《游戏数据分析实战》主要针对游戏策划、游戏运营、游戏数据分析、产品数据分析挖掘、数据平台开发维护人员 及对数据分析感兴趣的读者，介绍怎样利用数据分析游戏生命周期中各阶段遇到的问题。 《游戏数据分析实战》主要分为三部分：第一部分主要介绍游戏数据分析相关指标体系，通过这套体系，可以初步 监控游戏整体运营情况；第二部分主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品 分析及投资收益预测，对游戏品质进行定位，评估正式上线后的效果；第三部分主要对游戏正式发行 后的用户流失、活跃用户分类、付费习惯、版本迭代效果、区服合并等主要问题进行深入探讨，实现 游戏的精益化运营。 《游戏数据分析实战》的特色是以详细案例为主，通过 SPSS、Excel 等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式 让读者快速掌握游戏数据分析方法。

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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。

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微软数据科学家融合自己多年数据分析实践经验系统讲解数据分析与建模的各种方法、工具及算法，给出一系列Python代码示例，并提供60多个实战技巧，可以帮助深入理解数据分析技术，高效使用Python工具解决现实数据科学任务。 全书共11章，可分为三部分。第一部分（第1~2章）讲授一些实战技巧，用于读取、写入、清洗、格式化、探索与理解数据；第二部分（第3~7章）介绍一些较深入的主题，包括分类问题的处理、多种聚类模型、降维技巧、回归模型和时间序列技术等。第三部分（第8~11章）介绍更高深的主题，从图论到自然语言处理，到离散选择模型，再到模拟。

本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。首先介绍了Eviews软件的整体架构和设计理念，然后围绕截面数据、时间序列、面板数据 3 种典型类型的数据，介绍了Eviews软件的功能。通过配合实战案例，本书重点介绍了Eviews的操作步骤、指令和输出结果的解读。 本书分为23章，主要内容有Eviews简介、Eviews的安装、初识Eviews、工作文件、对象、序列、组、样本、图形、图形工具、截面数据的基础性分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析、因子分析、时间序列的基础性分析、ARIMA 模型、GARCH 模型、面板数据模型。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合 Eviews的入门用户和进阶用户阅读，也适合对经济计量学、金融计量学、统计学感兴趣的读者阅读。另外，本书也适合政府部门、研究机构从事经济管理工作的人士使用。

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本书在着重解决游戏分析的基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为佳切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。本书分为两大部分：第壹部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体的产品每个阶段用户的数据运营知识。第二部分则重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。

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本书作为Flink的入门书，从Flink核心编程语言Scala讲起，涵盖当前Flink主流的开发组件。以实操为主，深入讲解每一个操作步骤，包括DataSetAPI离线数据处理、FlinkSQL快速结构化数据处理、DataStream实时数据处理，同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和ScalaAPI详解。即使没有任何Flink基础的读者也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Flink集群，是一本真正的实操指南书籍。本书可作为大数据开发人员的随身手册，也可作为Flink新手入门的指导书籍，以及大数据从业者的参考用书。