本书是基于作者多年的教学与实践撰写的,重点介绍PostgreSQL的核心原理与体系架构,涉及开发、运维、管理与架构等内容。 本书共12章,涉及以下几方面内容:PostgreSQL基础,安装与配置PostgreSQL,管理数据库与数据库实例,管理数据库对象,并行查询,事务与并发控制,应用程序开发,管理数据库安全,备份与恢复,监控、诊断与优化数据库,PostgreSQL的高可用架构,以及从Oracle迁移到PostgreSQL。
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。
本书主要介绍基于GraphPad Prism 9 的学术图表绘制方法。本书以软件所定义的8 种数据表为纲,按照 数据录入 数据分析 图表生成与美化 的顺序,结合科研实例,使用t 检验、方差分析、生存分析和主成分分析等相关统计分析方法,介绍了散点图、气泡图、柱状图、线图、饼图、面积图等常见学术图表的绘制和美化方法。同时本书提炼了学术图表绘制的一般流程、配色方法及GraphPad Prism 绘图的进阶技巧,兼顾学术图表绘制的实用性和美观性,适用于需要绘制学术图表的高校学生和科研人员。
数字经济已成为各国经济增长的新动能,并上升为国家发展战略,各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络,重点分析了全球主要国家和地区数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同,特别介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则及规则间的弥合,也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家和地区的立法现状,同时展望了全球数据跨境规则的未来走向,在此基础上对我国的数据跨境流动治理规则现状进行梳理,并对其实施与完善提出了相关建议。本书语言平实易读,主要以法律法规、执法部门的解释性指南、判决书等一手资料作为参考,介绍分析了国内外立法现状和法律实践。
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。
R语言在心理语言学研究中的应用已经有相当长的历史,但什么情况下要对数据进行怎样的处理,模型应该如何构建,得到结果后应该如何科学地读取和规范地报告等问题仍未得到很好的解决,本书意在解决这些问题。 本书首先介绍了R语言基础知识、基本统计思路和初步数据整理,对经由真实眼动研究得到的数据进行清理、转换和描述性统计,以及数据可视化等操作,然后介绍了线性混合模型和最大随机效应,结果解释、整理和提升,power分析和Bayes分析在R语言中的实现;接着介绍了线性混合模型和重复测量方差分析结果的比较;最后介绍了多种眼动指标整理的方法。
《经济学人》杂志年度推荐的三大可视化图书之一 《大数据》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思·库克耶倾情推荐,称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化类图书排名第3位 畅销书《鲜活的数据》作者近期新力作及姐妹篇 第一本系统讲述数据可视化过程的的普及图书 这是一本教我们如何制作完美可视化图表,挖掘大数据背后意义的书。作者认为,可视化是一种媒介,向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化,如何探索数据的模式和寻找数据间的关联,如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式,有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。 作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角
本书以一个计算机教师的教学过程为场景,讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述,大量引用各种各样的生活知识来类比,并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容,对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比,本书内容有趣易读,算法讲解细致深入,是一本非常适合自学的读物。对于学习数据结构来说,难点之一是对相关算法的理解。本书创新性地采用全彩印刷,图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳,使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅,极大提升了阅读体验。本书主要内容包含:数据结构介绍、算法推导大O阶的方法;顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用;串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法;二叉树前中后序遍历、哈夫曼树及应用;图的深度、广度遍历;最小生成
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材,可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
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 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 有参考价值。
本书以数据为研究对象,论述了从数据起源到数据未来的全过程,通过对数据的研究,揭示了物质、数据与信息之间的深刻关系,构建了一门独立的数据科学体系。本书对数据与数据科学的基本原理与规律、数据的基本定律与基础问题、数据与数据科学的基本方法等做了全面、细致的探索,提出了物质定义数据、数据定义信息等重要观点。
本书以数据挖掘为应用载体,按应用频率的高低,系统地介绍分治算法、贪心算法、搜索算法和动态规划算法。同时,介绍算法分析所用的渐近符号及常用的分析方法,包括递归分析方法、非递归分析方法。本书的特点是结合作者及其团队研究的数据挖掘问题,注重介绍算法的基本思想及算法应用的启发性。
随着人口红利、流量红利的减弱,越来越多的企业在追求持续增长方面遭遇到了挑战。埃森哲的数据显示,大多数食品、饮料企业在2020年的营收增长率不足3%。为了构建差异化竞争优势和寻求 大的利润空间,企业管理者们对构建直达消费者的模式愈加重视,希望缩短企业到消费者的链路距离,与消费者建立 加亲密的关系,围绕消费者需求打造产品,加快履约配送速度,优化购物体验。 “以消费者为中心的供应链”被寄以厚望,围绕消费者体验重新调整供应链是企业在行业变化中脱颖而出的制胜法宝。企业如何才能将以消费者为中心从口号变为现实?如何才能构建以消费者为中心的供应链?本书尝试给出答案。 《供应链重构:打造以消费者为中心的数智化链路》从消费者掌权的时代背景切入,逐步延伸到“以消费者为中心的供应链”的定义、关键要素、数字
本书首先基于结构化国际科技资源信息数据库及非结构化国际科技资源信息,研究国际科技资源信息的数据抽取技术、学科与技术分类及数据库构建方法;其次,基于文献计量、专利计量、文本挖掘、研究价值图谱、技术路线图方法,研究构建国际科技资源监测分析方法和模型;再次,基于聚类分析、社会网络分析、地理信息系统等方法,研究国际科技资源信息监测分析的可视化方法和模型;后,介绍了国际科技合作资源监测系统和国际科技资源监测地理信息系统的开发及应用。
7大数据陷阱的干货总结与避坑锦囊,教会数据工作者如何在数据陷阱中迅速恢复,避免踩雷。 数据陷阱无处不在,任何处理过数据的人都会在不知不觉中多次陷入其中。我们大多数人都还没有学会如何使用现代工具和所掌握的数据类型,从而导致了一些本可以轻易避免的常见的错误。 在本书中,作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱: 陷阱 1:认知误差——我们如何看待数据; 陷阱 2:技术陷阱——我们如何对数据进行处理; 陷阱 3:数学失误——我们如何对数据进行计算; 陷阱 4:统计疏忽——我们如何对数据进行比较; 陷阱 5:分析偏差——我们如何对数据进行分析; 陷阱 6:绘图乌龙——我们如何对数据进行可视化; 陷阱 7:设计风险——我们如何对数据进行修饰。 同时也向我们展示了这些数据陷阱是如何产生、如何变得如此常见的
本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧,带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术,发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识,而且辅以丰富的示例程序,旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史,并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础,旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外,本书很多节的末尾设置有练习题,并在书末提供了解答,方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握S
这是一部可以帮助读者从0开始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结,书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质,还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例进行了全方位剖析。 本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推进委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。 本书包括4篇14章,具体内容如下。 概念篇从企业面临的主要数据问题入手,逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值,以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础,只有充分理解了这部分内容,才知道如何与上下游沟
本书教你如何从基于时间的数据(如日志、客户分析和其他事件流)中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中,作者通过带有注释的Python代码进行全面演示,你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能,你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。
这是一部指导信贷业务如何用智能风控、反欺诈的技术和方法实现风险控制的著作。 作者是经验丰富的智能风控算法专家,先后就职于头部的互联网公司的金融部门以及头部的公募基金公司,致力于人工智能算法在信贷风控领域的应用。 本书不仅体系化地讲解了智能风控和反欺诈的体系、算法、模型以及它们在信贷风控领域实践的全流程,而且还从业务和技术两个角度讲解了传统的金融风控体系如何与智能风控方法实现双剑合璧。全书以实战为导向,辅以多个用Python实现的综合案例,便于读者理解和实操。 全书共10章,逻辑上分为四个部分: 第1~3章是风控业务的基础,首先介绍了什么是信用风险和欺诈风险,然后讲解了传统风险管理体系中搭建评分卡的思路,以及智能风控时代数据和模型的技术框架。 第4~6章集中讲述了智能风控中常见的特征工程、算法原理和建
《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和 研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都 的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的 教材,可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。本书由韩家炜等著。