我们能相信统计么？ 抛了5次硬币，结果都是正面，抛硬币是否肯定是正面？如何从高层的统计指标看透数据后面的本质？如何在大数据时代获取战略制高点，确定自己的职业发展定位？从一个互联网公司数据分析师的成长经历，为您娓娓道来，数据分析中的奇闻趣事、心得总结、方法技巧与哲学感悟。

财务管理对所有企业而言都具有重要战略意义。一个能全盘掌握企业信息，并能清晰地提供决策所需资料的数据处理系统将是企业提升财务管理系统的核心平台。Oracle公司是全球的信息管理软件及服务供应商，Oracle数据库已成为世界上使用最广泛的数据库系统之一。在市场竞争日趋激烈的今天，该系统可以为企业培养迅捷的反应能力和整合资源提供极大的便利。 本书以版本的Oracle 11i E Business Suit为对象，全面系统地介绍了Oracle 11i财务系统的操作使用流程和方法。从教学内容上来看，本书涵盖了财务模块的所有构成部分，表述了会计核算和财务分析的主要流程，体系完整； 从教学方法上看，本书提供了丰富的示例和技巧说明，并辅以明晰的图示，读者可以轻松地在实践中掌握相关技巧。本书的目的是力争让每一位希望实现企业财务管理软件化、现代化、智能化

Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Killer application），也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成，从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制，以及在实际业务场 景中的开发实践，其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregatio算子和 Joi算子的实现与执行、Tungste优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。 《Spark SQL内核剖析》不属于入门级教程，需要读者对基本概念有的了解。在企业中任职的系统架构师和软件开发人员，以及对大数据、分布式计算和数据库系统实现感兴趣的研究人员，均适合阅读《Spark SQL内核剖析》。

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在这本书里，读者将会跟随作者一同对Oracle数据库的相关知识进行梳理，很终共同提炼出必须很先掌握的那部分知识，无论你是数据库开发、管理、优化、设计人员，还是从事Java、C的开发人员。接下来作者再将这部分知识中很实用的内容进一步提炼，浓缩出很精华的部分，分享给大家。这是“二八现象”的一次经典应用。这部分知识就是Oracle的物理体系结构、逻辑体系结构、表、索引以及表连接五大部分。通过阅读本书中的这些章节，读者将会在短时间内以一种有史以来很轻松的方式，完成对Oracle数据库的整体认识，不仅能解决工作中的常规问题，还能具备的设计和调优能力。通过对这些章节的学习，读者在Oracle的学习中会有极大的收获。然而，作者更希望看到的是：让读者的收获，不止Oracle。为达到此目的，作者精心将全书分成上下两篇，刚才所描述的具体知

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

《数据分析方法与案例详解（双色）》是一本语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、语言的基本使用以及编程技巧。 《数据分析方法与案例详解（双色）》内容涵盖数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和包制作等内容。 《数据分析方法与案例详解（双色）》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考，在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理，这样能够帮助读者轻松上手学习。

本书基于采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实例，详细讲解了PostgreSQL的各种SQL特性、参数配置、备份恢复、性能调优、服务端编程、高可用方案等。 篇“准备”，包括初识PostgreSQL、安装和启动PostgreSQL；第2篇“入门”，包括创建数据库和表、数据类型及其运算符、函数、查询和修改数据；第3篇“进阶”，包括索引、视图、触发器、表继承和表分区、管理用户权限和模式、配置和管理数据库服务器、备份和恢复数据；第4篇“高阶”，包括事务、优化SQL语句、优化数据库服务端性能、PL/pgSQL服务端编程、高可用方案。 本书结构清晰、内容翔实、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对数据库（是PostgreSQL）感兴趣的读者自学参考。另外，本书也适合作为社会培训机构的培训教材，还可作为大中专院校相关专业的教学参考书。

知识论主要研究存在于一切可能知识中的共性，具体研究知识的定义、性质、来源、获得手段、确证和效力等。随着大数据时代的来临，人们可以通过对大数据的分析、挖掘来发现大数据中隐含的知识，我们把这种知识称为大数据知识。大数据知识论已成为当代知识论研究的重要课题。《大数据知识论研究》立足知识论视角，以大数据知识为研究对象，比较系统、深入地研究了大数据知识的基本特征、实现条件、实现机理、实现方法、确证和实践应用等共性问题，从而建构一套基于大数据知识的全新知识论体系。

本书全面介绍了数据开发利用技术，包括大数据计算、大数据管理、大数据安全、大数据可视化、数据自治、数据爬虫、知识图谱、大数据挖掘、深度学习、区块链等技术，还介绍了数据产品生产技术。这些技术涵盖了数据获取与管理、数据分析与应用、数据安全与流通等数据开发利用的各个环节，形成一个较为完整的大数据技术体系。

《大数据分析基础：概念、技术、方法和商务（英文版）》涵盖了大数据分析的四个基本方面：概念和基础，平台和工具，方法和算法，以及社会问题和好实践。

《数据密集型计算和模型》一书涵盖了数据密集型计算的体系结构、计算模型和编程方法，内容系统全面，着重介绍原理和方法。并配以图片，便于读者理解。 《数据密集型计算和模型》一书前半部分，重点介绍了数据密集型计算的概况，及其与高性能计算和云计算的异同、应用领域以及面临的挑战问题；巨量数据时代的计算机组织体系和技术；内存计算组织体系和技术；等等。后半部分重点介绍了几个常见的计算模型，如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型，并综合介绍了一些专门领域的计算模型，如All-Pairs模型等。 数据密集型计算是大数据时代的标志。《数据密集型计算和模型》一书借鉴了近年来在该领域的研究成果，有的创新，其出版较好地弥补了市场空白。

大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。R是一款的统计分析软件，《数据分析：R语言实战》侧重于使用R进行数据的处理、整理和分析，重点讲述了R的数据分析流程、算法包的使用以及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据分析问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。 通过《数据分析：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题，而且能学会从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对结果进行分析。 《数据分析：R语言实战》可作为计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生的学习用书，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解

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操作系统是计算机系统的核心系统软件，负责控制和管理整个系统，使之协调工作。本书对操作系统的核心内容进行了全面分析，包括操作系统的发展历史和基本概念、进程与线程、内存管理、文件系统、输入与输出、多核环境下的进程调度和操作系统设计。本书用大量生活实例，生动地解释了操作系统中的主要难点和模糊点：锁的实现、同步机制的发展轴线、纯粹分段到段页式的演变、多核环境下的进程同步与调度和操作系统设计等内容。本书重点突出、逻辑清晰、内容连贯，便于学生顺利掌握操作系统的核心内容。 《操作系统之哲学原理（第2版）》层次丰富、涵盖操作系统的所有核心内容，适合作为国内高校计算机及相关专业本科生操作系统课程的教材，也是了解计算机操作系统原理不可多得的参考书。