IaH. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques， Third Editio(ISBN 978-0-12-374856-0). Original English language editiocopyright 2011 by Elsevier Inc. All rights reserved. Authorized English language reprint editiopublished by the Proprietor. Copyright 2012 by Elsevier (Singapore) Pte Ltd. Printed iChina by China Machine Press under special arrangement with Elsevier (Singapore) Pte Ltd. This editiois authorized for sale iChina only, excluding Hong Kong, Macao SARs and Taiwan. Unauthorized export of this editiois a violatioof the Copyright Act. Violatioof this Law is subject to Civil and Criminal Penalties.

本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

本书对数据挖掘进行了全面介绍，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，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是在使读者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，书中还提供了大量例子、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，同时也可作为从事数据挖掘研究和应用开发工作的技术人员的参考书。

本书既介绍了数据仓库主流业务应用、企业业务逻辑模型和数据质量管理方法，也有对具有中国特色的数据仓库逻辑架构及数据仓库项目实施过程的描述。内容详细到每一个工作细节的数据仓库项目实施过程和拿来就用的项目文档模板。 本书是作者总结近几年来数据仓库在中国本土实施的大量实战经验编写而成，特别强调数据仓库的实用性和本土化。全书既介绍了数据仓库主流业务应用、企业业务逻辑模型和数据质量管理方法，也有对具有中国特色的数据仓库逻辑架构及数据仓库项目实施过程的描述。本书附带的光盘中收集了大量的数据仓库专有业务和技术名词解释，并提供了书中数据仓库项目实施模板的Word版本。 本书适合从事数据仓库项目实施和理论研究的各类读者阅读，对目前正在从事数据仓库项目实施工作的技术人员，会有较大的参考作用。

当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。 本书前版曾被KDnuggets的读者评选为欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导，提供算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检

本书分13章，分别从企业大数据战略定位、企业大数据落地实施和价值评估，以及大数据的变革与挑战这方面进行撰写，宏观上涵盖了企业战略决策和定位，微观上涵盖了大数据职能、思路、方法、流程、开发、应用、评估的整个环节。企业大数据的知识完整性也是本书的特色之一。

现在，在机构的灵活性和业务表现之间存在一种直接的、可查证的联系。为了将灵活性化，企业必须对其内部、外部的关键流程与基础架构实现的整合与自动化。同时，企业必须学会以更具动态性和反应性的方式来管理流程。 总而言之，企业必须实现灵活应对。 直到最近，技术都一直阻碍着这些目标的实现。正是由于面向服务架构(SOA)、Web 2.0和开放标准的出现，才促成企业实现了这些目标。在本书中，IBM的SOA策略家展示了业务经理该如何利用技术创新来推动动态流程的发展，以应对当今世界越来越快的变化。 在本书中，Sandy Caner示范了将企业解构为“组件化”业务模式的方法，然后用相互连接的、可重复的并且能快速、轻松、经济地适应各种变化的IT服务来支持该模式。这些技术将帮助IT专家和业务经理达到崭新的运营水平，以开展着眼于市场的创新

本书结合大数据技术趋势和中兴通讯的长期实践，对大数据技术提出系统的理解，对大数据研究提供了初步的思路和建议。本书首先从大数据的需求和现状出发，分析目前大数据出现的问题，然后针对这些问题对大数据存储、大数据处理，以及大数据的可视化进行了充分的探索。

《高等院校信息技术规划教材：数据库技术及应用》是一部关于数据库系统的基本原理与方法、现代技术及应用的教科书。其中分为三个部分：部分为基础篇，介绍数据库基础知识与基本方法、描述关系数据库语言及关系模式的规范化设计；第2部分为技术篇，介绍关系数据库设计方法、数据库系统的调优技术、描述系统建模的新方法与对象关系数据库技术；第3部分为应用篇，介绍数据库访问技术与信息系统的结构模式、结合典型的数据库管理系统介绍数据库应用系统的设计与开发、讨论现代数据库技术。《高等院校信息技术规划教材：数据库技术及应用》最后附有数据库设计实例。 《高等院校信息技术规划教材：数据库技术及应用》是作者多年从事数据库课程教学与科研实践的结晶，注重核心知识的描述，注意基础理论和现行应用技术的结合，删减繁冗、过时

近年来，大数据成为学术界和工业界的热点，其 本质就是海量数据分析。海量数据的来源包括互联网 、传感器、生产生活、科学观测、科学实验等。海量 数据分析不仅可以帮助人们取得新的科学发现，也可 以推动技术的适应性、个性化和健壮性方面的进步。 海量数据分析是一个跨学科的研究领域，理解本书的 内容需要具备计算机科学、统计学和优化理论的基础 知识。美国国家学术院国家研究委员会编著的《海量 数据分析前沿》从计算和推理的角度分析了与海量数 据分析相关的前沿问题，重点介绍海量数据挖掘分析 以及流数据挖掘的进展，讨论了并行和分布式系统架 构方面的发展，具体内容包括数据建模、任务建 模、计算复杂性问题分析、数据采样以及人工参与的 数据分析方法等。

《审计署计算机审计中级培训系列教材：数据库基础及应用技术》正是本着这个宗旨做到了理论和应用相结合。《数据库基础及应用技术》内容共分为两个部分，章为部分，介绍数据库的基础理论，这部分包括读者学习和使用关系数据库的最基本的概念。从第2章到每14章为第二部分，主要介绍目前应用范围非常广泛的数据库备份恢复、数据传输、数据完整性维护等数据库中最实用的技术。并在介绍操作的同时贯穿相应的数据库理论知识，使读者可以方便地将理论和实际结合起来。数据库技术是一门应用性很强的计算机应用性学科，因此在讲授数据库技术时应该从理论和应用两个方面来介绍。

本书从理论的先进性和技术的实用性出发，以关系数据库系统为核心，系统、全面地阐述了数据库系统的基本理论、基本原理、设计方法和应用技术，主要内容包括数据库系统概述、关系数据库、关系数据库的标准语言sql、关系数据库规范化理论、数据库设计、数据库管理以及以sqlserver为实验平台的基础知识、应用技术，高级的开发应用等。 本书既重视数据库技术的体系完整性，又突出厂数据库技术面向应用的特性，概念清楚，重点突出，章节安排合理，理论与实际结合紧密且通俗易懂。有助于学习者从实际应用的角度出发，联系所学理论，掌握所学内容。 本书既可作为高等院校信息管理与信息系统专业及非计算机专业的大学本科、专科和高职高专学生的数据库课程教材，也可作为从事信息领域工作的科技人员的相关教材和技术参考书。

本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在各个业务部门的应用。本书包括7篇共21章内容，分业务场景进行讲解。篇用1章内容讲述Power BI基础操作，方便读者快速入门；第2篇用4章内容讲述如何用Power BI爬取天气、电影、销售、股票等数据；第3篇用4章内容讲述销售部门如何用Power BI分解销售目标，分析业绩达成、会员RFM和业绩构成；第4篇用5章内容讲述产品相关应用，包括存货分析、帕累托分析、关联分析、款分析和数据化陈列；第5篇用2章内容讲述在财务方面的应用，包括盈亏平衡分析和上市公司利润表分析；第6篇用3章内容讲述人力资源应用，包括人员结构及离职率分析、新员工分析和考勤分析；第7篇用2章内容讲述简化报告的技巧。

《高等学校计算机基础课程多元教学系列教材·数据库技术及应用:Access 2010(第2版)》共两篇：篇介绍与全国计算机等级考试二级（公共基础知识）紧密结合的相关理论知识；第二篇以“高校学费管理系统”的开发过程为主线，对Access 2010数据库对象进行讲述。《高等学校计算机基础课程多元教学系列教材·数据库技术及应用:Access 2010(第2版)》在讲述过程中注重从初学者的认识规律出发，强调实用性和可操作性。全书对数据库的基本知识和Access 2010数据库对象的基本操作方法的讲述浅显易懂、深入浅出，书中还安排了大量短小精悍、典型实用的案例，使学习者能够结合案例熟练掌握Access 2010数据库的操作方法和技巧。

Oracle 10g是目前的数据库开发平台之一，拥有较高的市场占有率和众多的高端用户，成为大型数据库应用系统的后台数据库系统。Oracle数据库管理和应用系统开发已经成为外高校计算机专业和许多非计算机专业的必修或选修课程。 本书结合大量的实例，介绍如何利用Oracle 10g来管理和维护数据，以及使用Visual Basic和ASP等开发工具开发C/S(Client/Server)模式和B/S(Browser/Server)模式网络数据库应用程序。 本书可作为大学本科相关课程教材，也可供广大Oracle数据库管理员和数据库应用程序开发人员参考。

本书以商业数据分析为主线，立足互联网工作现实，从数据分析工作的要求开始，从如何获取数据到如何在实际工作场景中分析数据，最后以如何呈现数据分析的结果为结尾。 本书分2部分共9大章，分主题为理解商业与理解数据，系统地介绍了商业数据分析工作的主要内容、主要工作流程，配以实际案例详细介绍了如何挖掘数据以及数据分析工具、的使用。第二部分内容为在实践中提高商业数据分析能力，从立足公司内部到如何进行行业分析、趋势分析与竞争对手分析。

《Access 2016 数据库技术及应用》共包括10章。章主要介绍Access2016的功能、操作界面，第2章为数据库基础知识，第3章主要介绍创建数据表的方法及设置属性的方法，第4章使用两个案例讲解创建查询、使用操作界面设置查询条件、参数、制作交叉表、操作查询方法，并使用26个小例程说明SQL查询语句的使用；第5章讲解创建窗体、使用控件设计窗体界面，第6章用两个案例介绍创建报表、排序、分组、计数、求和操作及插入时间和页码的方法，及通过报表向导方便地制作报表界面的方法；第7章介绍创建、使用宏的方法和调试方法并列举了宏的常用命令及功能，第8章介绍数据库安全策略、安全维护，数据库的压缩、修复，数据库的导人、导出及链接功能，第9章主要介绍VBA（Visual Basic for Applications）程序设计所规定的3种基本控制结构、编程方法及调试过程，0章为实验。

本书首先参阐述大数据出现的背景，解释数据资产、数据驱动等基本概念，剖析数据分析的重要性，介绍了大分析的内容和范围、关键点等；其次，阐述了大数据建设的基本内容和有关应用领域等，涉及收集、存储、标准、技术选择等内容，重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容；结尾，给出了大数据建设配套的人才、管理结构等方面的内容和经验，分享如何引入互联网思维，开辟新视野的理念。

大数据时代已经来临，这将引起深刻的行业变革。但是，大数据的真意在于数据分析，即从繁多的数据中找出洞见，并将其应用于实际决策中，以产生更明智的决策。这是一个看起来简单、做起来较难的事情。 《发现数据之美：数据分析原理与实践》从一个自底向上的角度，全面地阐述了数据分析所涉及的知识和技术，对于经典算法和工具的介绍也不止于泛泛而谈，而是加入了作者的经验和理解。所谓自底向上的角度，即从数据分析实践开始时所需要的数据准备、数据探查、数据再处理等，到经典的统计分析和数据挖掘算法及应用，还讲述了模型的部署，优化技术的引入，最终到决策自动化。 《发现数据之美：数据分析原理与实践》对企业管理者、数据分析从业者及高校的学生都有参考意义。管理者能看到一个较全面的数据分析的阐述，明确自身的需求