这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 部分（~3章） 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二

本书按照简明、易读、突出实用的原则编写，书中所选案例均来自企业PDM项目实际，并在Siemens PLM Software Teamcenter 10平台上加以实现，同时由编者反复论证，全书图文并茂，并配以详尽准确的讲解步骤，使读者能够快速理解并掌握本书案例中所阐述的PDM实施方法和技巧。另外，本书每章都附有相应的练习题，供读者进行练习。读者通过学习本书，可以由浅入深、循序渐进地理解PDM的基本知识和原理，掌握企业PDM实施技能，逐步具有借助PDM平台提高企业研发核心能力，提升产品质量的工程素养。

本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各

《统计实验教材系列：数据挖掘实验》作为《数据挖掘》课程的实验教材，其编写的目的在于，在讲授数据挖掘基础理论和基本方法的同时，一方面，通过前十一个实用性实验项目，使学生加深对数据挖掘内涵的理解，学会利用SAS/EM进行数据挖掘的技能；另一方面，通过最后一个研究性实验项目，学习数据挖掘研究的思路，认识数据挖掘研究的迫切性，增强学生的基本研究技能，为学生工作或研究生阶段打下基础，提高运用数据挖掘相关理论进行理论分析与解决实际问题的能力。

本书以一个故事开始，阐释制作可视化数据图表的基本方法论，以及如何结合D3高效、快速地创建可视化图表。本书首先解释了可视化的基本涵义，以及D3的适用人群，然后从一个具体的例子入手，告诉我们如何去挑选合适的数据集，以什么样的形式来展现数据，同时对SVG进行了基础铺垫。在D3部分，本书介绍了D3的核心概念“选择集”与“数据连接”，同时对数据连接的几个经典场景进行了演绎，还结合D3介绍了绘图所要掌握的坐标系统、比例尺等基本概念。在数据加载方面，本书讲解了D3可以解析的多种数据格式，以及从后端加载数据的多种方法，同时解释了D3动画的制作方式，为制作交互式图表奠定了基础。最后，本书揭示了掌握D3的不二法门，并希望读者能够不断实践、持之以恒。全书写作风格生动有趣、内容通俗易懂，既适合D3初学者入门，也有助于有经验的

本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在各个业务部门的应用。本书包括7篇共21章内容，分业务场景进行讲解。篇用1章内容讲述Power BI基础操作，方便读者快速入门；第2篇用4章内容讲述如何用Power BI爬取天气、电影、销售、股票等数据；第3篇用4章内容讲述销售部门如何用Power BI分解销售目标，分析业绩达成、会员RFM和业绩构成；第4篇用5章内容讲述产品相关应用，包括存货分析、帕累托分析、关联分析、款分析和数据化陈列；第5篇用2章内容讲述在财务方面的应用，包括盈亏平衡分析和上市公司利润表分析；第6篇用3章内容讲述人力资源应用，包括人员结构及离职率分析、新员工分析和考勤分析；第7篇用2章内容讲述简化报告的技巧。

本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分：部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界产品，以及学术界的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。

《数据工程：处理、分析与服务》以“数据一知识一服务”为主线，以数据处理、分析和服务的代表性方法与技术为重点，包括数据处理篇、数据分析篇和数据服务篇三个部分。数据处理篇介绍结构化、非结构化和半结构化数据的存储、查询和优化方法；数据分析篇介绍数据挖掘、知识发现和数据仓库的经典算法；数据服务篇介绍web服务和数据密集型计算技术。本书既考虑了数据工程技术在基础、经典和前沿三方面内容的系统性，也考虑了数据工程学科在数据、知识和服务三方面内容的完整性，介绍每部分内容的代表性技术；在每个知识点的阐述中，注重思路和技术框架的介绍、技术内涵和理念的传递，旨在为读者进一步学习和研究与数据相关的学科的方法和技术提供一些参考。 《数据工程：处理、分析与服务》内容的学习，需要读者具有计算机程序设计和关

目前，不少学校都在使用“校讯通”等数据产品，但学校与学校之间的数据是独立的、不能互通有无的，在不远的未来，教育必将快速走向“大数据”时代。 《纵向数据大革命》一书提出了一个更为完善的教育数据系统，即源自美国SAS的SLDS，该系统提供洞察内部教育系统的途径，能够帮助学校建立更庞大、持久的数据系统，从而更好的指导教学活动。本书内容包括SLDS系统的创建步骤，美国佛罗里达州、密歇根州和北卡罗来纳州的案例研究成果，以及SLDS在学校、课堂以及校外活动的使用等，能够给广大教育从业者带来巨大收获。

本书系统地介绍了知识图谱的相关概念、技术要素与应用，不仅涵盖了知识图谱技术的发展历程与特点，也涵盖了当前阶段知识图谱的主要应用，并分析了未来的发展趋势与挑战。本书从理论综述、技术解读、应用场景、实战分析等多个角度进行了阐述，内容全面且易于理解。 本书是一本入门级图书，面向具备计算机知识但没有知识图谱构建经验的读者，旨在帮助他们掌握知识图谱构建的专业知识。同时，本书还面向渴望了解知识图谱应用的各行业人员，旨在帮助他们拓展视野、开阔思路。相信所有对知识图谱感兴趣的读者通过阅读本书都能有所收获。

本书以网络安全中主要子领域为主线，以数据挖掘算法为基础，搜集了大量基于数据挖掘的网络安全技术研究成果，汇编了数据挖掘技术在隐私保护、恶意软件检测、入侵检测、日志分析、网络流量分析、网络安全态势评估、数字取证等网络安全领域的应用，介绍了常用的网络安全数据集，并搜集了大量的网络安全资源，以供读者能将本书内容应用于实际的研究或学习中。本书可作为研究人员、网络安全工程人员和对基于数据挖掘的网络安全技术感兴趣的研究生的参考书，也可作为高等院校高年级课程的教学用书，还可供相关领域工作的读者参考。

T-SQL一直以来都是 SQL Server编程的基础。和传统的 T-SQL书籍不同，本书以独特的 “技巧”形式来介绍知识点，涵盖了数据处理（增删改、视图、索引、存储过程、触发器等）、数据应用（Web服务、 CLR集成、分布式查询等）和数据库配置（主体、安全、数据库镜像和快照、备份等）3个方面的内容。其中每一个技巧中都包含了有代表性的示例和精炼的解析。 本书实用、高效、技巧性强，适用于 SQL Server专业技术人员，也可供初学者学习参考。

《IBM SPSS Modeler数据与挖掘实战》一书书主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重点介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、决策树分析、判别分析、聚类分析、人工神经网络、贝叶斯网络以及社交网络分析等；在文本挖掘部分，重点介绍了文本挖掘的节点，以及具体的实现过程。每一章都详细介绍了数据和文本挖掘的基本原理和分析过程，同时在实例中也介绍了SPSS Modeler中大部分节点的使用方法及应用步骤。 本书提供了15个来自行业应用中的案例，旨在通过系统的工作案例使读者能够掌握应用技巧的同时，卓有成效地提升解决实际问题的能力。 本书对于高校理工学科、经济金融学科及数量分析方面的学生，以及数据挖掘和分析方面的研究人员和从业人员等，具有很强的可读性、可操作性与可使用性，尤其适合商业

如果你是一名IT工程师，CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议；如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向；……在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个大型IT系统的系统架构与技术架构；第三类是研讨大数据领域的具体技术，例如HADOOP相关的编程等。对于需要快速掌握大数据系统技术脉络，或者是需要对未来IT系统做系统思考的技术工作者来说，最需要的是第二类图书所提供的系统化知识。但目前业界大数

本书共章。第章是概述，阐述数据挖掘的意义与实际应用。第～章介绍网络和数据技术基础知识。这一部分内容涉及互联网上通信、交换、保存和显示信息的基础技术（如、、、、、等），并讲解用于查询网络文档和数据集的基本技术（和正则表达式）。第～章介绍网络抓取和文本挖掘的实用工具箱。这一部分由三个核心章节组成：第章讲解多种网络抓取技术，涉及正则表达式的使用、、各类接口、其他数据类型以及开源社区相关的技术；第章深入介绍用于统计性文本处理的技术；第章给出关于用管理数据的项目中常见问题的一些见解。第～章介绍实际案例分析，涉及美国参议院里的合作网络、从半结构化文档解析信息、利用预测年奥斯卡奖、绘制姓氏地理分布图、采集关于手机的数据、分析产品评论里的情绪等。这些案例分析针对日常的数据抓取和文本处理的工

本书重点讲述SQL中的各项技术，内容主要包括快速搭建SQL的测试环境、数据库和数据表的创建、数据表的操作（查询、插入、更新与删除）、数据类型和运算符、索引、存储过程和函数、视图、触发器以及通过应用程序连接数据库。 本书注重实战操作，共提供了300多个实战案例，还有大量的经典习题。随书赠送了十几个小时培训班形式的视频教学录像，详细讲解了书中每一个知识点和每一个数据库操作的方法和技巧，同时还提供了本书所有例子的源代码，读者可以直接查看和调用。 本书适用于数据库和SQL语言的初学者、数据库设计人员、数据库运维人员和在学校从事数据库和SQL教学的人员。

自1998年本书版出版以来，经过十多年的发展，数据仓库行业已经完全成熟，而且软硬件都有了极大的进步。那一版所提出的方法几乎已经被所有的数据仓库厂商和从业人员所采纳。现在，RalphKimbatl和其他专家一起对原有的生命周期方法和技巧集进行了改良。在本书中，他们将悉心为您讲述设计、开发和部署DW／Bl系统的详细步骤。这些步骤将教会您如何创建一个具有适应性的系统来为业务用户提供数据和分析结果，以帮助他们做出更好的商务决策。

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本书系统地介绍数据结构基础理论知识及算法设计方法，~7章从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用，主要包括线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树及图； 第8章和第9章主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合比较； 0章介绍数据结构课程实验的目的、步骤及内容； 附录给出全书习题的参考答案。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言，随书配备电子教案。本书在内容选取上符合人才培养目标的要求及教学规律和认知规律，在组织编排上体现“先理论、后应用、理论与应用相结合”的原则，并兼顾学科的广度和深度，力求适用面广。本书具有结构严谨、层次清楚、概念准确、深入浅出、描述清晰等特点。 本书可以作为计算机类专业和信息类相关专业的本科或专科教材，也可以供从事计算机工程与应用工作的科技

作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以很为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。本书从众多先贤及科学家的轶事讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。本书并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。本书适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人，初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人，产品经理、运营经理、数据