随着数据科学的许多最新进展，我们有更多的工具和技术可供数据分析师从数据集中提取信息。本书旨在帮助数据分析师从简单的工具（如Excel）进行描述性分析，使用机器学习回答更复杂的问题。大多数练习使用R和Python，但本书没有专注于编码算法，而是使用这些工具的交互式界面来执行分析。

Microsoft Power BI 是一种数据分析和可视化工具，功能强大，足以满足要求最苛刻的数据科学家的需求，但对于需要从数据中获取更多信息的任何人来说，它足以满足日常使用的需求。市场上有许多旨在培训和装备专业数据分析师使用 Power BI 的书籍，但其中很少有书籍让任何想要自己上手的人都可以使用此工具。

欢迎阅读此面向 Excel 用户、数据分析师和财务专家的分步指南。它旨在引导您完成实际的报告和开发方案，包括方法和技术挑战。本书将使您了解用于解决常见业务挑战的整体 Power Platform 用例。

本书带领读者完成学习和创建数据可视化的过程，遵循独特的旅程，每一步都有问题，最终讨论如何以及何时弯曲和打破“规则”，以提出创造性的、独特的，有时甚至是非常规的想法。每个易于遵循的章节都提出了一个关键问题，并提供了一系列讨论点和相关的数据可视化示例。

这本获奖书籍的第三版是对临床数据仓库开发项目从开始到实施和跟进的直截了当的视图。通过负责此类实施的个人的第一手经验，本书为数据仓库开发过程提供了指导和多种视角 - 从最初的愿景到系统范围的发布。

DW 2.0： The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing 是数据仓库之父关于新一代数据仓库架构 DW 2.0 的第一本书。本书描述了数据仓库的未来，这种未来在架构级别和技术级别上都是技术上可行的。

本书涵盖了实体提取、非结构化数据、实体解析、实体网络映射和分析以及实体管理的五个关键要素。

作为第一本关注数据仓库需求工程问题的书籍，本书介绍了一个模型驱动的需求流程，用于识别需求颗粒并逐步开发数据仓库片段。此外，它还提供了一种成对集成需求颗粒的方法，以整合多个数据仓库片段。该过程是系统的，消除了与现有技术相关的模糊性。因此，合并被视为需求工程问题。

通过这本教科书，Vaisman和Zimányi提供了数据仓库和商业智能技术的出色覆盖，从最基本的原理到最新的发现和应用。

在《不能伤害我》中，他分享了他惊人的人生故事，并揭示了我们大多数人只利用了我们40%的能力。戈金斯称之为“40%法则”，他的故事照亮了一条任何人都可以遵循的道路，以克服痛苦，消除恐惧，充分发挥潜力。