本书完整讲解了电商行业数据仓库项目的构建过程，并提供了详尽的思路分析。在整个项目构建过程中，介绍了关键技术框架的安装部署流程和经典数据指标的解决方案，并在其中穿插了大数据和数据仓库的经典理论知识。本书从逻辑上可以分为两大部分：第一部分是第1～3章，重点讲解数据仓库的相关概念和项目需求分析，并初步介绍了数据仓库项目所需的基本环境；第二部分是第4～8章，这一部分是数据仓库项目构建的关键部分，讲解了如何对海量数据进行采集、存储和分层计算，以及如何计算得到所有的项目需求指标。本书适合具有一定编程基础且对

用户体验度量对有效提升产品质量至关重要。本书详尽地介绍如何有效且可靠地收集、分析和呈现典型的用户体验度量数据：操作绩效(正确率等)、可用性问题(频率和严重程度)、自我报告式的满意度及生理/行为数据(眼动追踪等)。相对第2版，本版不仅新增第8章“情感度量”，还引入许多新的度量指标，如AttrakDiff、Kano方法、Google的HEART框架、新的Bentley体验记分卡等，全面更新用户体验度量的相关案例。

本书专注于使用R语言进行数据分析和可视化，主要目标是帮助读者掌握R语言这一强大的数据科学工具，以在科技领域中更好地处理数据、分析数据以及呈现结果。本书面向的读者群体广泛，无论是初学者还是有经验的数据科学家，都能够从中获取丰富的知识和技能，以在科技领域取得成功。本书中包含了实用的示例和练习，可以帮助读者掌握数据分析和可视化的关键概念和实际操作。

奇异跳变系统是一类具有广泛形式的动力系统，能有效地描述电力系统、电路系统、社会经济系统等实际系统。本书以时滞奇异跳变系统为研究对象，旨在提出有效的容许性分析与控制器设计方法。本书主要介绍时滞奇异跳变系统容许性分析与状态反馈控制、时滞奇异跳变系统观测器设计与异步反馈控制、时滞奇异跳变系统滤波器设计与故障检测、时滞奇异跳变系统统一框架下的扩展耗散控制、时滞 Ito随机奇异跳变系统容许性分析与控制等内容。

本书围绕产品退化数据的统计建模问题，考虑实际中不同的退化环境与数据特点，包括产品的异质性、使用环境的动态性、测量的随机性等因素，发展了一系列基于Wiener随机过程的退化模型。针对每一类模型，本书对模型的性质、模型参数估计、模型验证等方面问题进行了深入讨论，并通过多种实际退化数据验证所提模型的有效性。本书总结与发展了作者在退化数据建模与分析领域的研究成果，是对该领域研究的有益补充，期望对相关研究领域的科研人员与学生有所借鉴。

本书主要介绍不确定性环境下基于随机参数矩信息的鲁棒优化方法，讨论其模型构建、算法设计及实际应用等方面的最新研究成果。本书旨在为不确定性环境下优化决策提供理论建模、算法设计及分析的新方法和工具，同时为复杂环境下供应链管理、运营管理、物流运作等实际问题提供科学决策支持。

本书分上下册，是内容分发网络技术的专著，综合了吕智慧副教授和他的团队19年来的研究成果。作者团队同时包括学术界和工业界专业人员。下册展开CDN前沿专题技术阐述，包括面向新媒体的内容分发技术专题、无线网络内容分发技术专题、动态内容加速技术、应用加速技术、直播技术、CDN-P2P混合内容分发技术专题、基于云架构的内容分发技术专题、数据驱动的内容分发技术专题等，在行业内产生一定的影响力。