本书是数据仓库之父Inmon的新作，探讨数据的架构和如何在现有系统中有效地利用数据。本书的主题涵盖企业数据、大数据、数据仓库、Data Vault、业务系统和架构。主要内容包括：在分析和大数据之间建立关联，如何利用现有信息系统，如何导出重复型数据和非重复型数据，大数据以及使用大数据的商业价值，等等。

本书是针对应用类本科、高职高专学生编写的Access数据库技术实用教程。本书包括数据库基础、Access基本操作、数据库的创建、表的设计与创建、对表的操作、创建查询、窗体和报表的设计、数据访问页、宏和模块等内容。 本书通过一个书店管理的数据库实例，以图文并茂的方式介绍Access数据库的使用方法，不仅在Access数据库的介绍过程中以具体的实例贯穿始终，而且在每部分都配有操作实例，使学生能够通过本书的学习快速掌握使用Access数据库的方法。本书可作为应用类本科和高职高专的Access数据库课程的教材，也可作为各类培训班和计算机爱好者的自学教材。

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、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用HIVE进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hue将数据可视化，以及数据仓库中的渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员，也适合高等院校和培训机构相关专业的师生教学参考。

本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用，程序员可以

本书主要讨论数据挖掘技术的基本原理与应用，可以解决企业运营中遇到的各种问题，并介绍了SQLServer 2005处理这些问题的方法。内容主要包括数据仓库、数据挖掘中的主要方法，SQLServer2005中的商业智能与数据挖掘功能、决策树模型、聚类分析、神经网络模型和时间序列模型等，并配有相关的范例分析与实例练习。 本书内容翔实，示例丰富，结构合理，可作为各类开发人员及企业管理人员的参考用书。

本书在简要回顾基本C 程序设计概念的基础上，全面系统地介绍了队列、堆栈、树、图等基本数据结构。本书将C 语言作为数据结构的算法描述语言。一方面对传统的数据结构内容进行了C 语言实现，另一方面将数据结构与面向对象技术结合起来，围绕抽象数据类型的概念来讨论每一种数据结构及算法。书中大量C 语言的程序实例既是数据结构的具体实现，又是面向对象技术的算法基础。本书理论与实践并重，每章都有大量的习题，强调数据结构的应用价值。 本书可作为计算机类及信息类相关专业的核心教材，也可供广大研究开发人员自学参考使用。

数据结构是计算机及其相关专业的重要课程，是计算机软件开发及应用人员的专业基础。本书首先介绍数据结构与算法的基础知识，然后系统地论述线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树和二又树、图等基本数据结构，并讨论了常用的查找和排序技术。在用例选择方面充分考虑了电子信息类专业特点，尤其突出信息与通信工程相关专业的特色。在各章最后描述了相应的标准模板库(STL)，旨在使读者了解STL与数据结构的关系，并且能够掌握各类STL的应用，提高实际应用能力和程序设计的效率。 本书内容丰富、层次清晰、讲解深入浅出，可作为计算机及相关专业，尤其是电子信息类专业本专科数据结构课程的教材，也可供从事计算机软件开发和应用的工程技术人员阅读和参考。

本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。 本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

本书引入真实的案例， 以提供优质的数据分析服务、 撰写高质量的数据分析报告为目标。在阐述数据分析时， 力求以系统的观念从所研究主题的整体着眼， 综合不同的分析角度、 数据处理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示数据更本质的特点和更深层次的规律。书中以实际案例为背景， 说明综合采用统计方法、 数据挖掘方法进行数据分析的主要问题。 本书适合学过数据分析基础知识的读者阅读，也可供大学生、初入数据分析职场人员、参与CDA考试的人员学习使用。

《数据结构(c语言版)》在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，符合研究生考试大纲，内容难度适度，突出实用性和应用性。《数据结构(c语言版)》共8章，内容包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找和排序。《数据结构(c语言版)》采用类c语言作为数据结构和算法的描述语言。 《数据结构(c语言版)》可作为普通高等院校计算机和信息技术相关专业“数据结构”课程的教材使用，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。

数据结构是计算机及其相关专业的重要课程，是计算机软件开发及应用人员的专业基础。本书首先介绍数据结构与算法的基础知识，然后系统地论述线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树和二又树、图等基本数据结构，并讨论了常用的查找和排序技术。在用例选择方面充分考虑了电子信息类专业特点，尤其突出信息与通信工程相关专业的特色。在各章最后描述了相应的标准模板库(STL)，旨在使读者了解STL与数据结构的关系，并且能够掌握各类STL的应用，提高实际应用能力和程序设计的效率。 本书内容丰富、层次清晰、讲解深入浅出，可作为计算机及相关专业，尤其是电子信息类专业本专科数据结构课程的教材，也可供从事计算机软件开发和应用的工程技术人员阅读和参考。

《Access2010实用教程》以通俗易懂的语言、翔实生动的案例，全面介绍了Access软件的相关知识。该书共分8个项目，以进销存管理系统为例讲解了数据库与Access的基本知识、创建与管理数据库、创建与使用表、操作与修饰表、查询、窗体、报表、宏、VBA编程语言以及Access在人事管理中的应用等内容。该书内容丰富，图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，既适合作为高职院校及各类社会培训学校的教材，也适合作为广大初、中级计算机用户和不同年龄阶段的计算机爱好者学习计算机知识的参考书。

本书主要介绍了商务智能一些核心技术的应用，包括数据仓库、业务报表与企业绩效管理、数据挖掘、文本与Web分析、大数据分析等内容，通过大量的案例和练习使读者容易理解和掌握商务智能在业务决策中的应用。第3版的改进主要集中在以下方面：文本与Web挖掘、大数据与分析以及商务分析的趋势与前景等。本书可以作为管理科学、电子商务和企业管理等专业的MBA、研究生以及本科生商务智能、决策支持系统等课程的教材，也可以作为管理信息系统、商务数据分析等课程的辅助教材，还适合从事企业信息管理、业务分析的人士阅读。

本书分为两部分，共10章，从架构到管理，从自动化测试到持续集成，通过丰富的工作实例，系统而深入地讲解敏捷DW/BI的基本原理、关键技术和项目管理实践，为在真实商业智能和数据仓库项目上应用敏捷分析方法提供系统使用指南。从管理角度，详细介绍敏捷分析的基本原则，敏捷项目管理的有效实践，包括章程、规划、执行和检测敏捷分析项目的有效实践，展现如何使用案例和用户故事驱使价值持续传递，并讲解团队管理和领导的敏捷风格如何有效地替代传统命令控制风格；从技术角度，深入讲解能够持续传递商业价值并有质量保障的技术方法，包括设计推进、测试驱动的数据仓库开发、版本控制和项目自动化，以及应用敏捷分析时的一些注意事项。本书内容全面，讲解深入，并且涵盖许多经过实践检验的解决方案，适合IT决策者、数据仓库专业人士、数据库

本书从基础、设计和实现三个层面介绍数据库处理技术，内容全面翔实，既包括数据库设计、数据库实现、多用户数据处理、数据访问标准等经典理论，也包括商务智能、xML和.NET等技术。 本书的内容编排和写作风格新颖，强调学习过程中的乐趣，围绕两个贯穿全书的项目练习，让读者从一开始就能把所学的知识用于解决具体的应用实例。 本书每章都有丰富的习题，可作为高等学校本科牛或研究生的数据库课程教材，同时也是很好的专业参考书籍。

《分布式数据库系统及其应用（第2版）》在版的基础上做了较大的修改，增加了与分布式数据库技术密切相关的、新的网络与数据库的接口技术，基于组件的新的软件开发方法，数据库，移动数据库，数据仓库和数据挖掘等内容，反映了分布式数据库技术和应用开发的新的发展趋势。本书还增加了习题和部分习题的参考答案。本书对分布式数据库系统的基本内容提供了翔实的讲解，对一些有争议的问题进行了开放式讨论，但对深奥的理论没有采用繁琐的证明方法，而是采用大量的图示和实例做浅显的解释，从而增加了它的知识性和易理解性。 本书可作为计算机专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作研究生的专业课教材，也可作为从事计算机信息处理研究或相关应用开发人员的参考书。

《从零进阶！数据分析的统计基础》共章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面 的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用进行简单的描述性统计分析和使用进行相 关的数据分析的过程与结果分析。 《从零进阶！数据分析的统计基础》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士；从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。