《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，更加适合作为国内高校计算机及相关专业本科生数据库课程教材。
本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以系统化的实操步骤和丰富的实际案例让读者快速入门Power BI数据分析，掌握Power BI在多个业务领域的实际应用。全书共8章：商业智能与数据分析概述；Power BI简介；数据分析与可视化制作全过程；Power BI数据预处理；Power BI数据建模；Power BI数据可视化；Power BI在线服务；Power BI数据分析实战案例。 本书通俗易懂、循序渐进、内容全面、讲解详细，配备全套数据集、教学课件和学习视频，既适合读者自学Power BI数据分析与可视化，也适合大专院校作为教材，更适合从事销售、产品、电商运营、仓储物流、财务管理、人力资源等岗位的职场人士提升技能。
全书共15个章节，包括Oracle系统、管理以及运维相关知识，内容包括oracle体系结构、数据库实例、存储结构、数据字典与动态性能视图、Oracle监控、数据库备份、数据库恢复、闪回技术以及数据库优化等；包括20个完整的项目案例。书中案例侧重应用性、趣味性强、分布合理、通俗易懂，使读者能够快速掌握Oracle系统、管理以及运维方面的的基础知识、方法、工具以及技巧。本书附有教学视频、课件、教学大纲、电子教案、教学日历、习题答案、案例源码等配套资源，可以作为大学计算机及相关专业的教材，也可以作为Oracle技术的培训教材。
在数据湖仓的所有新增要素中，排名的就是可以利于数据分析和机器学习所用的分析基础设施。分析基础设施包括一众大家广为熟悉的东西，当然也包括一些可能对大家还有些陌生或略带新鲜感的概念。比如包括：元数据、数据血缘、 数据体量的度量 、数据创建的历史记录、数据转换描述。 数据湖仓的第二个新增要素，是识别和使用通用连接器。通用连接器允许合并和比较所有不同来源的数据。如果没有通用连接器，就很难（实际上是几乎不可能）将数据湖仓中的不同数据关联起来。但有了这个中西，就可以关联任何类型的数据。 使用数据湖仓，就有可能实现以往任何其它方式都不可行或不可能实现的某种程度的数据分析和机器学习。 但与其它架构一样，我们需要理解数据湖仓的架构以及它的能力，以便于我们基于这种架构创建数据分析蓝图和开展数据分析规
随着数据被纳入第五生产要素，数据治理已成为推动社会治理进程的重要动力，也是实现高质量数字化转型的重要基础。财务部门是企业的 数据中枢 ，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，因此在众多企业中，财务数据成了企业整体数据治理落地实践的** 试验基地 。 财务数据治理指从财务视角出发，以资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润的会计六要素为核心关联数据，通过一系列与信息相关联的过程来确保决策权和职责分工系统的实现。 财务数据治理的终目标是提升财务相关数据的价值。财务数据治理非常有必要，它是企业实现数字战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 这本书将数据治理理论应用于财务管理实践，针对财务工作场景阐释数据治理方法论，总结财务数据管理的六大常见问题，分析五大财务数据问题场
本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、ElS系统和数据仓库的关系，外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的 权威著作，既可作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究 包括从失败项目获得的经验教训。 本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。 全书共9章，外加一个附录。 第1章为分析导论， 第2章为预测性分析和数据挖掘导论， 第3章介绍预测性分析的标准流程， 第4章介绍预测性分析的数据和方法， 第5章介绍预测性分析算法， 第6章探讨预测性建模中的高阶主题， 第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析， 第8章介绍预测性分析使用的大数据， 第9章介绍深度学习和认知计算， 附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。 本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。
本书是一本系统介绍Clickhouse的指导型工具书，全书总共分为11章: 第1章 介绍ClickHouse的由来、发展历程、核心特点与核心特点。第2~6章 介绍了ClickHouse基础使用部分，包括整体架构、如何安装、数据定义、数据引擎、数据查询和函数的特性和使用方法。第7~9章介绍了ClickHouse高级特性部分，包括数据库管理操作，数据分片、数据副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介绍了如果自己手动实现ClickHouse中间件的思路和示例，同时也介绍了几款可视化工具与ClickHouse集成的方法。
本书主要结合作者多年对企业信息化规划、SOA、大数据以及云计算等方面的技术研究以及平台建设实践，以 平台 应用 和SOA服务化核心理念为指导思想，围绕如何降低企业IT建设成本、提升IT资源利用率、打破企业烟囱式系统建设模式、提升系统建设规范等核心诉求，主要阐述了企业私有云平台建设的总体框架、平台规划、架构设计、平台治理管控等核心内容。同时基于国内大型企业一线项目实践，总结提炼了企业私有云平台建设的核心方法论、标准规范和建设流程，为企业进行私有云平台建设提供可借鉴、可参考的一整套指导方法与思路。
《大数据地理信息系统：原理、技术与应用》共5 部分10 章，从宏观角度介绍大数据GIS 的理论认知、技术研究、产品形态、部署实践、行业应用到未来发展趋势，以图文并茂、深入浅出的方式来介绍大数据GIS 的基础技术、核心技术以及跨行业应用，书中包含7 个大数据GIS 行业应用和近年获得中国地理信息工程金银奖的相关项目，具有非常强的可读性、参考性和可复制性。 尤其值得一提的是，本书在介绍核心技术时，从技术先进性、架构设计和核心原理进行深度剖析，首次详细介绍了如何将底层GIS 技术与开源分布式技术深入融合。另外，作者基于二十多年的丰富经验，率先梳理出GIS 技术、产业和应用发展的现状，勾画出GIS 与人工智能以及物联网相融合的蓝图。 《大数据地理信息系统：原理、技术与应用》结合理论与实践，产品到应用，既可以满足理论和学术参考
本书从新时代商业环境出发，紧随市场热点，如分布式自治组织（distributed autonomous organization，DAO）、非同质化通证（non-fungible token，NFT）、元宇宙、Web 3.0 、资产 数字化、反垄断、要素市场化配置等，以企业数字化转型为核心，以区块链等数字化技术 为基本点，以场景为基本面，勾勒了数字化时代分布式商业演化的新趋势，以及其对企业 经营管理的影响，提出了数字化时代企业数字化转型的新策略和分布式经营管理的低成 本、高效率发展方案。 本书全面分析了分布式商业产生的背景及其本质内涵，认为分布式商业是未来商业演 化的必然趋势。分布式商业生态战略不但是未来企业生存的基本战略，而且是元宇宙商业 生态建设的底层逻辑，并将Web 3.0 、DAO、NFT、元宇宙等新兴事物融入分布式商业生 态体系中，深度解读了数字化时代的新商业逻辑和战略思维。同
本书以数字孪生在数据中心的应用为主题，从采用的方案、遇到的问题、解决的方法及对未来的思考等全面介绍技术实践的细节。本书共分为5章：第1章介绍数字孪生相关的知识和应用场景；第2章主要阐述数字孪生在数据中心的应用和数据中心的行业知识；第3～5章篇幅较多，主要介绍数字孪生使用的技术，并配套完整的项目代码，其中第3章介绍数据分析算法相关的技术知识，第4、5章阐述3D可视化框架ThreeJS相关的知识。 本书适合对数字孪生有兴趣的技术团队、开发和研究人员阅读。
本书不是一本关于数据管理的 如何做 的书（如规范数据属性或是创建数据库），而是一本关于数据管理 如何思考 的书。本书将心理学和哲学与数据管理巧妙的融合在一起。将心理学和哲学学科与数据管理结合在一起，以创造有关我们如何感知和管理信息的知识。书中阐述了当今数据库系统通过数据来捕获现实世界的方式及缺陷，作者运用非常清晰的逻辑、仔细地描述了信息系统中所表示的现实世界的各个方面。对系统中所使用的数据模型、语言、语义和现实世界描述下的哲学问题进行了深刻的检视，对这些核心概念、其对信息系统的影响，是坊间遍寻不到的。这本书的价值在于批判性地探索解决现实世界的信息系统建模方法，这是一本令读者愉悦并具有启发性的佳作。适合从事数据建模、大数据、数据管理的人士阅读。
本书从统计学观点出发，以数理统计为基础，全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归（线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归，以及LASSO等）、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类（K均值、EM算法、密度聚类等）、蒙特卡洛采样（拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等）、降维与流形学习（SVD、PCA和等），以及概率图模型基础等话题。此外，为方便读者自学，本书还扼要地介绍了机器学习中所需数学知识（包括概率论与数理统计，凸优化及泛函分析基础等）。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校人工智能、机器学习或数据挖掘等相关专业的师生研习之用，也可供从事计算机应用特别是数据科学相关专业的研发人员参考。
本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用.本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、*变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性小二乘等. 本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法.此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.
本书详细讲解了大数据应用案例（含可运行程序），涉及计算机视觉基础案例分析、视觉大数据检索及识别相关的工程应用，包含了音视频处理、目标检测、图像识别等行业应用案例，作者从项目实战出发，对视觉大数据工程应用的算法设计、程序实现、部署实施进行详细叙述，可方便读者进行相关知识点的程序化调试及工程复用。 本书以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事大数据处理的工程研发人员阅读参考。
内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”： 数据治理之道：3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法
本书精选了52个专业范例和3个综合案例，以实验教程的形式讲解如何以Stata为工具进行各种数据分析与应用。本书内容包括：数据的基本处理、图形绘制、统计分析、回归分析与建模、编程等基础知识，有关Stata 15.0版本的新增功能，全书力求细致全面，使读者能够熟练掌握Stata 15.0的各种功能操作。本书不仅立足于用典型范例进行教学安排，还补充了所有范例所蕴含的模型和原理，方便读者在动手实践的同时巩固理论知识。本书在每章的后面附有习题，可以让读者在实践练习的过程中快速提高应用水平。本书还配套制作了可供下载的多媒体教学文件，方便读者参照本书进行 虚拟课堂 的学习。 本书面向大中专院校经济管理专业及相关的社会科学专业的学生，特别是具有一定统计学和计量经济学基础知识的学生，以及企事业单位和其他相关领域的科研工作人员。
本实践教程主要介绍大数据软件环境的搭建、大数据基础编程和大数据实验案例，可以帮助大数据学习者有效构建大数据实验环境，快速开展入门级编程。内容包括Linux系统的安装、Hadoop的安装、HDFS基础编程、HBase安装和基础编程、MapReduce基础编程、Hive安装和基础编程、MongoDB安装和基础编程、Redis安装和基础编程、数据仓库Hive安装和基础编程、可视化工具安装和使用、Spark安装和基础编程、大数据实验综合案例
本书针对大数据、人工智能、信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了大数据存储与管理的基本知识和技能，介绍了大数据存储基础、数据管理技术的发展、RDBMS与SQL、NoSQL数据模型、键值数据库、文档数据库、列族数据库、图数据库、数据库技术的发展（NewSQL），重点安排了熟悉MongoDB文档数据库和HBase列族数据库两个课程实践。全书具有较强的系统性、可读性和实用性。 本书是为高等院校相关专业 大数据存储 大数据存储与管理 大数据管理 等课程全新设计编写的具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考，或作为继续教育的教材。
