《空间数据分析理论与实践》对空间数据分析领域进行了广泛的论述。《空间数据分析理论与实践》综述了空间数据分析和位置(地点、背景和空间)在科学以及决策相关研究方面的重要性。涵盖了人们所关注的最新的探索性空间数据分析和空间建模方法，以及如何表达在地理空间中的属性的基本问题。引领读者进入支撑空间数据分析的关键领域，为读者了解和领会这个领域的诸多关键问题提供了一个平台。此书部分内容适合大学本科生和硕士研究生，还包含了让从事空间分析领域研究的地理、社会、经济、环境和统计等学科的科学工作者感兴趣的、具有足够挑战性的内容。

《空间数据分析与R语言实践》较全面地介绍了R应用于空间数据分析的原理和方法。在介绍R中空间数据类、方法、空间对象、空间点类、空间线类、空间面类及空间网格的基础上，首先介绍了空间数据的可视化、空间数据的导入导出、空间数据的处理及定制多点数据、六角形网格、时空网格及大型网格数据类的方法；然后介绍了空间点模式分析、插值与地统计分析、面数据和空间自相关分析和面数据建模；最后介绍了空间数据分析在疾病数据制图及分析中的应用。

本书从ChatGPT的基础原理讲起，逐步深入ChatGPT的基础使用和插件功能，并结合各种数据分析实战案例，重点介绍了ChatGPT在各种数据分析场景中的应用方法，让读者不但可以系统地学习ChatGPT相关知识，而且能对ChatGPT在数据分析中的实战应用有更为深入的理解。本书分为12章，涵盖的主要内容有：ChatGPT简介与基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件应用；ChatGPT构建指标体系、ChatGPT 数据采集与清洗、ChatGPT探索性数据分析和可视化、ChatGPT推断性统计分析、ChatGPT预测分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分类和聚类分析、ChatGPT推荐算法、ChatGPT行业数据分析等的应用方法和实战项目案例。

《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。 作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。

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Spark?SQL是Spark用于处理结构化数据的一个模块。本书共8章内容，由浅入深地讲解Spark?SQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。通过本书的学习，读者能够掌握Spark?SQL核心技术。本书每章安排了习题和总结，以便使读者能更好地学习和更牢固地掌握Spark?SQL编程方法。此外，本书还提供了PPT教学课件、源代码等配套资源，供使用本书的读者下载。 本书可作为高等学校大数据、计算机、统计相关专业学生的大数据进阶课程的教材，也可供相关技术人员学习参考。

真实世界的数据都是多模态的，真正的通用人工智能（AGI）必将超越单一模态的局限。本书作者基于其多年在工业界的大数据技术经验，系统而全面地探讨了多模态数据技术，从基础概念到关键技术，再到典型应用，全方位讲解多模态数据分析的核心技术与前沿实践。首先详尽地介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图片、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，系统介绍了统计分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等多种方法、模型，包括GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合直播视频、医疗领域等案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。 本书体系化强、案例丰富，以"理论框架—技术路径—实战案例”层层递进的方式提供了完整的知识链路，主体基于Python语言的大量实例代码，可以帮助读者学以致用。 本书既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、算法工程师等数据相关从业者的学习用书，也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业的教材使用。

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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。