本书是国际数据管理协会（DAMA国际）组织众多国际专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结，是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有性的基础工具书。从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。

这本书对GDPR进行了详细的评论，解释了您需要对数据保护和信息安全制度进行的更改，并确切地告诉您需要采取什么措施以避免严重的经济处罚。产品概述EU GDPR ?C实施和合规性指南是此新数据保护法的清晰而全面的指南，解释了该法规，并以您可以理解的术语列出了数据处理者和控制者的义务。任何组织中接触个人数据的的人员都应该掌握相关知识。

在数据湖仓的所有新增要素中，排名的就是可以利于数据分析和机器学习所用的分析基础设施。分析基础设施包括一众大家广为熟悉的东西，当然也包括一些可能对大家还有些陌生或略带新鲜感的概念。比如包括：元数据、数据血缘、 数据体量的度量 、数据创建的历史记录、数据转换描述。 数据湖仓的第二个新增要素，是识别和使用通用连接器。通用连接器允许合并和比较所有不同来源的数据。如果没有通用连接器，就很难（实际上是几乎不可能）将数据湖仓中的不同数据关联起来。但有了这个中西，就可以关联任何类型的数据。 使用数据湖仓，就有可能实现以往任何其它方式都不可行或不可能实现的某种程度的数据分析和机器学习。 但与其它架构一样，我们需要理解数据湖仓的架构以及它的能力，以便于我们基于这种架构创建数据分析蓝图和开展数据分析规

随着数据被纳入第五生产要素，数据治理已成为推动社会治理进程的重要动力，也是实现高质量数字化转型的重要基础。财务部门是企业的 数据中枢 ，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，因此在众多企业中，财务数据成了企业整体数据治理落地实践的** 试验基地 。 财务数据治理指从财务视角出发，以资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润的会计六要素为核心关联数据，通过一系列与信息相关联的过程来确保决策权和职责分工系统的实现。 财务数据治理的终目标是提升财务相关数据的价值。财务数据治理非常有必要，它是企业实现数字战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 这本书将数据治理理论应用于财务管理实践，针对财务工作场景阐释数据治理方法论，总结财务数据管理的六大常见问题，分析五大财务数据问题场

Hive 出身名门 ，是*初由Facebook公司开发的数据仓库工具。它简单且容易上手，是深入学习Hadoop技术的一个很好的切入点。本书由数据库专家和大数据专家共同撰写，具体内容包括：Hive的安装和配置，其核心组件和架构，Hive数据操作语言，如何加载、查询和分析数据，Hive的性能调优以及安全性，等等。本书旨在为读者打牢基础，从而踏上专业的大数据处理之旅。

本书在梳理和反思数字化转型和数字治理现状的基础上，以马克思主义政治经济学中有关生产力与生产关系的经典理论为指导，将数字化转型与数字治理之间的互动关系作为切入点，详细解读了数字经济时代的数字化转型和数字治理挑战，提出了数字化转型和数字治理的创新思路，以期走出一条科学思想与人性光辉共同闪耀的数字繁荣之路。其中，在数字化转型方面，基于"技术-社会”互构视角提出了"技术动力”与"结构调适”的数字化转型机制；在数字治理方面，基于当前的治理挑战和治理需求提出了数字治理"三位一体”体系框架。 此外，本书还对数字化转型和数字治理的未来发展进行了展望。

数据结构教程(第3版) 第3版第2次印刷

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，*终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。 《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。

本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础，围绕数据资源建设的规划和管理问题，介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能，系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤，以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。本书内容划分为数据工程基础篇、数据资源规划篇、数据资源管理篇三个部分，其中数据工程基础篇涵盖数据工程概述、数据标准、数据模型等内容，数据资源规划篇涵盖数据资源规划理论、规划方法、需求分析、模型构建、实践与工具等内容，数据资源管理篇涵盖数据治理、数据质量管理、数据集成、数据中台等内容。 本书既可以作为高等院校信息管理与信息系统、信息资源管理、大数据工程以及计算机信息管理等专业本科生的教材，还

数据清洗是大数据领域不可缺少的环节，用来发现并纠正数据中可能存在的错误，针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当方法进行 清理 ，使 脏 数据变为 干净 数据。本书共分为8章：第1章主要介绍数据清洗的概念、任务和流程，数据标准化概念及数据仓库技术等；第2章主要介绍Windows和类UNIX操作系统下的数据常规格式、数据编码及数据类型转换等；第3章介绍ETL概念、数据清洗的技术路线、ETL工具及ETL子系统等；第4章介绍Excel、Kettle、OpenRefine、DataWrangler和Hawk的安装及使用等；第5章介绍Kettle下文本文件抽取、Web数据抽取、数据库数据抽取及增量数据抽取等；第6章介绍数据清洗步骤、数据检验、数据错误处理、数据质量评估及数据加载；第7章介绍网页结构，利用网络爬虫技术进行数据采集，利用JavaScript技术进行行为日志数据采集

本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。

《数据结构课程设计》主要围绕数据结构的基本知识点，设计了8个大型综合性练习案例，通过相关背景知识的回顾、题目解析与实现要点的分析以及测试方法分析等，为学生完成综合性的数据结构实践提供参考。《数据结构课程设计》所附光盘内容为这8个课程设计案例的源程序及教材中描述的测试数据。本教材还提供了8个课程设计题目及其简要的提示。这些案例和题目大多取材于程序设计竞赛题，具有较好的趣味性和技巧性。 本教材可作为数据结构课程配套的实验教材，也适合于对C程序设计以及数据结构有初步基础的读者学习数据结构的设计方法和提高编程技巧。

《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了*计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C++描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章后增加进阶导读和*研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学和本章内容相关的数据结构知识。

《云计算与大数据/应用型本科 物联网专业 十三五 规划教材》在阐述大数据和云计算关系的基础上，介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及应用。全书分为基础篇、技术与应用篇和实践篇，主要内容包括：绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。 《云计算与大数据/应用型本科 物联网专业 十三五 规划教材》是结合实际应用及实践过程来讲解相关概念、原理和技术的，实用性较强，适合作为本科院校计算机、大数据及信息管理等相关专业的教材，也可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。

本书内容包括数据库基础理论，关系数据库标准语言，数据库安全与保护知识，数据库应用技术和数据库设计方法，系统地介绍了数据库系统的基本概念、基本原理和应用技术，后以案例形式整体描绘了数据库应用系统的开发过程。本书内容精炼、结构清晰，并以SQL Server实例来阐述枯燥的理论，直观易懂。 本书参考学时为64学时，可作为中等职业学校、高等职业学校、成人高等学校和职业技术学院计算机及相关专业的教材。

本书的*部分介绍了如何使用元启发式算法来克服数据挖掘过程中的问题，算法性能评估，并具体介绍了原启发式算法。第二部分详细描述了一系列的数据挖掘任务，包括聚类算法、关联规则、监督分类法以及特征选择，然后探讨了如何通过通用启发式算法来处理数据挖掘任务。本书内容介绍齐全，读者可以系统理解书中的所有概念，并且提供了将通用启发式演算法应用到从大数据信息挖掘的相关方法总览。

在线社交网络挖掘是目前数据挖掘领域的热门研究方向之一，相关问题的研究对于指导社会、经济以及安全等领域的决策具有重要作用。本书在对在线社交网络挖掘进行概述的基础上，对其中包含的用户分类、社区发现以及社会化推荐等三个典型问题进行了深入研究，分别提出了一种基于*游走模型的用户分类方法、集成链接和属性信息的社区发现方法、融合社交网络信息的协同过滤推荐方法以及基于Hadoop的社会化推荐系统。本书对每一种方法的研究背景、关键理论以及实验分析等内容进行了详细介绍，并总结归纳了相关工作的研究价值。

作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。

本书由汪萍、陆正福、彭程编著，围绕数据结构与算法内容汇集了约60个综合问题，各问题中包含了若干子问题，内容包括线性表、栈和队列、串、线性表的查找、二叉树、树表的建立与查找、图、数组与广义表；书中还选择了一批基础性问题，它们源自相关的后继课程或研究工作，作为数据结构与算法内容的扩展与延伸。全书内容大多采用了“问题描述”、“问题分析”、“算法步骤”、“程序代码”以及“运行结果”的形式给出，给读者提供了从问题分析到代码实现的一个相对完整过程。 本书可作为高等院校学习数据结构与算法的本科生辅导教材以及从事算法类研究工作的低年级研究生参考书，亦适合于相关工程技术人员参考。

本书依据*考试中心*发布的《全国计算机等级考试大纲（2007年版）》，在《全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟（2006版）》的基础上修订而成。在编写过程中，一方面结合*大纲和数套真卷，对重要考点进行了分析、讲解，并选取经典考题进行了深入剖析；另一方面配有同步练习、模拟试题和上机试题，以逐步向考生详尽透析考试中的所有知识要点。“一书在手，通关无忧”。 本书配有“全国计算机等级考试模拟软件”。其中智能化的答题系统按照本书的顺序循序渐进、逐步编排；模拟试卷和上机的内容与形式，完全模拟真实考试，考试步骤、考试界面、考试方式、题目形式与真实考试完全一致，并可以自动评分。“书+光盘，物超所值”。 本书适合作为全国计算机等级考试考前培训班辅导用书，也可作为应试人员的自学用书。

关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。关系型数据库的基础—关系理论被认为是 SQL的基础。 《你不可不知的关系数据库理论》为我们讲解了什么才是真正的关系型数据库，与当前的数据库产品相比，它的特点和优势是什么。《你不可不知的关系数据库理论》分为3部分，共计14章。部分是数据库的基础，讲解了数据库基本概念，关系和关系变量，码、外码和相关概念，关系运算符，约束和断言，关系模型等内容；第二部分讲解了事务的相关概念，以及如何设计一个好的数据库；第三部分则讲解了SQL相关的知识，其内容涵盖了SQL基本表，SQL操作符和运算符，SQL约束，SQL 与关系模型等内容。本书后的 5 个附录涵盖了Tutorial D语法、TABLE_DUM和TABLE_DEE、集合论、关系演算，以及与关系理论知识相关

大数据的广泛应用已经彻底地改变了人类世界，这场信息革命的号角正在吹响，《大数据》集纳了全球关于“大数据”（BigData）的*研究成果，为读者清晰勾勒出一幅“大数据”在社会各领域被广泛应用的广阔图景，并前瞻性地描绘了未来的大数据世界。 《大数据》既是一本科普读物，让读者了解什么是大数据、大数据的应用、大数据的未来，以及大数据的潜在商业价值；同时对于公共政策、信息科学、社会科学等领域的交叉融合具有启发意义。

本书从人力资源管理的战略转型谈起，使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势，进而提出什么是人力资源大数据，如何在海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形成企业人力资源报表体系和指标体系，从科学到实践、从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景，为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践，为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。

本书介绍了Crystal Reports Ⅺ水晶报表的*版本，主要介绍了根据各种数据源制作和发布专业品质报表的技术，涉及的数据源包括：关系型和OLAP数据库、Business Objects Universes、SAP BW、SAP R3、 PeopleSoft、Siebel、Java Beans、.NET/COM对象、Web日志以及许多其他数据源。通过本书的学习，读者可以了解第Ⅺ版新增的功能，包括动态和级联参数，用鼠标拖放图表和交叉表，Crystal Reports工作台和对“前 N个”报表的参数化控制。按照书中提供的详细示例、提示和技巧，读者还能学到报表设计的高级技能，例如子报表、层次分组、公式创建、外部超级链接和格式化技术。 本书适合于水晶报表的程序设计师、各类企业的专业报表设计员、财会人员、公司经营者和企业管理人员阅读，也可以作为大专院校师生的参考读物。