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《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》从最基本的概率统计学开始，全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例，读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程，明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》的学习，读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识，并可以熟悉相关统计学的基本原理。 《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》适合想从事数据挖掘方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析师，以及一线的数据挖掘开发人员参考阅读，也适合客户经理针对如何开展针对性的营销活动，避免客户流失而阅读学习，更适合产品经理阅读，因为针对如何预测产品的目标用户，促进用户活跃和业务有效使用，靠经验已经不行了，数据才

本书共分为三部分。理论篇重点介绍大数据时代下数据处理的基本理论及相关处理技术，并引入NoSQL数据库；系统篇主要介绍了各种类型NoSQL数据库基本知识；应用篇对外知名公司在利用NoSQL数据库在处理海量数据方面的应用做了阐述。本书对大数据时代面临的挑战，以及NoSQL数据库的基本知识做了清晰的阐述，有助于帮助读者整理思路，了解需求，并更有针对性、有选择的深入学习相关知识。

通过使用本书中的独有信息，将使读者的首要任务互联网与电子商务系统更加灵活、安全和可用。本书阐述了如何设置并维护一个高性能的数据库，并充分发挥Oracle9i 中所有新的强有力的功能。本书作者Oracle 专业人士Kevi Loney与Marlene Theriault在书中覆盖了Oracle 数据库所有的基本理论，并提供了大量实例与技巧。

大数据是当前流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 张俊林著的这本《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结

《试验设计与数据处理》从技术与实际应用出发，重点阐述了常用试验设计与数据处理的技术原理。同时，将Microsoft Excel软件作为重要工具，对典型案例的求解方法、步骤和技巧进行展示，并以非程序设计语言形式介绍Excel软件在试验数据处理和试验设计中的重要应用。 《试验设计与数据处理》共分9章，内容包括Excel基础及有关操作技巧、误差理论、试验数据整理、统计检验、方差分析、回归分析、非线性模型参数估值、简单试验设计与正交试验设计和单纯形序贯试验设计。 《试验设计与数据处理》实例丰富、注重理论联系实际，特别是采用计算机软件解决典型技术的复杂计算部分，图文并茂，信息量大，具有很强的实用性和可操作性。 《试验设计与数据处理》适合作为化工、化学、生物、食品、环境、轻工、材料、制药等相关专业本科生的教材，

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（～5章），章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘

本书力求简明扼要地阐述云计算的基本概念，让非IT专业人士也能轻松看懂这一现在人人都能接触（以后程度会更深）的事物――云计算。本书遵循一条由感性到理性、由浅入深的主线展开：首先采用情景描述，让外行的人对云计算也能产生感性认识；其次从计算机的基本知识开始逐步引出云计算的概念，使人产生理性认识；接着列举一系列生活中的典型云应用例子，让人们明白云计算给生活带来的确切好处；最后采用三个云计算实施方案让人们感受一下组建云计算中心的过程，以达到抛砖引玉之功效。本书可作为高等院校学生教材。

本书共5章，涉及使用SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中，章为数据分析方法概述，第2章至第4章为横截面数据分析方法。第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。国际上许多大学包括斯坦福大学、耶鲁大学、康奈尔大学、印度理工学院等都采用本书作为教科书。我国也有多所大学采用本书作为本科生和研究生的数据库课程的教材和主要教学参考书，收到了良好的效果。 本书基于该书第5版进行改编，内容更加精练和实用，体系更加符合教学情况，适合作为高校计算机及相关专业本科生教材，也可供数据库领域的技术人员参考。

不管你愿意不愿意，我们每天都在制造和分享数据；不管你关心不关心，我们已经生活在大数据的包围之中。 大数据，这个在2012年突然火爆起来的词汇，我们究竟该如何解读？《大数据(大价值、大机遇、大变革)》介绍了大数据产生的背景、特征和发展趋势，从实证的角度探讨了它对社会和商业智能的影响，并认为大数据正影响着商业模式的转变，将带来新的商业机会。能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键！大数据，既是一场大机遇，也将引发一场大变革！《大数据(大价值、大机遇、大变革)》由李志刚主编。