本书以SQL Server 2000为基础，结合Visual Basic 6.0开发工具，从数据库应用系统开发的角度来介绍数据库系统的基本概念，为学生应用数据库技术进行数据管理打下基础。 本书主要内容有：数据库系统概论、SQL Server数据库的管理、SQL Server数据表、数据查询、索引与视图、存储过程与触发器、SQL Server数据转换、数据库安全管理、数据库系统开发工具、Visual Basic的数据访问方法、数据库应用系统开发。 本书适合作为高等院校数据库应用课程的教材，也可供社会各类计算机应用人员阅读参考。

本书阐述了关系模型背后的根本原则，这些原则也是所有数据库（后备应用软件）的应用基础，因为这些原则，今天的计算机世界才得以继续。该书内容直指关系数据库实际工作的核心。作者C．J．Date是数据库界的、富有经验的数据库开发者和设计者。该书不仅适用于数据库开发人员和设计人员，同样也适用于不同领域的专家和学者，包括DBA（数据库管理员）、信息建模者、数据库咨询人员，等等。

本书首次专门讨论数据库重构，向数据专业人员展示了如何运用重构、测试驱动及其他敏捷技术进行演进式数据库开发。书中通过许多实际例子，详细说明了数据库重构的过程、策略以及部署。 本书前5章介绍了演进式数据库开发的基本思想和技术，后6章详细描述了每一类重构，包括结构、数据质量、参照完整性、架构、方法的重构；另外还描述了不属于重构范畴的转换技术。 书中的示例代码是用java、hibernate和oracle代码编写的，代码都很简单，读者可以毫无困难地将它们转换成c#、c 或visualbasic代码。

《数据库设计与关系理论》中，关系数据库领域的泰斗C.ate用超过40年的经验证明了为什么恰当的数据库设计是非常关键的，他用数据库设计者和开发者可以轻松理解的方式介绍了设计理论，弥补了其他图书的空缺。《数据库设计与关系理论》每章都包括一组习题，它们要么展示在实践中如何应用理论，提供更多的信息，要么要求你证明一些简单的理论结果。如果你是一位熟悉关系模型的数据库专业人员，并对数据库设计有非凡的兴趣，那么《数据库设计与关系理论》正是为你准备的。

本书主要内容包括：数据清洗在数据科学领域中的重要作用，文件格式、数据类型、字符编码的基本概念，组织和处理数据的电子表格与文本编辑器，各种格式数据的转换方法，解析和清洗网页上的HTML 文件的三种策略，提取和清洗PDF 文件中数据的方法，检测和清除RDBMS 中的坏数据的解决方案，以及使用书中介绍的方法清洗来自Twitter 和Stack Overflow 的数据。

《现代模式识别（第2版）（研究生教学用书）》系统深入地论述了各类经典的模式识别的理论与方法，同时还较全面地反映了本学科的新近科技成果。书中讨论的主流模式识别技术有：统计模式识别、模糊模式识别、神经网络技术、人工智能方法、子空间模式识别及结构模式识别等。 《现代模式识别（第2版）（研究生教学用书）》共17章。章为引论；第二章至第七章介绍统计模式识别，包括：聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、统计决策中的学习与错误率估计、最近邻法和特征提取与选择；第八章为模糊模式识别方法；第九章介绍神经网络技术；第十章信息融合主要论述识别与决策中的有关融合技术；第十一章为结构模式识别；第十二章智能化方法侧重讨论不确定推理；第十三章阐述决策树；第十四章论述支持矢量机；第十五章讨论隐马尔可夫模

随着大数据的蓬勃发展，不少机构开始将源源不断的数据流导入到一个叫“数据湖”的设备中去。数据湖架构 是“数据仓库”之父撰写的全新著作，是帮助读者认识数据湖架构，并把数据湖打造成公司资产的指导手册。数据湖架构 共15章，分别涉及数据湖简介、数据池据湖内部结构、数据池及其结构、各种类型的数据池等技术话题，目的在于讲解如何构建有用的数据湖，以便数据科学家和数据分析师能够解决商业挑战并找出新的商业机会。数据湖架构 适合数据管理者、学生、系统开发人员、架构师、程序员以及终用户阅读。

数据库云平台是当今乃至今后一段时期信息化领域普遍关注的一个热点领域。云技术的本质是分布式计算，而数据库云平台揭示的正是分布式计算在数据处理领域的本质问题。本书介绍了数据库的起源与发展，分析了关系型数据库与NoSQL数据库的适应场景，介绍了国产自主可控数据库云平台发展现状；针对云计算环境大数据时代对结构化和非结构化数据的管理需要，介绍了关系型数据库中的事务、数据恢复、SQL、分布式数据库和NoSQL数据库的一致性与事务等理论；针对越来越多的大数据业务，介绍了数据库应用系统的设计、优化和集成技术。结合发展趋势，重点介绍了当前流行的关系数据库和NoSQL数据库的编程技术；针对信息化建设演进式发展，介绍了数据库重构技术。 本书作为计算机、网络工程、信息管理院校研究生的高端教材，适合具有计算机基础知识的读

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随着互联网的发展，近年来关于Web数据挖掘的研究方兴未艾，加之多年从事数据挖掘方面的教学工作，笔者一直希望撰写一本这方面的书，以飨读者，其目的就是作为想了解和进人Web数据挖掘研究和实践领域的工作者的“他山之石”，帮助他们把握本领域的全貌，掌握研究和解决Web数据挖掘问题的切入点。 伴随互联网的应用，社区、论坛、微博上留下了浩瀚的数据信息，这些数据蕴藏着巨大的商机和社会价值。与此同时，Web上信息爆炸与知识贫乏的矛盾依然存在，如何在海量的Web数据中发现知识，并用于社会实践，仍然是亟待解决的问题。

书中包含以下内容: ? 深入分析你已经在使用的系统，并学习如何更高效地使用和运维这些系统 ? 通过识别不同工具的优缺点，作出更明智的决策 ? 了解一致性、可伸缩性、容错性和复杂度之间的权衡 ? 理解分布式系统研究，这些研究是现代数据库构建的基石 ? 走到一些主流在线服务的幕后，学习它们的架构

本书对当前数据库技术的各个领域进行了深入浅出的剖析，对传统的数据库理论和应用进行了精炼描述，对具有发展前景的数据库技术作了详细介绍，力求拓宽读者的知识面。 全书共分为7章：章介绍数据库的发展、数据库系统的特征、数据库技术的主要类型、数据库技术的发展趋势；第2章介绍数据库系统的核心和基础——数据模型；第3章介绍Access 2000数据库管理系统的使用方法；第 4章介绍Access数据库应用系统的规划设计、建库建表、窗体操作、利用宏来制作菜单、定义模块和用VB定义函数；第5章介绍sQL Server 2000数据库、数据表的管理，以及如何在数据库中创建及操作视图和索引；第6章通过一个网上查分系统的应用实例，讲述sQL Server 2000数据库中数据的处理方法；第7章介绍几种常用的大型关系数据库管理系统软件，包括Visual Foxpro、MySQL、Oracle、DB2的发展历史

全书共11章，可分为三部分：第壹部分包括~3章，介绍存储技术基础知识；第二部分包括第4~7章，介绍固态存储的原理与架构；第三部分包括第8~11章，介绍固态存储安全技术及对前沿科技的展望。读者可根据自己的兴趣和时间情况选择阅读。

陈春宝、徐筱刚、田建中著的《SAS金融数据挖掘与建模(系统方法与案例解析)/SAS大学技术丛书》是一部从实战角度讲解如何利用SAS对金融数据进行挖掘与建模的专著，由SAS大学授权撰写，是SAS大学的指定参考书，也是“SAS大学技术丛书”的靠前本书。

作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。