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。
本书以达梦数据库管理系统（DM8）为平台，全面、系统地介绍了达梦数据库常用操作和应用方法，包括达梦数据库安装与卸载、常用对象管理、数据查询、数据操作、高级对象管理、安全管理、备份还原、作业管理等。本书突出对操作实践的指导，为了使读者更容易理解书中所介绍的内容，列举了大量详细的例子，既介绍了SQL命令方式的管理方法，又介绍了可视化图形界面的管理方法，便于读者进行操作练习，使读者轻松入门、快速提高，并能在较短时间内基本掌握达梦数据库管理系统及其应用技术。 本书内容全面、举例丰富、操作性强、语言通俗、格式规范，可作为相关专业本科生的教材，也可作为如大专、高职学生，以及广大数据库应用开发人员的参考用书。
本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能性。本书最后还详细讲解了项目的性能调优技巧和实战案例，帮助读者掌握更多的实战经验。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过本书，可以使你快速了解实时数据仓库，全面掌握实时数据仓库的相关技术。
本书基于Flink的稳定版本1.13，从Flink数据处理思想开始讲解，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深，结合具体案例，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐述。另外，本书还对实际开发中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致的讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为三大部分：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深入探讨了Flink内部的高级应用；第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。本书广泛适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也可作为大数据学习的参考书。
本书以DM8 为对象，系统地介绍了DM8 数据库的安装和维护，以及达梦数据库主流的两大解决方案：达梦DW数据守护和DMDSC 高可用集群方案。本书演示了基于中标麒麟Linux 平台的大量实战操作。通过本书的学习，读者可以掌握达梦数据库的安装和基础操作，如用户、表空间、普通标、分区表、索引、参数、统计信息的管理操作，也可以系统地掌握达梦数据库的备份和恢复技能，如逻辑备份与恢复、联机备份与恢复、脱机备份与恢复。另外，本书还介绍了达梦DW 数据守护和 DMDSC 高可用集群方案，完善了达梦数据库的运维体系。
本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。 本书从逻辑上可以分为三部分：一是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求；二是项目部署的环境准备，介绍了如何从零开始搭建一个完整的数据仓库环境；三是需求模块实现，针对不同需求分模块进行实现，是本书的重点部分。 本书适合具有一定的编程基础并对大数据感兴趣的读者阅读。通过阅读本书，读者可以快速了解数据
Access数据库是微软Office软件中的一个组件，和Word、Excel、PPT等一样，都是Office软件中的成员，Access数据库主要有三大用途：一是存储数据；二是处理数据；三是开发软件。 Access的特点：容易学会，从而开发出实用管理软件！学员一般都有Excel的应用经历，而Access数据库与Excel均为Office组件，有一定的相似性，上手很快。本书共分为7章，展示了终软件开发的效果并按功能模块由浅入深将知识点贯穿于其中，涉及的知识点有：快速开发平台、表设计、创建表操作、查询的各个类型、自动生成和手工创建窗体、VBA编程语言。本书有配套学习视频，详细讲解了具体开发过程，并提供了练习素材下载，方便读者学习。学好本教程，读者将能开发出和本案例展示效果一样的实用管理软件。
本书以达梦数据库DM8为蓝本，介绍达梦数据库的存储过程、存储函数、触发器等服务器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高级语言基于达梦数据库的应用程序设计方法。本书主要包括：DM SQL程序结构、基本语法；存储过程、存储函数、触发器、包等高级对象的基本语法及应用方法；嵌入式SQL程序Pro *c组成、基本语法及应用方法；基于ODBC、JDBC、.NET Data Provider数据库访问接口标准的应用程序设计方法；PHP、Python、Go等高级语言访问达梦数据库的程序设计方法；达梦数据库数据装载及日志分析接口的程序设计方法。本书内容实用、示例丰富、语言通俗、格式规范，可作为相关专业的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
本书以达梦数据库DM8 为蓝本，围绕DM8 性能为什么优化、谁来优化、优化什么、何时优化、优化到什么程度等问题进行详细介绍，从DM8 体系架构入手，分析了DM8 的运行机制，从DM8 的实例优化、I/O 优化、SQL 语句优化3 个方面详细地介绍了影响DM8 性能的核心问题。全书共6 章，内容包括DM8 性能优化概述、DM8体系架构、DM8 调优诊断工具、DM8 实例优化、DM8 I/O 优化和DM8 SQL 语句优化等。同时，本书还将DM8 参数配置文件相关参数、DM8 系统数据字典和DM8 常用动态性能视图作为附录，便于广大读者查阅。本书内容实用、示例丰富、语言通俗、格式规范，可以作为计算机、数据库等专业的教材，也可以作为工程技术人员的参考用书。
本书作为循证医学微专业系列丛书的第一本，阐述了Meta分析与网状Meta分析以及GRADE分级方法的基础知识，并结合案例介绍了19种Meta分析软件如何实现单臂、双臂、网状和诊断试验准确性研究Meta分析，同时介绍了5种文献自动化检索软件、5种文献自动化筛选软件、2种偏倚风险评估辅助软件、3种数据辅助提取软件、4种辅助撰写软件以及2种证据分级软件。本书系统全面呈现了37种软件，实现了Meta分析数据分析和呈现一体化；力求“教了就会用”，利用图片把每个软件使用过程中遇到的核心问题与难点展示给读者，图文并茂，讲解深入浅出，可操作性强；内容实用性强，贴近前沿进展，具有指导意义。
21 世纪，互联网行业的爆发开启了全球数据量急剧增长的新时代，数据已经成为驱动企业数字化转型的核心力量。整个数据行业的技术能力不断提升，从数据库到数据仓库，再到开源大数据，都在经济社会中发挥着极其重要的作用。近年来，新兴数据技术与云计算相互辅助，共同发展，诞生了一系列云原生数据服务，让企业能够突破传统模式的局限，专注于业务，降本增效。本书以全球前沿的云原生服务为基础，详细展现了如何将数据存储、数据引入、批量数据处理、实时数据处理、数据仓库、数据可视化和机器学习等核心要素综合起来，逐步构建一个高效的大数据服务平台。
本书基于流行稳定版Flink 1.13进行讲解，从Flink数据处理思想开始讲起，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深结合具体案例进行讲解，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐释。同时，本书还对实际开发过程中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。本书分为12章：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深入探讨了Flink内部的高级应用。第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。本书适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也是大数据学习的书籍。
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。
国家高度重视并积极推动新型基础设施的建设和发展。5G作为新基建的排头兵，凭借其万物物联和泛在智能的优势，将为社会带来根本性的变革。本书从新基建基本内涵出发，着眼于5G新基建中的网络规划建设和融合业务发展两条主线展开论述，详细介绍了5G网络架构和关键技术、5G网络规划与建设及5G融合业务应用与实践案例等。 本书内容丰富且深入浅出，适用于通信运营商、规划设计院、业务集成解决方案提供商、5G行业咨询机构等单位的相关技术人员参阅，同时也可以作为对口大专院校和科研机构研究生及教师的参考用书。
本书精讲数据结构与算法，对常见的算法及实现代码进行详细讲解，并配合具体的图表和教学视频，使读者轻松掌握数据结构知识并深入理解其中的算法思想。 本书共分8章，内容包括线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树、图、查找、排序等。本书知识点涵盖全面，案例典型。本书习题大部分来自各大名校考研和 软件公司的笔试面试题目，是作者多年来的教学实践经验的总结。本书案例代码全部在Visual C++开发环境运行通过，并配套教学视频，方便读者自学。 本书适合C语言数据结构与算法的初学者、数据结构与算法课程考试的学生、考研人员、算法竞赛选手，也可以作为高等院校和培训机构计算机相关专业师生的教学参考书。
《Oracle PL\SQL从入门到精通》以面向应用为原则，深入浅出地介绍了Oracle平台上使用PL/SQL语言进行数据库开发的技术。通过大量的示例，详细介绍了PL/SQL的语言特性、使用技巧，同时配以两个在实际工作中的案例深入地剖析了使用PL/SQL进行Oracle开发的方方面面。 本书附带1张DVD光盘，内容为作者为本书录制的全程语音教学视频及本书所涉及的源代码。 本书分为5大篇共20章。涵盖的内容主要有PL/SQL语言基础、开发环境、变量与类型、控制语句、数据表的管理和查询、数据表的操纵、使用PL/SQL的记录与集合、各种内置函数、游标、事务处理、异常处理、子程序、包、面向对象的开发等技术点。通过示例性的代码，由浅入深，详细介绍了每一个技术要点在实际工作中的应用，对各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 《Oracle PL\SQL从入门到精通》适
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
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
本书是一本为Scala和Spark初学者准备的入门书籍，很适合准备踏入大数据开发领域的新手和其他对此感兴趣的读者阅读。本书在内容上遵循从宏观到微观、由浅入深递进式的讲解方式，涵盖了Spark入门开发所需的Scala基础知识。具体来说，本书按照如下顺序进行介绍。 首先，前三章从宏观上介绍了Scala语言，包括初识Scala、安装Scala及使用Scala Shell工具。 其次，第四章到第十二章是本书的重点，详细介绍了与Spark开发密切相关的Scala语法，包括变量、数据类型、条件语句、代码块、函数、集合、循环、类和包，以及与异常处理相关的内容，每一章都对某个语法点进行深入探索。第十三章介绍了如何把写好的Scala代码进行编译和打包。 后，第十四章介绍了Spark的入门实践，将前面章节所学到的Scala知识运用到Spark开发中。 此外，本书提供了丰富生动的代码示例和章末练习，
在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然很好合理，但是结果却很好的紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。本书讲解流计算原理。
《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
本书是以MATLAB R2020a为平台编写的，概括地介绍了计算机视觉在各领域中的应用。每章均先对相关概念进行介绍，然后通过实例巩固概念，做到理论与实践相结合，使读者可以举一反三，领略计算机视觉在各领域中的广泛应用。 全书共9章，第1章简单介绍了MATLAB R2020a软件；第2章引出了计算机视觉的相关概念；第3～9章分别介绍了计算机视觉在图像处理、形态学、字符识别、拼接、目标匹配、遥感、人脸识别中的应用。
《数据挖掘技术及其应用(精)》(作者杨杰、姚莉秀)系统地讲述了数据挖掘的基本概念和基本原理，并列举了在相应领域具有参考价值的算法及其改进和应用，是作者多年来从事教学和科研实践的成果。全书共9章，主要内容有：数据挖掘的基本概念和原理，数据预处理，各种分类、聚类和关联规则提取算法，以及在生物信息学、材料学中的实际应用案例。 《数据挖掘技术及其应用(精)》可用作计算机专业本科高年级学生或研究生的教材或参考书，也可供从事计算机信息处理、数据挖掘、工业优化等有关方面工作的科技人员参考。
