对于任何依赖经常性收入和重复销售的企业来说，让客户保持活跃并持续购买是必不可少的。客户流失(或“流失”)，这种代价高昂且令人沮丧的事情是可以预防的。通过使用本书中介绍的技术，你可以识别客户流失的预警信号，并学会在客户离开之前识别并挽留他们。
《客户留存数据分析与预测》向开发人员和数据科学家传授经过实践证明的技术与方法，可以在客户流失发生之前阻止其发生。本书包含很多来自现实中的示例，介绍如何将原始数据转换为可衡量的行为指标、计算客户生命周期价值，并使用人口统计数据改进客户流失预测。通过遵循

《数据科学对社会科学转型的重大影响研究》从数据科学发展引致的科研范式转换视角，研究数据科学驱动社会科学转型的问题，重点研究数据科学驱动下的社会科学将具有何种全新的特征，探索社会科学研究在数据科学驱动下的转型路径。《数据科学对社会科学转型的重大影响研究》主要研究内容包括：数据科学的知识体系与方法工具、社会科学研究范式演化与数据科学在社会科学中的应用、社会科学研究的现实环境变迁与突出问题、数据科学驱动的社会科学认知体系重构、数据科学作用下的社会科学研究特征、数据驱动的社会科学转型的条件与保障等。

本书主要围绕数据权利体系，梳理数据及其权利内涵，把握全球数据主权发展态势，关切国际数据权利体系演进、数据权利保护模式，并梳理我国数据权利发展现状与建构路径；分别围绕主权视角下数据权利规制的关键场景——数据跨境、关键挑战——数据垄断、关键工具——数据产权，探讨数据主权风险、国际治理进展、我国治理现状，思考主权视角下我国数据权利治理进路与具体方案，并从个人数据、政府数据角度展开主权视角下数据权利治理实证研究。

大数据资源规划与统筹发展是新技术背景下提出的重大命题。本书围绕这一重大命题，将大数据置于国家战略高度，详细阐述了大数据资源规划理论模型，以及如何建设大数据资源规划与统筹发展保障体系。本书作为专著，具有很强的专业型、理论性和时代性，本书以“大数据资源规划理论与统筹发展研究”为主题，以规划理论与应用为切入点，形成大数据资源规划理论，建立大数据资源规划模型，理顺基于规划的大数据资源统筹发展路径，并以面向公共文化服务的大数据资源规划与统筹发展应用为案例进行剖析，促进大数据资源的多场景综合应用、

Azure Databricks是一款基于云的大数据分析和机器学习平台，用于实现基于Apache Spark的数据处理，为快速增长的海量数据的处理和决策需求分析提供了良好的支撑。《Apache Spark大数据分析：基于Azure Databricks云平台》详细介绍基于Azure Databricks云平台来使用Apache Spark完成大规模数据处理和分析的方法。本书总计11章，首先介绍大规模数据分析相关的概念；然后介绍受管的Spark及其与Databricks的关系，以及Databric

本书基于大数据研究系统的能力评估框架与方法，针对传统的能力评估理论和方法主要存在的缺陷，从大数据中挖掘有价值的信息来辅助评估，以提高评估的客观性、科学性、可信性。本书借助鲁棒有序回归方法，构建了基于大数据的交互式能力评估新型框架；通过特征选择算法分析了行动效果关键影响要素；将鲁棒有序回归方法用于确定评估模型的参数，并提出了认知最优最劣方法、区间认知网络过程和区间最优最劣方法3种新的基于两两比较的方法，用于辅助专家提供评估的参考信息。
本书提出的能力评估框架和方法可以推广到多种评估

本书从博弈论基础开始，系统地介绍了博弈论在数据安全中的应用，汇集了近年来基于博弈论研究数据安全的最新成果，重点探讨了秘密共享的可公开验证模型及博弈论分析、数据外包情况下的博弈模型、激励相容机制和抗共谋机制以及隐私保护的博弈分析、基于信息论的理性委托攻防模型，为数据外包更新提出了有效策略。本书观点新颖独到，研究内容均为作者原创科研成果，对制定正确的数据安全策略，提高数据安全保障能力具有重要的参考价值。
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?	为什么花更少的钱买更偏远的房子不一定划算？?	为什么得分最多的运动员不一定是好运动员？?	为什么癌症发病率上升竟可能是一件好事？?	泰勒主义、绩效管理、科学管理、关键绩效指标等理论都建立在同一个假设之上：如果你考核员工并提供激励，你就会得到理想的结果。但事实真的是这样吗？我们使用衡量指标来了解世界上许多重要的事：教育和医疗系统是否高效，一个国家是否比另一个国家更富裕，哪个城市的生活质量更高……在这本书中，作者分享了许多选用错误的衡量指标，进而带来糟糕结果的案例，展示了衡量指标如何影

本书首先介绍了业内多个具备代表性的数据安全理论及实践框架，从数据常见风险出发，引出数据安全保护最佳实践；然后介绍了数字经济时代数据要素市场的基本信息，基于构建数据要素市场、促进数据合规安全流通、释放数据价值等场景中的实践，抽象并总结了一套数据要素可信、安全、合规流通的体系架构，包括数据安全保护技术与保护数据价值释放的隐私计算技术；最后针对政务、金融、电力能源、公安行业等重点行业，分析了数据安全与数据孤岛现象的跟本原因，介绍了数据安全实践案例，并介绍了如何通过部署数据要素流通体系架构，打破“数据壁

本书是《数据挖掘》的第2版，系统地介绍了数据挖掘的理论、方法与应用，包括数据特征分析及预处理、经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等）、大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）理论与方法。在此基础上，除第1章外，每章均有基于Python语言的实例应用。