这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。 作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角，丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人，本书无疑就是一本必读书。

今天，我们的一切行为都在产生数据，而且数量巨大。每次浏览网页、搜索或者用智能手机上网，几乎都会增加数十亿字节之多的数据，而且这个增量还在扩大。如此庞大的数据可以帮助我们更好地理解并预测客户的行为。 最大的好消息是，我们再也无须精通数学或者统计学、甚至无须依赖昂贵的建模软件来分析客户。数据分析领域正在掀起一场革命。仿佛一夜之间，挖掘这些“大数据”的方法与工具变得格外简单，价格也不再高高在上。 来自业内翘楚——奥美互动的董事总经理，在这本书中告诉你怎样利用数据辨认出利润最高的客户，并用最有效的方法接触这些客户，从而增加他们的购买力。 预计现有客户与潜在客户未来的价值。 寻找客户，包括现实和互联网。 判断哪些客户是因为需求购买，哪些客户是因为广告购买，哪些客户是因为价格购买，哪些客户是因为口碑购买。 优化营销配置，使之尽可能带来最高的回报。 以最新的技术优化销售和营销。 本书适合那些希望利用数据促进企业发展、提升利润的读者—— 力求让所有广告费用得到最高投资回报的营销人员 迫切希望企业更快成长的企业主 为终端客户服务的研究机构与产品开发商 负责提高企业净收入的财务人员 寻求反馈的广告创意策划 ……

《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》在对Excel技术论坛上上百万个提问的分析与提炼的基础上，汇集了用户在使用Excel进行数据处理与分析过程中最常见的需求，通过270多个实例的演示与讲解，将Excel高手的过人技巧手把手教给读者，并帮助读者发挥创意，灵活有效地使用Excel来处理工作中遇到的问题。《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》分为6篇25章，介绍了Excel数据处理与分析方面的应用技巧，内容涉及Excel工作环境和基本操作、数据的输入和导入、数据整理和编辑、数据查询、分类汇总和合并计算等方面的使用技巧，以及数据透视表、模拟运算表、单变量求解工具和规划求解工具等数据分析工具的使用方法和技巧。《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，主要面向Excel中高级读者，能有效地帮助读者提高Excel数据处理与分析的水平，提升工作效率。

《让Excel飞:职场Office效率提升秘籍》是一本关于如何有效利用Excel和Access提高职场效率的书。书中凝聚了作者多年来关于如何利用Excel和Access提升个人生产力的独特思考。《让Excel飞:职场Office效率提升秘籍》共分两部分，分别是"决战Excel"和"让Excel飞"。在第一部分，介绍了绝大部分Excel高级特性、Excel管理应用应避免的问题、Excel管理建模和报告自动化基础，以及Excel与报告自动化等内容；在第二部分，介绍了Excel用户需要了解的Access知识、Excel与Access的整合应用，以及打造精益办公室等内容。

《证析:大数据与基于证据的决策》的主题是Analytics，作者将一个英文新词Analytics译为“证析”借以指代在这个时代背景下对证据尤其是量化证据进行分析以影响决策的具体实践。《证析:大数据与基于证据的决策》更多关注数据对商业与社会领域决策的影响。《证析:大数据与基于证据的决策》在前言部分之外，分为上下两编。上编对证析所处的时代背景、证析对传统决策方式的挑战、证析在企业中的应用案例进行介绍，并着重介绍了实验在指导社会实践中的思想和实例。下编主要从证析对企业的价值、为了发挥证析的价值而在企业组织架构、考核体系、决策流程、组织文化等方面应有的考虑。除了介绍最新的管理思想与企业实践之外，因为证析的着眼点是数字与决策，所以贯穿全书也不可避免会涉及对科学研究方法的探讨。

资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作。 本书是资深数据专家数十年教学与实践经验的结晶，以简单直接的方式详细讲解R语言的所有基础知识，以及常见统计方法和模型在R中的操作规范，通过大量实例，帮助读者快速理解并掌握R的核心功能，有效解决实际工作问题。 本书共24章，第1~3章介绍R语言的获取与安装、R环境的设置以及R包的基础知识；第4~5章介绍R语言基础知识和高级数据结构，涉及数学运算、向量、调用函数以及数据框、列表、矩阵和数组等；第6章介绍如何导入数据；第7章详细介绍统计图形的绘制，包括基本绘图和ggplot2；第8~10章介绍R函数编写，包括对结构、参数和返回规则的讨论，讲解if和ifelse以及复杂语句控制程序的流程、for和while循环迭代等；第11~13章介绍数据的分组操作、数据整理和字符串操作；第14~15章介绍概率分布与描述性统计；第16~20章介绍线性模型、广义线性模型、模型诊断、正则化与压缩以及非线性模型等；第21章介绍时间序列和自相关；第22章介绍各种聚类方式，包括K-means和分层聚类；第23章讨论可重复性、报告和利用knitr滑动展示；第24介绍如何创建R包。