本书是数据治理领域公认的标准性著作，能为各种类型企业和机构的数据治理提供全面指导。用友集团官方出品，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，同时也被中国数据要素高层次人才发展大会（DGBOK）作为指定教材。 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，不仅有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

本书对运维数据治理的概念、知识体系和底层逻辑进行了深入剖析，构建了面向运维数据特点的数据治理方法和框架。本书分为概念篇、方法篇、实施篇和案例篇，从指标体系构建、运维数据资产化、元数据管理、数据安全、数据质量、数据标准化等角度，系统阐述了开展运维数据治理的方法，以及运维数据治理平台应具备的关键能力，并介绍了构建运维数据平台相关的采集、存储、处理、计算、管理、服务、监控、消费等各方面的技术实现手段和方法。本书适合政府和企业的信息化负责人、CIO、运维主管、软件研发负责人等阅读。

这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。 作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，数据驱动的成熟度评估模型，从认知到实践、从工具到方法，从路径到指南，全方位指导企业将数字化转型落地，在数字化转型大浪潮中有里程碑意义。 本书的核心内容围绕精益数据方法论展开，该方法论分为精益数据宣言、精益数字化企业、精益数字化转型路径、精益数据共创工作坊4个模块。 （ 1 ）精益数据宣言 包含

这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践，包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导入、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等； 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。

本书介绍了数据工程生命周期，并展示如何组合运用各种云技术来满足下游数据消费者的需求。本书分为三部分：第一部分介绍了数据工程的定义、数据工程的生命周期、合理的架构设计和帮助技术选型的框架；第二部分深入介绍了数据工程生命周期的每个阶段 数据生成、存储、获取、转换和服务；第三部分讨论了数据工程的重要部分 安全和隐私。附录还介绍了与处理数据文件和评估数据系统的性能有关的序列化和压缩，以及云网络。本书适合软件工程师、数据科学家、数据工程师和数据分析师等相关技术人员阅读。

MATLAB广泛用于数据分析、无线通信、深度学习、数据挖掘、图像处理、计算机视觉与信号处理等领 域。本书以数字信号处理为背景,系统讨论了 MATLAB在信号处理领域的知识与应用,具体包括数字信 号处理的基本理论、分析方法、算法的设计与实现、输出结果的数值与可视化展示等内容,涉及信号处理的 各个方面,是一本比较全面的参考书。 本书分为13章,全面系统地讨论了信号处理的相关问题。其中第1~7章介绍了信号的采集、Z变换、 离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、噪声分布函数、IIR数字滤波器以及 FIR数字滤波器的相关知识和实现 方法;第8、9章着重对随机信号处理、功率谱分析、小波变换加以阐述;第10~13章介绍了 MATLAB在 信号处理领域主要工具箱的使用与设计过程。本书涉及的 MATLAB代码已经全部调试通过,所附结果均 为书中代码运行输出结果,并在代码中备注了较

文本数据挖掘是通过机器学习、自然语言处理和推理等相关技术或方法，理解、分析和挖掘文本的内 容，从而完成信息抽取、关系发现、热点预测、文本分类和自动摘要等具体任务的信息处理技术。《文本数据挖掘（第2版）》主 要介绍与文本数据挖掘有关的基本概念、理论模型和实现算法，包括数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等，后通过 具体实例展示相关技术在实际应用中的使用方法。《文本数据挖掘（第2版）》书可作为高等院校计算机、自动化、网络安全、大数据分析等专业，以及利用到文本信息处理的交 叉学科（如金融财经、社会人文、生物医药等）的高年级本科生或研究生从事相关研究的入门参考书，也可供相关技术研发人员阅读和参考。

《轻松学 MySQL数据库从入门到实战（案例 视频 彩色版）》是基于编著者三十余年 数据库应用技 术 教学实践和教材编写经验编写的，结合数据库技术和MySQL数据库的发展趋势，从初学者容易上 手、快速学会的角度，采用Python MySQL开发环境，用通俗易懂的语言，深入浅出、循序渐进地讲解 MySQL数据库系统的特点及应用开发技术，实现手把手教你从零基础入门到快速学会开发MySQL数据 库系统应用项目。 《轻松学MySQL数据库从入门到实战（案例 视频 彩色版）》由 数据库基础知识 数据库操作技 术 数据库应用技能 基于Python的数据库应用系统开发 四篇组成，以一个分布式数据库的应用实例 为主线，讲述了数据库应用系统开发的知识。全书共18章，内容包括： MySQL数据库基础知识，数 据库设计和建模，数据库操作，以及索引、表、视图的创建及应用，SQL数据定义及操纵

内容简介 这是一本能指导企业对全渠道（公域和私域）用户进行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作，是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平，通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展开，从系统集成、数据接入、产品功能、开发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何进行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台，实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外，本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路，各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现，以及私域引流和触点相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能开发、客户数据平台搭建等技术方

SPSS高级建模技术可广泛应用于商业领域的量化分析。本书的**特色以精选的商用案例详解SPSS前沿建模技术在商业领域的综合应用，以期为通过建模量化分析改善商业运营水平管理，或提升核心竞争力的职场人士阅读参考。 全书共12章，第1章~第2章介绍SPSS快速入门和建模技术要点，后续各章节均以实际商业应用案例的形式详解SPSS在商用实践建模中的应用与分析。建模技术方面，本书系统介绍了神经网络多层感知器、径向基函数、决策树等热门大数据处理建模技术应用，以及SPSS专门用于市场营销的联合分析、直销模块分析等高级专业建模技术应用，也介绍了经典的线性回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、交叉表分析等一般统计建模技术应用；精选的案例都是当下流行热门的商业运营领域，包括市场调研、市场营销、客户满意度调查

本书结合openGauss数据库原理,讲述openGauss数据库实战相关内容,并设计多种实验帮助用户理 解并使用openGauss数据库。本书首先介绍数据库的基本概念、安装部署、开发调试,并设计实验帮助用 户熟悉这一系列操作。接着介绍数据库设计、查询优化、维护、数据库备份与恢复及导入与导出、存储引 擎、事务控制和数据库安全等。本书理论与实践并重,读者通过阅读本书并进行实践,可以较好地掌握 openGauss数据库。 本书面向的读者主要是高校学生及使用openGauss数据库的工程师。

《MySQL数据库开发与管理实战（微课视频版）》是一本系统讲解MySQL数据库开发与管理应用的实战教程、视频教程。该书从MySQL基础用法讲起，由浅入深地讲解了MySQL数据库开发与管理的各方面应用。全书共4篇，第1篇为MySQL基础篇，内容包括MySQL概述、MySQL安装；第2篇为必会SQL篇，内容包括数据库和表、数据查询、数据更新与删除、复杂查询、常用函数；第3篇为MySQL进阶篇，内容包括触发器、存储过程、索引、事务、性能优化、高可用MySQL、MySQL 8重要新特性；第4篇为MySQL管理篇，内容包括用户与权限、数据备份与恢复、日志管理、MySQL监控。技术学习必须理论与实践相结合，本书理论的讲解配备了大量的实例操作和视频讲解，实用性强，旨在帮助MySQL数据库的使用者快速掌握其用法，提升实战应用水平。 《MySQL数据库开发与管理实战（微课视频版）》适合学习MySQL的新

本书是一部介绍有关新一代测序( NGS)数据分析方法的著作。书中全面系统地介绍了新—代测序技术的生物学意义、测序原理、分析过程和应用领域等；详细介绍了新—代测序数据的分析方法，包括其在基因组从头测序和重测序、转录组测序、小RNA测序、ChIP测序、表观基因组测序及宏基因组测序等应用中的具体分析方法，对读者学习新一代测序技术、促进该技术在生命科学各个领域中的应用有着重要意义。

Greenplum分布式数据库具有可选存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，因此Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。 本书详解Greenplum数据仓库构建与数据分析技术，配套示例源码。 本书共分10章。内容包括数据仓库简介、数据仓库设计基础、Greenplum与数据仓库、Greenplum安装部署、实时数据同步、实时数据装载、维度表技术、事实表技术、Greenplum运维与监控、集成机器学习库MADlib。 本书适合Greenplum初学者、大数据分析系统设计与开发、数据仓库系统设计与开发、DBA、架构师等相关技术人员阅读，也适合高等院校大数据相关专业的师生作为实训教材。

本书根据计算机专业“数据库原理”课程的教学大纲编写，作者在原书《数据库原理与应用——习题与解析》的基础上，根据读者的反馈意见大幅修订和更新了本书习题，并补充近年的研究生入学考试试题，进一步体现了教学改革的成果。 全书共分8章，分别介绍数据库的基础知识、关系数据库、SQL语言、关系系统及其查询优化、关系数据理论、数据库设计、数据库保护和面向对象数据库系统。每章由基本知识点和例题分析组成，前者高度概括和疏理本章应重点应重点掌握的相关知识；后者详尽地解析精选的典型习题。本书将使学生充分掌握“数据库原理”课程求解问题的技巧与方法，深化对基本概念的理解，切实提高分析问题和解决问题的能力。

本书系统论述了基于MATLAB的微分方程求解方法，全面介绍了微分方程的解析求解与数值求解方法，包括微分方程的初值问题、延迟微分方程与分数阶微分方程问题，并介绍了基于框图的初值问题求解方法。此外，本书还介绍了微分方程边值问题与偏微分方程问题的数值求解方法。本书可以作为一般读者系统学习微分方程的教辅教材，从另一个角度认识微分方程。

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本书主要介绍大数据分析与应用，包括数据驱动程序设计、数据前处理、统计机器学习基础、无监督式学习、监督式学习、其他学习方式（集成学习、深度学习、强化学习）等6章内容。 本书特色：文字说明、程序代码与执行结果等交叉呈现，有助于阅读理解；提供来自不同领域的资料处理与分析范例；同时掌握数据分析两大主流工具 R 与 Python；凸显第四代与第三代程序语言的不同之处。 本书读者对象：计算机、人工智能、大数据等相关专业的本科生、研究生，对大数据分析与应用感兴趣的社会读者，以及大数据分析与应用行业的工程技术人员。

本书系统详细地阐述了非结构化数据的处理方法与技术。通过对非结构化数据特点的分析，从非结构化数据的基础知识和理论、开源工具及应用举例、数据预处理、预测模型研究、网页数据的采集、非关系型数据库存储、结构化大数据分析平台、电商个性化推荐系统的应用、网购评语情感挖掘、全文检索技术、基于主题的检索系统等不同角度给出了结构化与非结构化数据的分析、挖掘与应用内容。

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