《Origin科技绘图与数据分析》内容简介 《Origin科技绘图与数据分析》以Origin 2023中文版为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量应用实例详细介绍Origin在科研数据处理与数据作图中的使用方法与技巧。全书共13章：第1～6章主要讲解Origin的基础知识与科技绘图，包括Origin的操作界面、窗口类型、绘图基本设置、数据操作管理、二维及三维图的绘制、统计图形绘制等；第7～13章结合Origin数据处理与统计分析功能，分别讲解线性拟合、非线性拟合、数据操作与分析、基础统计分析、参数与非参数检验、数字信号处理等知识，最后介绍如何在Origin中进行版面设计与输出操作。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握Origin的应用，从而更好地处理和分析科研数据。 本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学

本书是首本专注于利用R语言进行科研数据清洗的书籍，全书主要分为两大块，首块以简洁的内容向读者介绍R语言的入门知识，让读者了解并认识R语言，为后面的内容打下基础。全书大部分篇幅主要集中在第二块内容，即数据清洗的知识。作者从实际问题出发，详细的介绍了如何利用R语言处理科研中的数据，比如缺失值的插补，异常值的查找，长宽型数据结构的转换，时间日期数据的处理，文本数据的处理等，此外，作者也将数据清洗的内容进行了适当扩展，比如书中加入了R语言与数据库的连接方法，让大数据的处理更加得心应手。

copula分布估计算法综合了智能计算领域和统计学领域的知识，是一种基于群体的智能优化算法。本书共分为8章，主要内容包括：分布估计算法的基本概念和算法流程、copula理论及copula分布估计算法框架、二维copula分布估计算法、多维经验copula分布估计算法、多维阿基米德copula分布估计算法、阿基米德copulaEDA中的参数估计、copula EDA中的边缘分布函数和采样方法的研究以及copulaEDA在图像矢量量化中的应用研究等。 本书适合于从事智能计算领域研究和应用的科技工作者和工程技术人员使用，也可以作为人工智能、计算机科学、信息科学、智能优化及智能控制领域的广大师生的教学参考用书。

《新编数据库原理习题与解析》根据计算机专业“数据库原理”课程的教学大纲编写，全书共分10章，分别介绍数据库的基础知识、关系数据库、sql语言、关系系统及其查询优化、关系数据理论、数据库设计、数据库保护、对象关系和面向对象数据库系统、分布式数据库系统以及数据仓库概述。每章由基本知识点和例题分析组成，前者高度概括和疏理本章应重点掌握的相关知识：后者则详尽地解析精选的典型习题。《新编数据库原理习题与解析》将使读者充分掌握“数据库原理”课程求解问题的技巧与方法，深化对基本概念的理解，切实提高分析问题和解决问题的能力。 《新编数据库原理习题与解析》内容丰富，习题覆盖面广，不仅可以作为计算机专业本、专科数据库原理课程的学习参考书，也是报考计算机专业硕士研究生的考生复习材料(复试)，对数据库原

《高校数据仓库系统建设与应用》共分6章。章主要介绍数据仓库的概念、背景及大数据研究展望。第2章介绍数据仓库相关的技术原理。第3章介绍数据仓库项目需求分析的流程、方法、原则，以及数据仓库需求分析应包含的内容。第4章结合高校业务特点，根据数据仓库系统建设过程介绍各环节，主要有建设流程、系统架构、主题规划、源数据分析、数据模型设计、ETL设计、ETL开发、ETL测试、系统运行监控和报表设计开发，重点阐述每个环节采用的技术方法、实现过程及注意事项。第5章介绍数据仓库元数据管理、数据质量管理和系统运维管理，其中重点介绍数据质量监控系统的设计及实现。第6章通过剖析高校的核心管理业务、数据分析指标和分析案例，来详细说明数据仓库在高校各业务管理中的应用。

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。

本书提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。

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本书覆盖了当前大数据处理领域的热门技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点；同时阐述了大数据下的日志分析系统，重点讲解了ELK日志处理方案；分析了大数据处理技术的发展趋势。本书采用幽默的表述风格，使读者容易理解、轻松掌握；重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述，以帮助读者从根源上悟出大数据处理之道。

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本书分为三个主要部分。靠前部分介绍了数据湖的概念、企业中数据湖泊的重要性，以及Lambda架构的很新进展。第二部分将深入研究使用Lambda架构构建数据湖的主要组件，介绍了一些流行的大数据技术，如Apache Hadoop、Spark、Sqoop、Flume和弹性搜索。第三部分以实际操作的方式展示如何实现一个企业数据湖，并介绍了几个实际的用例，而且展示了如何将其他外围组件添加到湖中以提高效率。在本书的很后，读者将能够选择正确的大数据技术，使用lambda架构模式来构建企业数据湖。

我们正处在“读图时代”，一张经过数据可视化方式处理的信息图可以包含很多内容，是传递信息和知识的 工具。这本《数据之美（全4册）》将大量客观而理性的数据以直观而艺术的方式展现在读者面前，你会在书中看到“冰冷”的数据和统计结果因分析和设计而变得“有了温度”，信息和知识因此变得生动有趣， 便于我们记忆和学习，这正是信息图谱和数据可视化的魅力所在。本书包含4分册，分别是《万物篇》《运动篇》《电影篇》和《文学篇》，用近300个设计感十足的画面诠释了不计其数的数据，可谓包罗万象，精彩纷呈。如果你是一位知识爱好者，那么这就是一本百科全书；如果你是一位信息分析爱好者，那么这就是一本信息图谱；如果你是一位平面设计爱好者，那么这就是一本数据可视化灵感集。

本书介绍Web数据管理技术 ，包括：Web数据抽取（数据型页面和文档型页面的 抽取方法、基于视觉信息的抽取方法、包装器生成与 维护及实体识别），Web数据集成（查询接口集成、 模式匹配、查询转换、数据库采样、数据库大小估计 及集成系统实现），数据空间（数据空间的模型、索 引、查询及系统实现），以及Web数据管理新技术 （Web信息可信性、移动Web搜索、移动应用集成、大 规模知识库构建及社交媒体）。 本书适合作为Web数据管理的教科书，也可以作 为相关领域研究人员和开发人员的参考书。