自DolphinDB创立以来,融合与价值一直是其快速成长背后的主旋律:作为一个基于高性能时序数据库,支持复杂分析与流式处理的实时计算平台,DolphinDB分析能力的根本来源,是自研的脚本语言与分布式架构的融合。IT工程师和数据工程师可以在这个软件平台上无缝合作,快速为业务创造价值。
在数据分析领域,DolphinDB既可以支持历史数据批量处理,也可以满足流式数据增量处理,流和批亦可交汇于此,实现投研和生产的一体化,为企业在快速变化的市场中获得竞争优势。DolphinDB内置的编程语言 DolphinScript为不同背景的工程师奉上了多范式编程模式:IT工程师可能喜欢严谨的命令式编程,Quant工程师可能偏爱灵动的函数式编程,业务人员可能钟爱“一招鲜,吃遍天”的SQL编程。但不管是哪个岗位的技术工程师,都能在DolphinDB中找到自己趁手的工具。DolphinDB追求效率和价值、极致的性能,拥有丰富的函数库和插件,让业务人员能够“开箱即用”。在AI发展得如火如荼的今天,它又果断“出手”,推出CPU-GPU异构计算平台,为数据分析插上算力的翅膀。
近年来,随着DolphinDB的广泛应用,我们也收到了众多用户的反馈,大家普遍表示,从学习到深入掌握DolphinDB其精华,有一定的门槛。
为了让大家的DolphinDB学习之路不再迷茫,快速上手并熟练应用,我们花了一年左右的时间,编写并出版发行了《DolphinDB从入门到精通之数据分析》一书。本书不仅介绍了如何使用DolphinDB进行数据分析实践,还提供了大量金融和物联网等场景的实践案例,读者通过借鉴和修改案例中的解决方案,可以将其应用于自己的数据分析系统之中。即使是零基础的读者,也能通过学习本书,快速上手实践。
本书由浅入深,涵盖了三个部分的内容,总共分为14个章节:
Part 1基础知识
包含第1章和第2章,主要面向DolphinDB初学者。
介绍了DolphinDB编程语言的基础,包括数据类型、数据结构、编程语句和运算符等内容,以帮助读者快速入门。
Part 2数据分析与可视化
包含第3章到第8章。
第3章介绍数据分析前期清洗的内容。
第4章介绍DolphinDB的窗口计算,通过对各类窗口的应用可以实现复杂的数据分析与计算。
第5章和第6章通过结合实际的编程案例来重点介绍多范式编程的两个重要的模块:函数式编程和SQL编程,带读者领略DolphinDB编程的力和优越性。
第7章介绍如何通过DolphinDB的流计算框架和流计算引擎实现低延时的实时计算场景。
第8章介绍DolphinDB提供的可视化工具和兼容的可视化软件生态。
Part 3数据分析衍生和进阶
包含第9章到第14章。
第9章介绍并行计算和分布式计算。
第10章介绍各类常见数据的导入导出。
第11章介绍DolphinDB即时编译(JIT)功能在迭代计算和流计算等场景中的应用。
第12章介绍DolphinDB提供的统计分析和优化器在实际场景下的应用。
第13章介绍DolphinDB对机器学习、AI模型的支持性,以及GPU加速计算的应用场景。
第14章介绍了DolphinDB和Python,Excel等其他数据分析平台的交互。
愿大家通过本书学有所获,以精湛的数据分析利器,从容应对现实世界中纷繁的数据分析挑战!
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