全书分为三大部分： 主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数

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本书以大数据为研究背景，系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战，并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案，在此基础上阐述了笔者的研究工作：基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果，值得大数据研究的人员参考和应用。

基于国家973和863相关项目成果，采用汤森路透德温特世界专利创新索引数据库作为统计数据来源，对信息存储领域的专利文献进行检索分析，从存储器件、设备、系统等层面，选取了目前信息存储领域中的多项重要技术，利用专利统计分析的方法对其发展态势进行了研究，特别是对信息存储领域相关专利进行宏观统计分析以及核心专利的具体分析，可以全方位了解信息存储技术的发展历程、专利的国家或地区分布、重要专利权人的竞争态势，为制定相关战略提供决策参考。同时结合华为、中兴、联想、浪潮、IBM、EMC、三星、美光等国内外知名企业的实际案例，从中国本土和全球的布局两个角度分别分析了专利产出、主要竞争者、热点技术和研发重点以及竞争态势，力求找到信息存储技术专利申请对技术产业化与企业发展的作用，供信息存储研发人员、专利工作者和

本书详细介绍了各种数据库的SQL查询技术和一些基础的SQL查询语句，并且通过实例操作的方式讲解了如何插入、更新和删除数据等相关知识。另外，本书还介绍了如何使用SQL语句进行日期处理，以及一些其他的SQL语句查询操作，能够帮助你掌握相关的SQL知识。

笔者认为数据挖掘的出现，正是统计学适应这一变化的新的发展方向，数据挖掘并不是为了替代传统的统计分析技术，而是统计分析方法的延伸和扩展。本书从统计学视角研究数据挖掘，以期从统计学角度对数据挖掘理论的研究有所突破和创新，同时对统计学理论在数据挖掘方向的发展做出探索。

这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。

《金融数据挖掘：基于大数据视角的展望》结构分为五个篇章。*篇介绍了数据挖掘方法。第二篇是银行数据挖掘篇，介绍了基于神经网络和支持向量机的信用评分方法。第三篇是证券数据挖掘篇，探讨了基于多种数据挖掘方法的股票价格预测、金融市场价格预测及股票自动交易系统。第四篇是保险及其他数据挖掘篇，研究了基于数据挖掘的保险欺诈监测、企业破产预测、财务报表欺诈监测等问题。第五篇从大数据的视角对金融数据挖掘进行了扩展和展望。 《金融数据挖掘：基于大数据视角的展望》的读者可以是对数据挖掘算法感兴趣的计算机专业人士或是对金融信息挖掘感兴趣的领域专家，也可作为金融信息工程方向的工程硕士教材或参考书。

本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、*、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。 本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读，也适合相关专业的师生阅读。

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本书是华为ICT学院大数据技术官方教材，旨在帮助学生进一步学习大数据的基本概念、技术原理，以及大数据平台的搭建和使用。 本书从大数据的概念和特征开始讲起，首先让读者对大数据有一个感性的认识；接下来结合大数据平台的各个功能模块，详细介绍大数据的存储、处理、分析、可视化等原理和操作；对大数据在各种行业中的应用加以叙述，让读者更加充分地感受到大数据应用的价值。 除华为ICT学院的学生之外，本书同样适合正在备考HCNA-Big Data认证，或者正在参加HCNA-Big Data技术培训的学员进行阅读和参考。其他有志进入ICT行业的人员和大数据技术爱好者也可以通过阅读本书，加深自己对大数据技术的理解。

进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。

数据挖掘是现代企业从数据中提取有用信息、获取竞争优势的重要方法。针对数据科学的这一商业应用，本书进行了深入解读，不仅详细介绍了数据挖掘的环节、常用分析技术和基本模型，还提供了数据科学解决方案的提案示例和评估指南。同时，为了便于读者理解，本书不仅分析了大量商业示例，在业务情景下阐释数据挖掘的基本概念和原理，还使用大量图表辅助解释数学细节。因此，读者无需专业数学背景即可阅读本书。