《数据仓库(原书第4版)》系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括;决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 《数据仓库(原书第4版)》是数据仓库之父撰写的关干数据仓库的最著作,既可作为相关专业的研究生教材,也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
《高等学校计算机基础综合应用能力培养规划教材:信息系统与数据库技术(第2版)》作者从信息系统与数据库技术综合应用的角度讲述了信息系统的基本原理、分析设计方法以及实现技术。 本书主要包括信息系统基础知识篇、开发技术篇、系统分析设计篇三大部分。内容包括信息系统基本知识、系统分析和设计方法、关系数据库知识、关系数据库管理系统和T-SQL、Web信息系统开发等。本书以应用案例驱动,采用SQL Server和ASP.NET为技术实验环境,详细介绍了信息系统设计、开发、实施与应用的过程。每章附有习题,并提供电子教案、教学和实验案例数据库。本书有配套辅导教材《信息系统与数据库技术实验指导与习题解析》(第2版),书中配有实验指导、学习指导、习题解析、实验辅导与解析等。 本书通俗易懂、内容实用、技术先进,可作为计算机基础教育
谁将是忠实的客户?谁将不是呢?哪些消息对 哪些客户细分?如何化客户的价值?如 何将部的价值化?本书提供了强大的工具,可 以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中 提取它们的答案。自本书第1版问世以来,数据挖掘 已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在沙版本中,作者对每个章节都进行了大量的更新和 修订,并且添加民个新的章节。本书保留了早期版 本的重点,指导市场分析师、业务经理和数据挖掘 专家利用数据挖掘方法和技术来解决重要的商业问 题。在不牺牲准确度的前提下,为了简单起见,即使 是复杂的主题,作者也进行了简洁明了的介绍,并尽 量减少对技术术语或数学公式的使用。每个技术主 题都通过案例研究和源自作者经验的真实案例进行 说明,每章都包含了针对从业者的宝贵提示。书中介 绍
《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
《数据库原理及开发应用:实验与课程设计指导/21世纪高等学校计算机教育实用规划教材》作为《数据库原理及开发应用》的配套指导书,通过实例介绍了SQLserver2005数据库的功能和操作使用,并且通过实例详细介绍了基于C/S模式的数据库开发技术。全书共分为3部分:部分为实验指导,包括12个实验;第二部分为课程设计指导,包括6个课程设计项目;第三部分为习题及参考答案,包括《数据库原理及开发应用》所附习题及答案和一些补充的习题及答案。 《数据库原理及开发应用:实验与课程设计指导/21世纪高等学校计算机教育实用规划教材》内容实用性强,讲解南浅人深、循序渐进,注重培养应用技能和能力,既适合作为普通高等院校本科层次数据库原理课程的实验指导书,也适合作为高等教育其他层次的数据库课程的指导书或课程设计、毕业设计的参考书
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。
《从零进阶!数据分析的统计基础(第2版)》 共 6 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 Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用 SPSS 进行相 关的数据分析的过程与结果分析。
本书讲述如何从技术和市场信息特别是专利信息中挖掘获得潜在的竞争情报,从介绍技术挖掘的基础概念、原理开始,讲解数据采集、基本分析、高级分析、趋势分析、专利分析的方法和技巧,给出技术挖掘指标组合,并结合具体案例指出技术挖掘过程中的注意事项,帮助读者了解技术挖掘流程和掌握技术挖掘方法。本书还列出了可供选择使用的科技数据库、技术挖掘软件的资源清单,为有意实际进行技术挖掘的读者提供了指引。 本书可作为技术研究人员,使用技术成果的分析人员和直接从事管理的人员的指导书,也可以作为技术分析机构和研究生课程的参考书。
MySQL数据库是以“客户端/服务器”模式实现的,是一个多用户、多线程的小型数据库。MySQL因其稳定、可靠、快速、管理方便以及支持众多系统平台的特点,成为世界范围内流行的开源数据库之一。《MySQL数据库入门》就是面向数据库初学者特地推出的一本进阶学习的入门教材,本教材站在初学者的角度,以形象的比喻、丰富的图解、实用的案例、通俗易懂的语言详细讲解了MySQL的开发和管理技术。 全书共8章,~5章主要讲解了MySQL中的基础操作,包括数据库基础知识、MySQL的安装配置及使用、数据库和表的基本操作、单表中数据的增删改查操作以及多表中数据的增删改查操作。第6~8章则围绕数据库开发的一些高级知识展开讲解,包括事务与存储过程、视图、数据的备份与还原以及数据库的用户和权限管理。 本教材附有配套视频、习题、教学课件等资源,而
《数据结构(C++版)》所选内容都是计算机及相关专业学生必须掌握的知识点,全书共9章,主要内容包括:数据结构概述、线性表、栈和队列、数组、特殊矩阵和广义表、串、树、图、查找和排序。 各章中对所涉及的数据结构与算法均给出了通俗的解释和C++语言描述,各章主要内容都是采用任务驱动模式叙述,并将任务分解后逐步完成,给出任务完成效果,最后系统归纳知识点,其目的是使读者将学到的知识能够落实到应用中。 本书的特点是内容精炼、叙述通俗、示例说服力强、便于讲解和学习、突出实用性和应用性。 本书可作为高等职业院校、高等专科学校、应用型本科计算机及相关专业 数据结构 课程的教材,也可供从事计算机软件开发工作的科技人员参考。
本书讲述如何从技术和市场信息特别是专利信息中挖掘获得潜在的竞争情报,从介绍技术挖掘的基础概念、原理开始,讲解数据采集、基本分析、高级分析、趋势分析、专利分析的方法和技巧,给出技术挖掘指标组合,并结合具体案例指出技术挖掘过程中的注意事项,帮助读者了解技术挖掘流程和掌握技术挖掘方法。本书还列出了可供选择使用的科技数据库、技术挖掘软件的资源清单,为有意实际进行技术挖掘的读者提供了指引。 本书可作为技术研究人员,使用技术成果的分析人员和直接从事管理的人员的指导书,也可以作为技术分析机构和研究生课程的参考书。
《R与Hadoop大数据分析实战》全面而系统地讲解了如何将R语言与Hadoop技术结合并应用于大数据分析,不仅系统且深入地阐释了R与Hadoop集成技术的工具、方法、原则和实践,而且通过大量实践案例深入剖析各种常见问题,能为用户高效利用R语言与Hadoop技术进行大数据分析提供翔实指导。 《R与Hadoop大数据分析实战》分为四部分,共7章:部分(~2章)是基础知识,主要讲解R语言以及Hadoop的安装过程、计算原理和基本概念;第二部分(第3~4章)是初级应用,主要讲解RHIPE、RHadoop和Hadoop Streaming三种实现方案;第三部分(第5~6章)是高级实例,主要以RHadoop为技术背景,讲解多个实际应用案例;第四部分(第7章)是数据库连接,主要讲解在RHadoop下如何与各类数据库进行连接。
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