数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。

本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。

在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！ 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！

互联网公司里面几乎很少有公司不用MySQL，国内互联网巨头都在大规模使用MySQL。如果把MySQL比喻成数据库界的一条巨龙，则性能优化和高可用架构设计实践就是点睛之笔。本书将详细讲解 MySQL 5.7高可用和性能优化技术，细致梳理思路，并与真实生产案例相结合，通过原理阐述到实战部署，帮助读者将所学知识点运用到实际工作中。 本书分为13章，详解MySQL 5.7数据库体系结构，InnoDB存储引擎，MySQL事务和锁，性能优化，服务器全面优化、性能监控，以及MySQL主从复制、PXC、MHA、MGR、Keepalived 双主复制等高可用集群架构的设计与实践过程，并介绍海量数据分库分表和Mycat中间件的实战操作。 本书既适合有一定基础的 MySQL数据库学习者、MySQL数据库开发人员和 MySQL数据库管理人员阅读，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的参考用书。

SQL是使用最广泛的数据库语言，绝大多数重要的DBMS支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。

技术是把双刃剑，当我们在积极拥抱新技术的同时，也不能忽视其所带来的风险，比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时，列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例，包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等，也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据，如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题，本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范，这在当前很有现实意义。

《数据库原理与技术(Oracle版第3版重点大学计算机专业系列教材)》是一部关于数据库系统的基本原理与方法、现代技术及应用的教科书，全书分为两篇：第1篇介绍知识、理论与方法，描述数据库基础知识、关系模型与关系理论、数据库语言及数据库设计方法。第2篇介绍技术、应用及发展，描述数据库管理系统技术、对象关系数据库方法，介绍数据库产品Oraclellg的主要技术、编程及开发应用示例，讨论现代数据库及其高级论题。 《数据库原理与技术(Oracle版第3版重点大学计算机专业系列教材)》是作者尹为民、李石君、金银秋、曾慧、吴迪倩多年从事数据库原理课程教学与科研实践的结晶，注重核心理论的描述、注意理论和应用技术的结合。删减繁冗，同时又根据本学科教学科研发展的动态，介绍新型数据库系统的特点及相关知识，本书有配合教学的课程网

本书以图书馆信息化为基点，从理论与实际应用角度，介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括：以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础，详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。本书注重实践性，可操作性强，可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书

《数据结构教程（c#语言描述）》系统地介绍了常用的数据结构以及排序、查找的各种算法，阐述了各种数据结构的逻辑关系、存储表示及运算操作，并采用c#语言描述数据组织和算法实现。 《数据结构教程（c#语言描述）》既注重原理,又注重实践，配有大量图表、实践教学项目和习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。 《数据结构教程（c#语言描述）》既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读,可作为高等院校计算机相关专业本科生、专科生的教材，也可供广大从事计算机应用的科技人员参考。

本书是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》（1-3版）的姊妹篇，是中国大数据专家委员会刘鹏教授联合国内多位专家历时两年的心血之作。大数据领域一直缺乏一本权威教材，希望本书能够填补空白。本书系统地介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据采集与预处理、数据挖掘算法和工具和大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。刘鹏教授创办的网站中国大数据（thebigdata.cn）、中国云计算（chinacloud.cn）和微信公众号刘鹏看未来（lpoutlook）将免费提供本书配套PPT和其他资料。本书配套的大数据实验体系已经在郑州大学等高校成功应用。

本书以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术，包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、回归分析算法、时间序列分析和聚类算法。本书内容翔实，循序渐进地介绍各个知识点，并提供全面而丰富的教学资源，可作为各类高等院校计算机及相关专业 数据仓库和数据挖掘应用技术 和 SQL Server高级应用 课程的教学用书，也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。

本书是一本系统介绍大数据可视化技术的图书。书中首先阐述了大数据的可视化技术的基本概念以及相关的基础理论知识，然后采用理论与实践相结合的方式，针对实际应用中的各种不同类型的数据，包括时间数据，比例数据，关系数据，文本数据，复杂数据，介绍相应的可视化理论和操作方法，*后，介绍了数据可视化在各个领域中的应用。本书实例丰富，图文并茂，叙述简明，重点突出。作者专门收集和整理了相关的课程案例、典型数据和实验指导手册，帮助读者深入学习大数据可视化中的各种技术知识。本书可以作为高校计算机、数据分析、大数据等相关专业学生的教学用书，对于从事数据可视化、数据分析的技术人员也有较大的参考价值。

本书是中国人民大学出版社出版的教材《统计数据分析基础教程（第二版）——基于SPSS 20和Excel 2010的调查数据分析》的配套辅导书。 由于本次修订对教材内容进行了更加适当的筛选，同时对例题和上机实验题进行了大幅更新，于是本同步配套辅导书也做了相应的修订。 本书以习题和上机实验指导的方式给出了教材中“思考题与上机实验题”的解答，以便帮助读者消化教材内容。本书包含10章的上机实验指导共32个。包括:*抽样、调查问卷制作、问卷数据的录入与清理、单选题的一维频率分析、两个单选题的交叉表分析、多选题的一维频率分析和交叉表分析、描述统计分析、假设检验、单因素方差分析、线性相关分 析与线性回归分析等。 本书可作为各级各类高等院校本科生统计数据分析的入门书，也可以作为MBA学生、研究生以及从事统计数据分析工作的人士

本书内容分为八章，基本涵盖了目前较为常用的数据科学建模方法，包括现在热门的深度学习。书中不仅介绍模型的理论基础，还以大量案例结合现实数据为读者展示了数据分析中常见任务的处理流程，如分类、回归、聚类、推荐、图片识别等，帮助读者应用这些模型和方法解决实际问题。 第1章首先对数据科学的任务和重要性进行了概述，接着介绍数据科学的建模流程以及Python语言开发环境与常用库； 第二章介绍了回归模型，包括线性回归和逻辑回归模型； 第三章介绍了聚类模型，包括k-means算法、DBSCAN算法和DIANA算法； 第四章介绍了关联规则分析，包括Apriori算法和FP-Growth算法； 第五章介绍了决策树模型，包括ID3、C4.5和CART算法及树的剪枝方法； 第六章介绍了支持向量机，包括线性和非线性支持向量机以及向量机的求解与多分类问题； 第七章介绍

《中公版 数据库深度开发指南：MySQL数据库理论与实战》本书共分为十八章，包括基础篇、开发篇、优化篇和运维篇四部分内容，涵盖了MySQL知识体系中，从MySQL安装、SQL语句，到基本数据类型和函数以及数据库基本组件的相关知识点，再到面向开发人员和运维人员的SQL优化和备份恢复等内容。本书以由浅入深、循序渐进为原则，对于较难理解的知识点，通过相关实验的操作与分析，力求让读者对MySQL的基本知识点和相关业务应用能有更加全面的学习和掌握。 ●基础篇（*章至第六章） 介绍数据库基本概念、MySQL的安装与使用、基本数据类型、常用运算符以及常用函数。 ●开发篇（第七章至第十二章） 讲解SQL查询语句在MySQL中的应用，以及开发人员经常用到的数据库基本组件，包括索引、视图、存储过程、存储函数、触发器，*后介绍能保证业务数据完整

大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，*终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark这两个主流技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、资源调度框架YARN与Hadoop新特性、大数据数据仓库Hive、离线处理辅助系统、Spark Core、 Spark SQL、Spark Streaming等知识。 为保证*学习效果，本书紧密结合实际应用，利用大量案例说明和实践，提炼含金量十足的开发经验。本书使用Hadoop和Spark进行大数据开发，并配以完善的学习资源和支持服务，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等终身学习内容，为开发者带来全方位的学习体验，更多技术支持请访问课工场官网：www.kgc.cn。

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基

本书以关系数据库为基础，以数据库的设计与编程为重点，以引进面向对象的数据库技术为特色。本书内容新颖、系 统全面；突出重点、注重总结；概念清晰、分析深入；例题丰富、实用性强。 全书从数据库系统基础、关系代数、规范化理论、SQL Server 2008 安全管理、SQL Server 2008 数据库创建和备份、数 据库的恢复与传输、SQL Server 2008 T-SQL 数据查询、SQL 高级应用、Web 编程基础、JSP 技术方面结合了实际数据库开 发需要和高等教育的特点完成编写。

本书围绕健康医疗大数据的理论与实践展开论述。全书共分为7章，第1章主要描述大数据的基础知识、通用技术以及技术发展趋势；第2章主要对健康医疗大数据的概念、特征、分类、主要应用技术、国内外发展现状以及应用需求进行系统阐述；第3章~第6章分别对临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及基因检测大数据的应用实践案例进行详细论述；第7章对健康医疗大数据的未来发展趋势进行展望。本书是很多应用实例和经验的总结，案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。

本书分为两个部分。部分是《大数据学科发展报告》，该部分对大数据学科的基本范畴、主要分支和关键议题、发展现状和未来发展方向进行了深入研究。第二部分是《大数据技术路线图》，以大数据的重大应用需求和特征为依据，利用产业技术路线图在评估新型技术发展过程中的作用，通过对重点领域前沿综述、专家咨询、技术研讨和预判等工作，绘制大数据产业技术路线图，希望能够引导企业和科研机构进行技术研发活动，明确产业技术在未来市场的发展机会，并在全球化竞争中获取竞争优势，为我国经济社会转型和改善民生等方面提供智力支持。

本书遵循*高等学校大学计算机课程教学指导委员会(2013 017)制定的《大学计算机基础课程教学基本要求》中关于 数据库技术与应用 课程的教学要求，同时紧扣*考试中心颁布的《全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计考试大纲》而编写。 本书主要介绍关系数据库管理系统的基础知识以及关系数据库应用系统的开发技术，主要内容包括数据库基础知识、Access 2010概述、数据库的创建与管理、表的创建与操作、查询、窗体、报表、宏、模块与VBA编程基础、VBA数据库编程、Access数据库应用系统开发实例等。 本书适合作为高等学校非计算机专业本科、专科学生的教材，也可作为Access使用者、学习者与开发人员的参考书。

本书是将大数据这一计算机前沿科学和基本应用有机结合的典范教材，全面介绍大数据和相关的基础知识，由浅入深地剖析大数据的分析处理方法和技术手段，突出介绍大数据*的发展趋势和技术成果。本书的一大亮点是每章中都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书每章均包括实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备习题和参考答案。本书体系完整、内容丰富、注重应用、前瞻性强、适用性好，并有开放式的课程教学网站（http://www.cmu.edu.cn/computer）提供技术支持。本书既可以作为普通高校大数据技术的基础教材，也可以作为职业培训教育及相关技术人员的参考用书。

本书兼顾理论性和实践性，系统、全面地介绍SQL Server数据库管理系统的基础知识和操作方法。全书共9章，主要内容包括：SQL Server 2008简介、SQL Server 2008 数据库开发环境、创建数据库和表、表的基本操作与数据查询、安全性与完整性管理、视图和索引、存储过程和触发器、函数、T-SQL语言。本书提供配套电子课件、程序代码等。

本书主要介绍数据库的基本原理，并以MySQL数据库为平台，讲解关系型数据库基本原理在MySQL数据库中的应用，是数据库原理学习和MySQL数据库应用学习的基础教材。本书共16章，第1章介绍数据库基本概念；第2章介绍概念模型设计；第3章介绍逻辑模型设计；第4章介绍MySQL数据库环境；第5章介绍MySQL数据库的创建与管理；第6章介绍数据表的创建与管理；第7章介绍数据输入与维护相关的DML语句及其用法；第8章单独介绍数据查询语句及其用法；第9章介绍Sql编程基础，如MySQL常用函数、游标等；第10章介绍视图的定义与使用；第11章介绍索引的定义与使用；第12章介绍存储过程的定义与使用；第13章介绍触发器的定义与使用；第14章介绍MySQL数据库的安全管理；第15章介绍MySql高级应用分布式部署；第16章使用Java语言开发了个MySQL数据库应用案例，以此介绍Java操作MySQL数据库的