式化、数组公式、图表应用、函数、引用和名字等基础知识；工作表数据的排序、查找、透视、筛选和分类汇总等数据管理功能；数据审核、单变量求解、模拟运算、方案分析、规划求解等数据运算和分析功能；Excel宏的应用等。本书的案例数据都来自办公第一线，保证了案例的实用性和典型性，在满足读者学习Excel 2007操作之余，更好地帮助读者提高工作效率，提升竞争能力。

《社会统计分析与数据处理技术:STATA软件的应用》采取循序渐进的原则，由浅入深，由易到难。在遵循国外相关教材的体例的基础上，也考虑到国内学习者目前定量研究的数据处理能力，重点放在数据的处理上。与一般的Stata的使用手册不同，《社会统计分析与数据处理技术:STATA软件的应用》除介绍Stata的一些具体使用方法外，在一些章节还介绍相关的统计原理、数据处理的思路和缘由、研究方法等。

本书由畅销书作者、微软MVP李锐撰写，融合其23年实战与16年教学经验；旨在通过实际案例与实用技巧，帮助读者一次性掌握Excel数据工具、函数公式和数据透视技术，从而高效处理海量数据，优化工作流程，突破职场效率瓶颈，为未来基于AI的数据管理与应用奠定基础。 本书共16章，分为三部分。第一部分为数据工具的核心应用（第1～5章）：第1章概述企业面临的低效困境，并给出高效办公的解决方案；第2～5章详细解析删除重复值、数据验证、快速填充与条件格式等核心功能，帮助读者构建规范的数据源，掌握数据工具的核心应用技术。第二部分为基于函数公式的数据管理（第6～10章）：结合实战案例，系统讲解逻辑判断、文本处理、日期计算、查找引用与统计计算函数，以实现数据的自动化复杂计算功能。第三部分为数据透视与数据分析（第11～16章）：深入探讨数据透视表与透视图的应用，涵盖数据透视表的创建、布局变换、多维度分析（排序、筛选、统计计算）及透视图展示，助力读者从海量数据中提炼关键信息，实现数据的洞察与分析。

本书由畅销书作者、微软MVP李锐撰写，融合其23年实战与16年教学经验；旨在通过实际案例与实用技巧，帮助读者一次性掌握Excel数据工具、函数公式和数据透视技术，从而高效处理海量数据，优化工作流程，突破职场效率瓶颈，为未来基于AI的数据管理与应用奠定基础。 本书共16章，分为三部分。第一部分为数据工具的核心应用（第1～5章）：第1章概述企业面临的低效困境，并给出高效办公的解决方案；第2～5章详细解析删除重复值、数据验证、快速填充与条件格式等核心功能，帮助读者构建规范的数据源，掌握数据工具的核心应用技术。第二部分为基于函数公式的数据管理（第6～10章）：结合实战案例，系统讲解逻辑判断、文本处理、日期计算、查找引用与统计计算函数，以实现数据的自动化复杂计算功能。第三部分为数据透视与数据分析（第11～16章）：深入探讨数据透视表与透视图的应用，涵盖数据透视表的创建、布局变换、多维度分析（排序、筛选、统计计算）及透视图展示，助力读者从海量数据中提炼关键信息，实现数据的洞察与分析。

Meta分析（meta-analysis）是统计合成来自于一系列同类研究的结果，其中用的统计方法可用于任何类型的数据。通过Meta分析，可以 加准确的估计效应的大小及确定影响效应大小的相关因素，还可以产生新的发现。Meta分析可以应用于医学、药学、教育学、心理学、犯罪学、生态学、商业、天文学等诸多领域，当前在医学领域的应用 为活跃。 本书为曾宪涛、任学群主编的《应用STATA做Meta分析（第2版）》。

Meta分析（meta-analysis）是统计合成来自于一系列同类研究的结果，其中用的统计方法可用于任何类型的数据。通过Meta分析，可以 加准确的估计效应的大小及确定影响效应大小的相关因素，还可以产生新的发现。Meta分析可以应用于医学、药学、教育学、心理学、犯罪学、生态学、商业、天文学等诸多领域，当前在医学领域的应用 为活跃。 本书为曾宪涛、任学群主编的《应用STATA做Meta分析（第2版）》。