集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么？过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书，也可以作为一本数据分析师案头推荐的实操工具书，随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。

本书是兼具技术性与指导性的参考手册。书中首先介绍了全书所需的基础知识；接着描述如何借助相关工具识别和分析性能问题，如何利用动态性能视图；接着重点关注负责将SQL语句生成执行计划的组件——查询优化器；展示了Oracle数据库为高效执行SQL语句提供的特性。

SQL 是计算机世界的语言，在用关系数据库开发报表时，将数据放入数据库以及从数据库中取出来，都需要SQL 的知识。很多人以一种马马虎虎的态度在使用SQL，根本没有意识到自己掌握着多么强大的武器。本书的目的是打开读者的视野，看看SQL 究竟能干什么，以改变这种状况。 本书是一本指南，其中包含了一系列SQL 的常用问题以及它们的解决方案，希望能对读者的日常工作有所帮助。本书将相关主题的小节归成章，如果读者遇到不能解决的SQL 新问题，可以先找到最可能适用的章，浏览其中各小节的标题，希望读者能从中找到解决方案，至少可以找到点灵感。 在这本书中有150 多个小节，这还仅仅是SQL 所能做的事情的一鳞半爪。解决日常编程问题的解决方案的数量仅取决于需要解决的问题的数量，本书没有覆盖所有问题，事实上也不可能覆盖；然而从中可以

朱景德、余蝶琼主编的《SQL Server2012数据 库实训教程(计算机类专业人才培养内涵建设项目系 列教材)》从导入Access数据库和Excel数据信息开始 实训，降低学习门槛，同时结合实际需求开展后续相 关实训。书中以导入的图书馆数据库和提供的证券交 易数据库为主要训练内容，不断拓展读者的思路，引 导其向企业进销存数据库应用迁移，特别是对证券交 易数据库配备了网上应用环境，可以使读者在学习数 据库时通过证券交易的模拟操练了解相关的业务需求 ，激发读者对数据库操作和管理的欲望，促进其尽快 进入角色。 本书共分12个项目对SQL，Server 2012数据库 进行实训，每个项目*后均配备实训任务、拓展任务 、项目小结和课外练习。侧重于为读者求职数据库管 理员或者网络和数据兼管的管理员提供一定的指导， 在数据库的建立、数据的备份恢复、数据库用户和

本书是一本关于VisualFoxPro入门与数据库开发的教材。本书对集成开发环境的特性，数据库编程知识，具体的数据库管理系统的设计、创建与开发，从知识、方法与技巧及操作和实践等方面都作了较为详细的介绍。 全书共12章，着重介绍VisualFoxPro数据库程序设计的基础知识和基本方法，同时加强结构化程序设计的训练，并深入浅出地介绍面向对象的程序设计方法，各章知识点、重点突出，并提供学后练习，讲练结合，上手容易，学习轻松。 本书的主要内容有：数据库系统基本概论；数据类型、常量、变量与项目的使用；数据库与表；数据表的基本操作；数据库(表)的使用；SQL语言及应用；VisualFoxPro程序设计基础；面向对象程序设计初步；表单控件、多重表单和表单集；菜单与工具栏；报表设计；应用程序的集成与发布等。 本书内容全面，实例丰富，共有256

本书以笔者多年积累的实际经验分析数据库管理员的工作职责。详细介绍Oracle数据库的运作原理与组成架构；针对常用的“基本对象”及延伸应用的“高可用性对象”提供详尽说明；详解Oracle数据库的安装、建置，以及安全认证方式；深入剖析Oracle的网络联机架构与设定，包含各类“网络服务组态文件”；详细介绍Oracle数据库的备份与恢复，并列举多项功能强大的复原管理工具；针对数据库、实体结构与Instance讲解效能调校的重要性，并以实例示范；解析Oracle Statspack及Oracle Optimizer；完整说明索引与SQL语法的有效运用。 本书适合数据库开发人员参考学习，也可作为高等院校相关师生的参考书。

本书主要介绍数据库的基本原理，并以MySQL数据库为平台，讲解关系型数据库基本原理在MySQL数据库中的应用，是数据库原理学习和MySQL数据库应用学习的基础教材。本书共16章，第1章介绍数据库基本概念；第2章介绍概念模型设计；第3章介绍逻辑模型设计；第4章介绍MySQL数据库环境；第5章介绍MySQL数据库的创建与管理；第6章介绍数据表的创建与管理；第7章介绍数据输入与维护相关的DML语句及其用法；第8章单独介绍数据查询语句及其用法；第9章介绍Sql编程基础，如MySQL常用函数、游标等；第10章介绍视图的定义与使用；第11章介绍索引的定义与使用；第12章介绍存储过程的定义与使用；第13章介绍触发器的定义与使用；第14章介绍MySQL数据库的安全管理；第15章介绍MySql高级应用分布式部署；第16章使用Java语言开发了个MySQL数据库应用案例，以此介绍Java操作MySQL数据库的

《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括： 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。