Oracle 数据库的应用十分广泛，数据库性能的好坏直接影响应用程序能否快速响应用户指令。而 Oracle 数据库又比较复杂，数据库性能调优成为众多 DBA 最为头疼的问题。 本书作者凭借其 20 多年的丰富经验，为我们带来了一本系统的、全面的 Oracle 性能优化手册，用结构化方法帮助读者解决从数据库应用到数据库设计的所有问题。全书分为 6 部分、 23 章，实例丰富，兼具技术深度和广度，被读者誉为 “ 最有用的 Oracle 性能调优参考书 ” 。主要内容包括： 有效的 Oracle 性能优化方法描述； 如何充分利用 Oracle 的核心工具来跟踪、监控、诊断性能； ? 高效的数据库逻辑与物理设计、索引设计、事务设计以及 API 的使用； SQL 与 PL/SQL 调优，包含并行 SQL 技术的使用； ? 化排队锁、闩锁、共享内存以及其他数据库资源的争用； 优化内存以及物理磁盘 I/O ； ?

本书基于易于理解且具有数据科学相关的丰富的库的Python语言环境，从零开始讲解数据科学工作。具体内容包括：Python速成，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法，等等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，详细展示了什么是数据科学。

数据库的性能优化一直是DBA日常工作中非常重要的组成部分，然而很多DBA在学习了大量技术，参加了大量培训后，仍然会在实际工作中遇到难以下手的问题。实际上，在数据库优化工作中，方法和思路远比技术实现重要得多。 《DBA的思想天空：感悟Oracle数据库本质》重在介绍Oracle数据库的性能调优方法及相应的工作思路，但并不拘泥于技术细节。作者通过大量真实案例，深度剖析了相关技术原理，同时还阐述了理论知识在实践中的应用方法。优化工作的本质其实就是透过表象探寻根源，解决问题实现调优，正所谓 思路是道，操作方法是技 ，得道是极大的提升，也是DBA的思想精髓。

《数据分析方法与案例详解（双色）》是一本语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、语言的基本使用以及编程技巧。 《数据分析方法与案例详解（双色）》内容涵盖数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和包制作等内容。 《数据分析方法与案例详解（双色）》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考，在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理，这样能够帮助读者轻松上手学习。

数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的有效手段，无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者，都需要有数据分析的能力。 n本书系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容，共5章。章阐述了数据分析在当今生活中的重要性，以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径；第2章从数据描述的三个维度展开，详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述，从而使分析者充分了解自己手头的数据；第3章介绍了推断性数据统计分析的内容，介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征；第4章是关于预测分析的，介绍了变量之间的相关分析，以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息；第5章介绍了数据结果可视化的内容，包括各种统计图形

本书系统地介绍了岩爆试验综述、大数据人工智能分析方法框架、数据采集与预处理技术、压缩算法、多源异构融合算法、大数据可视化分析，且结合实际工程介绍了岩爆实验大数据AI处理系统。本书深入探讨了岩爆试验大数据的人工智能分析方法，系统阐述了以人工智能方法研究岩爆机理，为读者提供了一种全新的视角和解决问题的思路，填补了国内外相关领域的空白。

如今，推荐算法已经普遍应用于在线各个领域和场景，越来越多的商品、服务、用户通过推荐算法高效地连接彼此，每个人都享受到更加个性化的内容和服务。推荐已深刻地改变了我们与世界连接的方式。 本书聚焦在产品运营的角色上，探讨产品运营人员应该如何理解推荐算法，如何在不同的功能场景下应用推荐算法，如何从平台业务的角度对算法结果进行干预和再平衡。此外，本书着重于阐述不同功能场景下推荐的应用，辅以内容、电商、社交等业务下的应用实例。在每个章节中，都会枚举市面上已有产品功能或作者本人经历过的业务实践，以期给读者提供可以实操落地的借鉴。

本书从电商数据分析的实际应用出发，系统地介绍了电商数据分析的思维、工具、方法与技巧。本书共8章。第1章主要介绍电商行业的现状、数据化运营的特点及重要性；第2章主要讲解数据分析的思维、方法、流程和误区；第3章主要讲解电商数据的收集、转化与展示；第4章主要讲解电商运营的核心数据指标；第5章主要讲解生意参谋的市场应用；第6章主要讲解通过市场数据分析挖掘蓝海市场；第7章主要讲解如何用数据解析平台流量；第8章主要讲解店铺诊断的方法。本书除了讲解各种常用的数据分析方法以外，还穿插了大量实操案例的讲解，以帮助读者举一反三，解决实战难题，提高运营能力。本书作为全国工商联人才交流服务中心职业技能培训系列教材，内容全面、实战性强，适合从事电商数据分析与运营的读者阅读，也适合作为培训机构和高等院校的电子商务

《MySQL从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言以及丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发应该掌握的各方面技术。《MySQL从入门到精通》共分为4篇23章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，操作数据表，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务的应用，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，PHP管理MySQL数据库中的数据，Apache+PHP+MySQL实现网上社区，Struts 2+Spring+Hibernate+ MySQL实现网络商城等内容。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码也给出了详细的注释，可以使读者轻松领会MySQL的精髓，快速提高开发技能。 《MySQL从入门到精通》内容详尽，实例丰富，非常适合作为编程初学

C#语言已经成为.NET平台中*流行的编程语言。本书以Visual Studio 2012和SQL Server 2008为开发平台，从实际应用的角度出发，重点介绍了使用C#开发Windows应用程序的方法和技术。全书共9章内容，第1章为C#概述，介绍了Microsoft.NET平台概述、C#语言简介、Visual Studio集成开发环境和C#程序结构介绍；第2~3章为C#程序设计基础，通过实例以循序渐进的方式介绍了C#语言的各种语法、知识点和面向对象的基本思想；第4~5章介绍了使用C#语言开发Windows窗体应用程序，包括Windows窗体常用控件、菜单编程、对话框和多文档编程；第6章介绍了各种文件操作；第7章介绍了进程，包括线程和多线程编程；第8章介绍了数据库编程；第9章通过开发一个图书馆管理系统，全面介绍了软件开发流程，阐述了使用Visual C# 2012开发Windows应用程序的基本知识。本书内容立足于课堂教学和实际应用，各章均配有

《循序渐进Oracle：数据库管理、优化与备份恢复》从基础知识入手，详细讨论了Oracle数据库的创建、从OEM到GridControl、Oracle的字符集、用户的创建与管理、表空间和数据文件、自动存储管理（ASM）、临时表空间和临时文件、备份与恢复、备份方案与特例恢复、Oracle的闪回特性、Oracle的数据加载与卸载、从Statspack到ADDM、故障诊断及分析方法等热点问题，并通过大量取自实际工作现场的实例，力图将Oracle知识全面、系统、深入地展现给读者。 《循序渐进Oracle：数据库管理、优化与备份恢复》在分析实例的过程中，兼顾深度与广度，不仅对实际问题的现象、产生原因和相关的原理进行了深入浅出的讲解，更主要的是，结合实际应用环境，提供了一系列解决问题的思路和方法，包括详细的操作步骤，具有很强的实战性和可操作性。 《循序渐进Oracle：数据库管理、

《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。

本书以国际数据挖掘标准流程（GRISP-DM）为依据，以企业管理面临的现实问题为应用案例，由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容，并引人应用广泛的数据挖掘Clementine软件辅助问题案例的解决，使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法，而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程，可以学习应用软件辅助解决问题的操作方法。 本书把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述，简述理论，突出应用，详细分析，展示过程，既考虑高校学生的学习需要，分本科生与研究生学习层次，又考虑企业管理者的应用与实践需要。 本书可作为数据挖掘理论与技术的教学、实践、应用和提高的教科书或参考书。适合高等学校本科高年级学生、研究生以及学习数据挖掘、数学模型课程的

企业的长期生存能力是指通过持续地满足和客户的生理和心理需求来吸引顾客。阅读本书，你将学会如何全面改善客户体验，如何收集、测量以及解读客户数据，如何使用数据创建良好的客户关系，如何实现向数据导向的客户体验转变。

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

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本书瞄准云计算和大数据产业，论述云计算环境下的数据治理成熟度模型规范，为用户提供通用的数据治理模型方法；针对靠前外市场对云端数据治理的迫切需求，给云端数据治理的用户提供很好实践方法；给出云端数据治理成熟度的评估方法和流程，帮助用户开展云端数据治理成熟度评估并实现用户的数据治理成熟度持续改进；进行云端数据治理示例分析，对云端数据治理成熟度应用和评估方法予以说明，并给出实施方法和应用步骤。