运用Access 2016的强大功能 学习使用Microsoft Access来存储数据、分析信息、生成报表、创建应用程序以及执行其他更多操作！通过学习 中文版Access 2016宝典(第8版) ，你将全面透彻地理解Access的工作方式。 本书开篇讲解基本数据库概念，然后详细说明如何构建高效的表、创建功能强大的分析查询、创建包含Access窗体的可靠应用程序，以及生成美观的Access报表。本书还介绍SharePoint集成和Visual Basic编程知识，堪称一座熠熠生辉的知识宝库，是各级别Access用户的宝贵资源。 扎实掌握数据库基础知识 使用Access分析大量数据 将数据转换为令人赏心悦目的PDF报表和输出 用Access宏自动执行冗余报告和分析 用Access窗体构建功能强大的部门应用程序 借助Access VBA节省时间和提高工作效率 在SharePoint站点上集成或发布数据
IaH.Witten,EibeFrankandMarkA.Hall:DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques，ThirdEditio(ISBN978-0-12-374856-0).OriginalEnglishlanguageeditiocopyright2011byElsevierInc.Allrightsreserved.AuthorizedEnglishlanguagereprinteditiopublishedbytheProprietor.Copyright2012byElsevier(Singapore)PteLtd.PrintediChinabyChinaMachinePressunderspecialarrangementwithElsevier(Singapore)PteLtd.ThiseditioisauthorizedforsaleiChinaonly,excludingHongKong,MacaoSARsandTaiwan.UnauthorizedexportofthiseditioisaviolatiooftheCopyrightAct.ViolatioofthisLawissubjecttoCivilandCriminalPenalties.
本书不仅系统介绍各种传统的数据结构以及搜索和内、外排序算法，还引入了一些新数据结构，如伸展树和跳表。本书在重视理论的同时，强调应用性和实践性，对上机实习赋予足够重视。每章包括程序设计题，并将实习指导和实习题作为专门的章节编写。全书条理清晰，内容详实。书中算法都有完整的C程序。程序结构清晰，构思精巧。所有程序都已在VC环境下编译通过并能正确运行。本书深入浅出，配有大量的实例和图示，并有丰富的习题和实习题，适于自学。本书可作为电气信息类、电子信息科学类以及计算机、管理信息系统、电子商务，教育技术等其他相关专业学生数据结构课程的教材，并可供其他计算机应用工程技术人员参考。
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验的
本书采用SAS公司的统计软件包JMP?Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。
在集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由数据技术及产品部组织并完成写作，是分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。
《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍了生态学数据处理方法，包括数据转换和标准化、物种和遗传水平的多样性、种群空间分布格局、生态位、聚类分析、主成分分析、除趋势对应分析、典范对应分析、基于熵模型的物种分布区预测，以及生态学实验中的单因素与双因素方差分析、成对样本T-检验、独立样本T-检验等。对于每一种方法，提供了相应的程序和软件，《生态学数据分析：方法、程序与软件》的重点不是介绍生态学数据处理方法的理论基础和数学公式推导，而是在简要介绍方法的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何利用《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍的程序和软件实现数据定量分析。可作为生态学、环境科学及其他相关领域(例如植物学、动物学、农学和土壤科学)本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参
在这本书里，读者将会跟随作者一同对Oracle数据库的相关知识进行梳理，很终共同提炼出必须很先掌握的那部分知识，无论你是数据库开发、管理、优化、设计人员，还是从事Java、C的开发人员。接下来作者再将这部分知识中很实用的内容进一步提炼，浓缩出很精华的部分，分享给大家。这是“二八现象”的一次经典应用。这部分知识就是Oracle的物理体系结构、逻辑体系结构、表、索引以及表连接五大部分。通过阅读本书中的这些章节，读者将会在短时间内以一种有史以来很轻松的方式，完成对Oracle数据库的整体认识，不仅能解决工作中的常规问题，还能具备的设计和调优能力。通过对这些章节的学习，读者在Oracle的学习中会有极大的收获。然而，作者更希望看到的是：让读者的收获，不止Oracle。为达到此目的，作者精心将全书分成上下两篇，刚才所描述的具体知
财务管理对所有企业而言都具有重要战略意义。一个能全盘掌握企业信息，并能清晰地提供决策所需资料的数据处理系统将是企业提升财务管理系统的核心平台。Oracle公司是全球的信息管理软件及服务供应商，Oracle数据库已成为世界上使用最广泛的数据库系统之一。在市场竞争日趋激烈的今天，该系统可以为企业培养迅捷的反应能力和整合资源提供极大的便利。本书以版本的Oracle11iE BusinessSuit为对象，全面系统地介绍了Oracle11i财务系统的操作使用流程和方法。从教学内容上来看，本书涵盖了财务模块的所有构成部分，表述了会计核算和财务分析的主要流程，体系完整；从教学方法上看，本书提供了丰富的示例和技巧说明，并辅以明晰的图示，读者可以轻松地在实践中掌握相关技巧。本书的目的是力争让每一位希望实现企业财务管理软件化、现代化、智能化，并对Ora
布林思科、卡里姆、默西的《保修数据收集与分 析》主要讨论产品保修期数据的收集与分析方法。涵 盖的內容包括产品保修相关的基本概念，保修期数据 的收集方法、建模方法、通过收集的数据预计保修期 花费的方法、基于保修期数据改进产品的方法以及应 用案例。在工具与技术上，本书重点讨论一维和二维 保修的保修索赔建模与保修费用预计方法，同时介绍 统计分析和统计推断的一些基础工具，并在此基础上 进行保修数据分析，举例说明了多种产品的索赔和补 充数据。全书不仅阐述产品保修数据分析相关理论， 而且提出能够指导工程应用的可行方法，具有很强的 工程参考价值和教学研究价值。本书主要面向从事产 品可靠性研究的科研人员、项目管理者，也可作为可 靠性工程、管理工程等学科的教师和研究生的教学参 考资料。
布林思科、卡里姆、默西的《保修数据收集与分 析》主要讨论产品保修期数据的收集与分析方法。涵 盖的內容包括产品保修相关的基本概念，保修期数据 的收集方法、建模方法、通过收集的数据预计保修期 花费的方法、基于保修期数据改进产品的方法以及应 用案例。在工具与技术上，本书重点讨论一维和二维 保修的保修索赔建模与保修费用预计方法，同时介绍 统计分析和统计推断的一些基础工具，并在此基础上 进行保修数据分析，举例说明了多种产品的索赔和补 充数据。全书不仅阐述产品保修数据分析相关理论， 而且提出能够指导工程应用的可行方法，具有很强的 工程参考价值和教学研究价值。本书主要面向从事产 品可靠性研究的科研人员、项目管理者，也可作为可 靠性工程、管理工程等学科的教师和研究生的教学参 考资料。
