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。

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。

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。

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

本书是作者在物联网大数据平台等企业合作项目及重量项目中多年实践的结品。本书首先对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型及调度处理方法等核心概念与关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算及分析的基本概念与关键技术进行了剖析：其次介绍了物联网大数据管理与应用的感知数据库和平台产品，所介绍的产品来自作者所在团队的实际应用项目，大部分在物联网项目中得到了实践应用：最后给出了适合读者在开源软件上动手实践的相关案例。本书提供配套PPT,请登录华信教育资源网(htps:/www.hxedu.com.cn/)下载。 本书由高校教师联合一线企业工程师编写，充分结合了教学和应用，适合作为物联网工程、数据科学与大数据技术、人工智能等新兴工科专业的教学用书，也可为相关领域的技术人员提供

高巍主编的《ANSYS AQWA软件入门与提高/ANSYS工程行业应用系列/万水ANSYS技术丛书》着眼于ANSYS AQWA软件实际操作，在基本理论介绍基础上对使用AQWA软件进行浮体分析进行了介绍并辅以工程实例，力图以一种全新的方式将海洋工程浮体分析工程实际与工程软件使用结合起来并呈现给读者。 本书共分6章，主要内容包括：主流分析软件介绍、海洋工程浮体分体理论基础、经典AQWA的建模、使用经典AQWA进行浮体分析、AQWA与Workbench、分析实例。 本书面向的目标读者为从事海洋工程浮体分析工作，以及使用AOWA软件的学生和工程技术人员。

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

本书通过大量实战案例和项目全面讲解如何利用Python进行自动化办公，帮助广大职场人士快速处理大批量或重复性的工作，将过去需要一天或几天时间完成的工作，在几分钟或者十几分钟内完成，大大提高工作效率。 本书主要内容包括Python安装及编程方法、Python语法基础实战、自动化分析处理数据实战、自动化操作Excel文档实战、自动化图表制作实战、自动化操作Word文档实战、自动化制作PPT幻灯片实战、自动化操作PDF文档实战、自动群发邮件及自动抓取网络数据实战和Python自动化办公实战项目。 本书将基础知识与实际工作场景案例相结合，图文并茂、由浅入深、易学易懂。 本书适合广大职场办公人士、财务人士、数据分析人士等用户阅读，也可作为中、高等职业技术院校程序设计课程的参考用书。

这些年，随着工业互联网、人工智能科技的迅猛发展，企业数字化转型是大势所趋。而企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）是信息化时代企业最重要的管理层信息系统，在数字化时代同样也是扮演着非常重要的角色，依然是企业的数据枢纽。ERP为企业的信息化建设提供了一种系统的集成解决方案。本书力求从务实的角度，系统地阐述ERP的原理、设计与实施理论，为企业管理者、IT人员提供理论参考，推动ERP应用的健康发展。本书对ERP相关知识的讨论涵盖了原理、设计与实施的全部过程。前5版图书出版后均引起了很大的社会反响，作者收到大量读者来信，并与读者进行了良好的交互。鉴于工业互联网、人工智能、区块链等技术的高速发展给ERP及企业信息化带来的冲击与变革，本书再次改版。本书适合企业的各层领导、项目经理、系统分析员及高级程序员阅读，

本书是一本指导读者快速步入华为openGauss开源数据库世界的实战指导书。本书以循序渐进的方式，帮助读者一步一步地轻松掌握openGauss开源数据库。有了这些基础，读者可以更好地学习其他数据库管理系统。本书由30个实战任务构成：前三个任务是搭建openGauss数据库的实验环境；任务四是openGauss的简单维护；任务五是准备测试数据集；任务六是学习使用openGauss DBMS的客户端工具gsql；任务七到任务二十七则涵盖了openGauss DBMS的方方面面；任务二十八和任务二十九是关系数据库设计的实战；任务三十是搭建openGauss主备数据库以及主备数据库的管理。本书可以作为openGauss初学者、计算机专业学生学习数据库系统原理与应用的实战指导书，对从事数据库工作的工程技术人员、想快速掌握开源数据库PostgreSQL的技术人员也非常有参考价值。

本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的优选金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。最后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析

本书全面、系统、深入地讲解了 Oracle 12c 数据库原理、应用和开发，也讲解了 Oracle 12c 常用的管理知 识，以 Oracle 12c 数据库云计算为线索，详细讲解了 CDB 和PDB

本书讲述在流行的大数据分布式存储和计算平台Hadoop上设计实现数据仓库，将传统数据仓库建模与SQL开发的简单性与大数据技术相结合，快速、高效地建立可扩展的数据仓库及其应用系统。本书内容包括数据仓库、