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。

数据、模型与决策是应用数学建模和计算机技术帮助决策者解决问题。作为国外一本优秀的数据、模型与决策的教材，本书具有以下特色： 1．对枯燥、复杂和技术化的数学问题用简明易懂的语言予以解释，兼顾严谨的数理逻辑。 2．突出建模分析框架和基础逻辑的讲授和训练，在某种程度上实现了艺术与科学的有机融合。 3．课后习题丰富，并配有网络题库，供自学者加强训练，及时检查对理论模型及其求解方法的掌握程度。 第12版把修订重点放在企业和组织的*技术发展上，增加了商业分析（第1章）、项目风险（第8章）以及数据挖掘（第14章）等内容。

本书的主要内容有：深入探讨BigQuery的内部工作方式，包括其整体架构。学习BigQuery支持的数据类型、函数和运算符。优化查询语句和schema，从而提高性能或降低成本。使用标准SQL中高级功能，如GIS、历史快照、DDL/DML、用户定义函数和脚本。使用BigQuery ML解决各类机器学习问题。学习如何保护数据、监控作业，以及授权用户。

MySQL是世界上受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。通过重点突出的章节，条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识，使他们不经意间立刻功力大增。 《MySQL必知必会》注重实用性，操作性很强，适用于广大软件开发和数据库管理人员学习参考。

是不是准备把你的静态HTML页面上升到新高度，想要使用PHP和MySQL构建数据库驱动的网站？ 《Head First PHP MySQL（中文版）》正是你需要的实践指南，可以让你很快地建立并运行动态网站。你可以具体动手构建真实的应用，包括从一个视频游戏高分公告板到一个在线约会网站等大量应用。读完这本书，你将学会如何验证表单、使用会话ID和cookie、完成数据库查询和联接、处理文件I/O操作等。

数据治理是指通过建立组织架构，明确相关部门职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。数据治理有助于控制数据的开发和使用，降低与数据相关的风险，使相关主体可以战略性地利用数据，并从数据治理中获得价值。 数据治理应从以下三个方面进行理解： ，数据治理的对象是数据，即任何以电子或非电子形式记录的信息，以银行业金融机构为例，包括所有分支机构和附属机构的内部数据和外部数据，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据。第二，数据治理的目标是实现数据价值。数据治理实质上是将数据视为资产，即可以被拥有、使用并产生价值的经济资源。第三，数据治理应关注三个重点：一是数据治理架构，数据治理架构是开展数据治理工作的前提和基

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒图

本书介绍了NoSQL数据库生态圈体系，包括Redis、MongoDB和HBase，内容涉及开发、运维、管理与架构。“第1篇基于内存的NoSQL数据库”（第1~5章）包括：内存对象缓存技术Memcached、Redis基础、Redis高级特性及原理、Redis集群与高可用和Redis故障诊断与优化。“第2篇基于文档的NoSQL数据库”（第6~10章）包括：MongoDB基础、操作MongoDB的数据、MongoDB的数据建模、MongoDB的管理和MongoDB的集群。“第3篇列式存储NoSQL数据库”（第11~15章）包括：HBase基础、部署与操作HBase、HBase原理剖析、HBase的高级特性和监控与优化HBase集群。本书适合对 NoSQL数据库感兴趣的平台架构师、运维管理人员和项目开发人员，读者只需要具备Linux基础和SQL基础，就能够通过本书快速掌握 NoSQL数据库。

首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。 本书分为5篇。“第一篇 CDO概论”介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、推荐技能和工作路径等。“第二篇 管好数据”讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。“第三篇 做好转型”讲解CDO如何做好数字化转型。“第四篇 建好团队”讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。“第五篇 新技术、新模式、新业态”介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。 本书适

本书全面系统地介绍了数据编织的核心概念、设计原则、关键技术、面临的挑战及未来发展趋势，并结合实际案例，探讨了数据编织在行业领域的应用，为读者提供全面的数据管理和知识发现的全新解决方案。 本书可供数据管理和工程师、数据科学家、T和业务领导者，以及对数据编织感兴趣的专业人员阅读参考。

《问卷数据分析：破解SPSS软件的六类分析思路（第2版）》系统介绍了使用SPSS软件进行问卷数据分析的思路及方法，分为四部分，分别是问卷设计、六类问卷分析思路、数据分析方法在SPSS软件中的操作和答疑解惑。其中问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前详细阅读这部分内容。读者可以结合实际情况选读六类问卷分析思路部分的内容。数据分析方法在SPSS软件中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSS软件中的操作细节，并且对输出结果进行说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难杂症，并且提供了解决方法。本书侧重于问卷分析的应用性，力求让读者在最短的时间内掌握使用SPSS软件分析问卷数据的方法并完成高质量的问卷数据分析报告。 使用SPSS软件分析调查问卷数据常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A／B试验、RFM模型、K－Means算法、5W2H等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。

在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。

近年来，智能科技的迅猛发展对人类社会的法律伦理产生了相当深远的影响。在此背景下，本书应运而生。其脱胎于《法治 》于2019年创办的“智道”栏目，记录了自进入智能科技时代以来中国学者、实务界人士对智能科技与法律伦理问题所做的诸多探讨，囊括数据治理、算法问责、人脸识别、数字素养等领域的热点话题。这是一部“桥梁”之作。全书共十编，用通俗简明的语言，将智能科技与法律伦理之间的冲突、互动与辨证娓娓道来，旨在促进不同文化领域的沟通，拉近专业人士与业外人士之间的距离，为科技向善贡献一份力量。

本书是云原生社区多位服务网格技术专家的鼎力之作。全书共10章，内容涉及Service Mesh概述、核心功能、架构解析、安装与部署、流量控制、可观察性、安全、进阶实战、故障排查、Service Mesh生态，分别从概念、实践和生态扩展3个层面为读者系统介绍了Istio的相关知识，着重介绍了Istio在1.5版本以后的重大变化，从底层深入剖析了Istio的各项核心功能。本书能为云计算领域的从业者，尤其是微服务领域的开发者在落地Istio时提供理论指导和实际借鉴。

本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用：第一篇阐明数据血缘的概念，主要介绍有关数据血缘概念的综合知识；第二篇介绍如何实现数据血缘，包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议；第三篇介绍如何使用数据血缘，利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究，介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。本书主要面向数据开发人员和数据管理人员，用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读，便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。

本书系统论述了openGauss数据库理论、技术及应用。本书共11章,首先介绍数据库发展历史,包括传统的网状数据库、层次数据库、关系数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库、云数据库、多模数据库、

本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类、工商管理类等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关从业人员的参考读物。

这本书先介绍了如何使用Ppandas在Python中进行数据操作，教您熟悉统计分析和绘图技术。还将通过多个实践测试，让您学会使用Dask分析分布在多台计算机上的数据。接着还将为您介绍如何在内存无法容纳全部数据时，为绘图聚合数据。本书还将带领您探索Hadoop(HDFS和YARN)，它可帮助您处理更大的数据集。此外，这本书还介绍了Spark相关知识，并解释了它如何与其他工具进行交互。 Python大数据分析是为Python开发人员、数据分析师和数据科学家设计的，他们需要亲自动手控制数据并将其转化为有影响力的见解。书中关于统计度量和关系数据库的基本知识将帮助您理解在本书中的各种概念。

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的

数据是自然和生命的一种表现形式。古人结绳计数、勒石记事，客观地记录了人类的成长和社会的发展。今天，大数据时代，数据洪流激荡着时代的发展。本书穿越数据的前世今生，回顾了数字和数据的基本演进过程，从数学家借助概率发现数据分布的秘密到量化看世界引领大数据思维；从虚拟现实、数据孪生、数据世界的规则深入探究元宇宙的数据本质，展现即将跟随元宇宙迸发的数据活力。本书能给读者以启发和参考，一起走向数字时代的未来。

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。