在新媒体时代，如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信，那你就等着上当受骗吧！ 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论，通过日本政府公布的公开数据，集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读，帮助读者模拟体验数据读取方法，提高理解和分析数据的能力，挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书，即使不擅长数学、不了解统计学的人，读完本书也可以彻底掌握数据解读方法！

本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用.本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等. 本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法.此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.

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。

SQL 是计算机世界的语言，在用关系数据库开发报表时，将数据放入数据库以及从数据库中取出来，都需要SQL 的知识。很多人以一种马马虎虎的态度在使用SQL，根本没有意识到自己掌握着多么强大的武器。本书的目的是打开读者的视野，看看SQL 究竟能干什么，以改变这种状况。 本书是一本指南，其中包含了一系列SQL 的常用问题以及它们的解决方案，希望能对读者的日常工作有所帮助。本书将相关主题的小节归成章，如果读者遇到不能解决的SQL 新问题，可以先找到最可能适用的章，浏览其中各小节的标题，希望读者能从中找到解决方案，至少可以找到点灵感。 在这本书中有150 多个小节，这还仅仅是SQL 所能做的事情的一鳞半爪。解决日常编程问题的解决方案的数量仅取决于需要解决的问题的数量，本书没有覆盖所有问题，事实上也不可能覆盖；然而从中可以

本书以笔者多年积累的实际经验分析数据库管理员的工作职责。详细介绍Oracle数据库的运作原理与组成架构；针对常用的“基本对象”及延伸应用的“高可用性对象”提供详尽说明；详解Oracle数据库的安装、建置，以及安全认证方式；深入剖析Oracle的网络联机架构与设定，包含各类“网络服务组态文件”；详细介绍Oracle数据库的备份与恢复，并列举多项功能强大的复原管理工具；针对数据库、实体结构与Instance讲解效能调校的重要性，并以实例示范；解析Oracle Statspack及Oracle Optimizer；完整说明索引与SQL语法的有效运用。 本书适合数据库开发人员参考学习，也可作为高等院校相关师生的参考书。

信息不对称，是引起人类困局的根源所在，这也是人类千年难以破解的难题。物理世界中，由于时空的限制，人类无法获得有效的数据信息，因此，信息不对称的人类困局无法获得根本性解决。 技术的进步，物理世界中所产生大量数据突然呈现在我们面前，我们面对海量数据感觉惶惶然和蠢蠢然的同时，物理世界、网络世界、数据世界等三个并行的 多维世界 已经悄然构建起来，如何思维和行为，取决于我们处于哪个世界。 数据乃至大数据并不是一个新鲜的事物，只不过信息技术让其更加清晰的展现并实际走入和影响我们每个人的生活罢了，只要你洞悉大势，只要你亲昵数据，只要你拥有大数据的灵魂 相关性思维，你也可以成为数据领袖。

确定公司可视化流数据的目标。 确定关键数据源并了解如何对其进行流式处理。 了解处理流数据的实用方法。 构建与事件、日志和记录进行交互的客户端应用程序。 探索可视化流数据的通用组件。 考虑用于开发可视化的分析概念。 定义仪表板的布局、流向和组件移动。 通过协作提高可视化质量和生产力。 探索包括安全性、物联网设备，以及应用程序数据在内的用例。

本书以实例分析为主线，结合SQL Server2016，系统地阐述了数据库系统的基本原理、基本技术、基本方法及其应用。全书共11章，主要内容包括：概述、关系代数、数据完整性、SQL Server、概念模型和逻辑模型、关系规范化、数据安全、数据并发、数据恢复、数据库设计、数据仓库和大数据等。本书内容丰富、深入浅出、通俗易懂、结构严谨、注重实用，同时提供取材新颖、实用的例题和习题，便于读者巩固所学知识

由刘月兰、杨秀荣、韩丽娜所编*的《数据库系统理论及其新技术研究》系统全面地介绍了数据库系统概述、数据模型、关系数据库理论、关系数据库标准语言SQL、关系数据库规范化理论、数据库系统的设计与实施、数据库的安全性与完整性、数据库事务管理与实现、数据库访问标准、现代数据库新技术。 本书取材广泛，内容丰富，解析清楚，讲述明确，通俗易懂，可供从事数据库开发应用的研究人员和工程技术人员参考。

制定多种匿名化解决方案，覆盖多种应用场景，满足对可识别性的不同要求。 解决方案跟所用数据、数据接收方和分析目标相匹配。 为数据采集模式量身定制匿名化流水线，覆盖不同业务需求。 为原始数据生成匿名化版本或用分析平台生成匿名化输出。 检查匿名数据使用的伦理问题。

本书主要介绍数据库的基本原理，并以MySQL数据库为平台，讲解关系型数据库基本原理在MySQL数据库中的应用，是数据库原理学习和MySQL数据库应用学习的基础教材。本书共16章，第1章介绍数据库基本概念；第2章介绍概念模型设计；第3章介绍逻辑模型设计；第4章介绍MySQL数据库环境；第5章介绍MySQL数据库的创建与管理；第6章介绍数据表的创建与管理；第7章介绍数据输入与维护相关的DML语句及其用法；第8章单独介绍数据查询语句及其用法；第9章介绍Sql编程基础，如MySQL常用函数、游标等；第10章介绍视图的定义与使用；第11章介绍索引的定义与使用；第12章介绍存储过程的定义与使用；第13章介绍触发器的定义与使用；第14章介绍MySQL数据库的安全管理；第15章介绍MySql高级应用分布式部署；第16章使用Java语言开发了个MySQL数据库应用案例，以此介绍Java操作MySQL数据库的

朱景德、余蝶琼主编的《SQL Server2012数据 库实训教程(计算机类专业人才培养内涵建设项目系 列教材)》从导入Access数据库和Excel数据信息开始 实训，降低学习门槛，同时结合实际需求开展后续相 关实训。书中以导入的图书馆数据库和提供的证券交 易数据库为主要训练内容，不断拓展读者的思路，引 导其向企业进销存数据库应用迁移，特别是对证券交 易数据库配备了网上应用环境，可以使读者在学习数 据库时通过证券交易的模拟操练了解相关的业务需求 ，激发读者对数据库操作和管理的欲望，促进其尽快 进入角色。 本书共分12个项目对SQL，Server 2012数据库 进行实训，每个项目*后均配备实训任务、拓展任务 、项目小结和课外练习。侧重于为读者求职数据库管 理员或者网络和数据兼管的管理员提供一定的指导， 在数据库的建立、数据的备份恢复、数据库用户和

本书分为两个部分。部分是《大数据学科发展报告》，该部分对大数据学科的基本范畴、主要分支和关键议题、发展现状和未来发展方向进行了深入研究。第二部分是《大数据技术路线图》，以大数据的重大应用需求和特征为依据，利用产业技术路线图在评估新型技术发展过程中的作用，通过对重点领域前沿综述、专家咨询、技术研讨和预判等工作，绘制大数据产业技术路线图，希望能够引导企业和科研机构进行技术研发活动，明确产业技术在未来市场的发展机会，并在全球化竞争中获取竞争优势，为我国经济社会转型和改善民生等方面提供智力支持。

本书以当前主流的关系数据库为主线，全面阐述了数据库的基本原理、基本技术、基本方法和应用技术，介绍了 数据库技术的研究动态，探讨了数据库领域研究的新进展。本书主要内容包括：关系理论、关系数据库标准语言 SQL.关系规范化理论、关系数据库设计、数据库的实施与调优、数据完整性约束、数据库的安全性、事务管理和锁、数 据库的备份和恢复、现代数据库技术新进展等。 本书注重数据库技术的实际应用，强调理论与实践紧密结合，可供从事数据库技术领域工作的科技人员参考使 用。

本书是一本关于VisualFoxPro入门与数据库开发的教材。本书对集成开发环境的特性，数据库编程知识，具体的数据库管理系统的设计、创建与开发，从知识、方法与技巧及操作和实践等方面都作了较为详细的介绍。 全书共12章，着重介绍VisualFoxPro数据库程序设计的基础知识和基本方法，同时加强结构化程序设计的训练，并深入浅出地介绍面向对象的程序设计方法，各章知识点、重点突出，并提供学后练习，讲练结合，上手容易，学习轻松。 本书的主要内容有：数据库系统基本概论；数据类型、常量、变量与项目的使用；数据库与表；数据表的基本操作；数据库(表)的使用；SQL语言及应用；VisualFoxPro程序设计基础；面向对象程序设计初步；表单控件、多重表单和表单集；菜单与工具栏；报表设计；应用程序的集成与发布等。 本书内容全面，实例丰富，共有256

随着移动通信和互联网应用的发展，物联网、云计算、大数据等新兴技术与应用不断涌现。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。