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

本书重点介绍Amos、Mplus 和SmartPLS 统计软件里的结构方程分析方法。包括结构方程模型路径图的构建与数据的收集，结构方程模型的识别、分析结果评价及修正，反映型指标、形成型指标与二阶段分析，调节效应分析、中介效应分析、多群体差异分析与潜在平均分析，以及结构方程模型高级的分析方法即贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型、MTMM 模型等内容。没有复杂的理论推导，而是结合作者自身的教学与科研实践，以数据为依托，深入浅出，使读者能在短时间内理解并掌握结构方程模型分析方法，进而应用到自己的研究实践中。

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本书紧密围绕商业运作的需要来强调数据在经营活动中的实践应用，采用项目驱动方式，通过实训为指导来强化数据库相关知识点的深入学习。全书始终围绕网络书店销售管理系统为例子，通过共9章内容系统展示了从系统应用需求分析开始到数据库设计、数据库实现、网络数据库开发、数据库管理程序开发等一系列以满足商业需求为发端的、以数据库开发应用为线索的相关工作。这种一以贯之的学习方式提高了学习的成就感与目标性，有助于提高对于新管理实践和新技术发展的理解和掌握。

本书以 新工科 为指导思想，是安徽省高等学校 十三五 省级规划教材，安徽省 一流 教材建设项目教材；全书12章，分为数据库系统基础理论和应用方法，SQL Server 2012数据库管理系统的基本操作和应用开发技术，数据库新技术和新应用，数据库实验指导和课程设计等4部分内容；体系完整，内容新颖，结构清晰，别具特色，是新工科教材，适合应用型本科院校学生作为基础课程教材使用。

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

本书是《数据结构》一书配套的实验教材，用于辅助实验教学。全书共分三篇。*篇为基础实验，介绍数据结构与算法基础知识的实验，包括线性表、栈和队列、串、数组，以及广义表、树和二叉树、图、查找、排序等内容，一共有12个实验。第二篇为综合实验，是数据结构知识的应用与提高，包括链表的应用，栈和队列的应用，树结构的应用，图结构的应用以及文本文件检索等综合性实验内容，共10个实验。第三篇为课程设计，详细介绍了7个课程设计的课题，综合性较强，另外还给出了一部分实训项目，内容涉及数据结构课程的多个应用领域，以引导学生进行开发实践。

本书是目标跟踪领域的学术专著，介绍了目标跟踪的定义、研究背景、研究现状、理论基础、算法描述．同时给出了算法的仿真实验结果，反映了作者近年来在这一领域的主要研究成果。 其主要内容包括：绪论、基于l0正则化增量正交映射非负矩阵分解的目标跟踪算法、基于核协同表示的快速目标跟踪算法、基于概率协作表示的目标跟踪算法、基于半自动权值卷积神经网络的目标跟踪算法、一种具有重检测机制的互补学习目标跟踪算法和基于“范数和 小软闽值均方的目标跟踪算法。 本书适合高等院校信息相关专业高年级本科生、研究生和教师阅读，也可作为科研院所及从事安防、视频监控行业的工程技术人员的参考书。

本书以典型工作任务为载体，以构建“项目设计、任务驱动、实践操作、能力拓展”的一体化教学模式为目标，沿着“典型工作任务——技术知识储备——商务实战演练”的设计思路，在解决工作任务的过程中，系统地讲述 Power BI 的相关基本知识。 本书共七个项目， 以数据可视化流程为主线， 涵盖了 Power BI Desktop的数据连接、查询编辑器、内置可视化对象、自定义可视化对象、可视化报表以及仪表板、自然语言问答等内容。本书适用于初级 Power BI 用户，可用作应用型本科、高等职业院校商务数据分析与应用、电子商务及相关专业的教材，也可作为 Power BI 软件的自学参考书。

MySQL数据库是目前应用 广泛的关系型数据库之一。本书基于软件开发中数据库应用的工作过程构建模块，任务驱动、理实一体，适合 线下混合式教学。本书由7个模块30个任务构成，从认识MySQL、安装MySQL、创建数据库、创建数据表、操作数据表、查询，到创建和使用存储过程、管理MySQL用户等，基于MySQL数据库应用和管理过程进行内容编排。本书提供丰富教学示例，同时示例之后提供大量课堂练习，供读者先模仿再举一反三。拓展阅读部分是课程思政元素之一，介绍了国产数据库的发展历程，提升读者关键技术自主可控意识，为国产数据库的广泛应用打下坚实基础。 本书可作为高职院校数据库技术课程教材，也可以作为软件开发人员和MysQL数据库管理人员的数据库应用工作手册。

本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者 清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。

本书总结了SMART目标管理法的实施逻辑，拆解了SMART目标管理法的实施步骤，并对每个步骤深入挖掘扩展，借助各类案例，介绍了SMART目标管理法在日常工作、生活和学习中的应用，帮助读者学会应用SMART目标管理法。 《SMART目标管理法：明确目标 找准方向 》共6章，分别介绍了SMART目标管理法的基本应用法则；如何判断和围绕价值设定目标；设定目标的实施方法；将大目标分解成小目标的方法；如何采取行动保证目标落地；如何通过总结改善不断达成 高的目标。 本书适合想帮助孩子养成目标意识的家长、想取得好成绩的各年级学生、期待带领团队实现目标的管理者、期望实现个人目标的职场人、希望事业有成的创业者等大众读者阅读。

本书共分6章，分别为大数据时代、大数据思维、大数据技术、大数据应用、大数据安全和大数据的未来，旨在帮助读者掌握大数据的概念，了解大数据的技术与原理，熟悉大数据常用场景，了解大数据未来的发展趋势，并能够将大数据思维方式融入日常的学习和工作中。 本书适合高等院校大数据相关专业学生作为大数据入门教材学习，也可作为非大数据专业学生、对大数据感兴趣的读者的科普通识读物。

本书在精述数据库技术的基本原理和基本技术的基础上，详细介绍了Access 2019的使用方法和应用技术。主要内容包括：数据库的创建和维护、表结构及其记录数据的编辑、数据查询、窗体设计、报表制作、宏的创建和调用等。本书以Access 2019为开发工具，以应用系统的研发过程为主线，以“学籍管理”为实例，详细介绍了应用系统的设计方法与实现技术，并提供详细操作和完整系统。 本书内容丰富、深入浅出、通俗易懂、注重实用，并提供大量实用的例题和习题，便于读者巩固所学知识。 本书既可以作为高等学校非计算机专业数据库技术及其应用课程的教材，也可以作为从事数据库应用的工程技术人员的参考书。

这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流，多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至 与社会的发展都带来了机遇和挑战，大数据已经成为IT信息产业中 潜力的蓝海。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书是为高等职业院校大数据技术与应用专业“大数据导论”课程全新设计改编的，是一本具有丰富实践特色的新形态教材。针对高等职业院校学生的发展需求，本书系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据时代思维变革、大数据促进行业发展、大数据方法的驱动力、大数据存储技术、大数据处理技术、大数据分析技术、大数据在云端等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。

本书分为数字经济时代的合规监管架构、数据不同来源下的收集合规、 视野下的数据流动、数字经济时代的合规监管架构、数据使用典型场景与合规之路、企业数据存储的合规指引及数据合规的司法保护模式与裁判规则。尽管目前《数据安全法》对于制度性的规定偏多，对于企业所享有的数据权益的范围等内容未进行明确规定，但该法从上位法角度明确肯定了企业在数据处理活动和开发利用中享有合法权益，并为其提供保护，已经弥补了企业数据权益保护上位法空缺的问题，实现了顶层设计和制度统筹，有了 为明确的法律依托。本书通过理论与案例的探讨，以期对保护企业合法权益和促进企业对于数据的 深刻、广泛和高效的开发利用将起到推动作用。

本书通过对商务知识和 Power BI 的讲解，帮助零基础读者学会使用微软公司开发的数据分析工具 Power BI 进行商务数据的分析。本书从职场实战出发，选择商务运营中实际发生的数据，利用商务理论知 识进行分析。 全书共七个项目，从帮助读者掌握商务数据分析的全过程出发，分别讲解 Power BI 数据分析认知、 市场分析、销售分析、客户分析、产品分析、流量分析、舆情分析。每个项目配有相应的操作案例。 本书既可以作为高等院校电子商务、市场营销等专业相关课程的教材，又可以作为商务数据分析的初 学者、数据分析从业人员、电商管理人员、店铺经营者的参考学习用书。

本书详细地介绍了大数据、人工智能等项目中不可或缺的环节和内容：数据准备和特征工程。书中的每节首先以简明方式介绍了基本知识；然后通过实际案例演示了基本知识的实际应用，并提供了针对性练习项目，将“知识、案例、练习”融为一体； 以“扩展探究”方式引导读者进入 深广的领域。本书既适合作为大学相关专业的教材，也适合作为大数据、人工智能等领域的开发人员的参考读物。