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数据可视化分析利器Tableau的基本操作指南和案例集 完整版。 本书分为五个部分共14章：Tableau使用概述、 新手上路、成功晋级、高手秘籍以及实际应用。 Tableau使用概述包含四章，分别从为何要进行 数据可视化、Tableau的发展历程、Tableau的产品介 绍、Tableau 9.0的新特性、Tableau的应用优势以 及如何利用Tableau进行数据连接和了解工作区几个方面做了详尽的阐述。 新手上路包含两章，该部分以各行业案例为依托 ，带你从Tableau的排序、筛选、分层和分组、参数 和函数等方面来全面了解Tableau 9.0的新功能。 成功晋级包含四章，分别从不同行业的案例入手 介绍Tableau的功能。 高手秘籍包含三章，该部分介绍如何利用 Tableau中的颜色和形状进行异常值检测、如何利用 背景图像进行货架分析以及如何使用Tableau中的超级链接使用WMS地图服务和动态调用外部网页。 实际应用自成一章包含八个数据可视化分析实例 ，全面展示Tableau进行数据可视化分析的各种技术 细节和实用技巧。 本书对于初次接触Tableau软件的读者会有很大帮助，书中对Tableau创建可视化视图的每一步操作都有详尽的说明。

多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。为此，结合了新近兴起的大数据与云计算等技术，将物理上分散的各医院临床中心融合成逻辑上统一的临床大数据，构建了多中心临床大数据应用平台。介绍了多中心临床大数据平台的总体框架设计，详细阐述了平台各个子系统，分析了临床大数据平台的深度应用。

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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中zui重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读.

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MATLAB数据处理• “导入和导出数据” （第 1-2 页） • “绘制数据” （第 1-3 页） • “MATLAB 中的缺失数据” （第 1-6 页） • “数据平滑和离群值检测” （第 1-11 页） • “不一致的数据” （第 1-24 页） • “滤波数据” （第 1-26 页） • “使用卷积对数据进行平滑处理” （第 1-31 页） • “去除数据的线性趋势” （第 1-35 页） • “描述性统计量” （第 1-39 页）

Echarts实现的地图关联柱状图效果，大屏展示和大数据分析可以参考的DEMO