本书以人力资源管理系统案例开发与管理为主线，深入浅出地介绍Oracle 11g数据库系统开发与管理的基础知识。全书包括4个组成部分。*部分介绍Oracle数据库系统的构建，包括数据库服务器的安装与配置、数据库常用管理与开发工具介绍、数据库体系结构介绍等；第二部分介绍人力资源管理系统数据库开发，包括数据库的创建、数据库存储结构设置、数据库对象的创建与应用、利用SQL语句与数据库交互、利用PL/SQL进行数据库功能模块开发等；第三部分介绍Oracle数据库的管理与维护，包括数据库启动与关闭、安全性管理、备份与恢复管理、数据库闪回管理、初始化参数文件管理等；第四部分介绍基于Oracle数据库的应用开发，包括人力资源管理应用开发、图书管理系统设计与开发和餐饮评价系统设计与开发等。附录A为实验部分，提供8个实验，供学生实践、练习。 本书
站在数据库管理员和数据库程序开发人员的角度理解数据库的应用和设计需求，在认真分析职业岗位需求和学习者能力现状的基础上，全面规划和重构教材内容，合理安排教学单元的顺序。按照 Oracle工具 Oracle数据库与数据表 数据操作与处理 数据库分析与设计 的4个层次对教材内容进行重构，分为8个教学单元：登录Oracle数据库与试用Oracle的常用工具 创建与维护Oracle数据库 创建与维护Oracle表空间 创建与维护Oracle数据表 检索与操作Oracle数据表的数据 编写PL/SQL程序处理Oracle数据库的数据 维护Oracle数据库的安全性 分析与设计Oracle数据库。 全书围绕2个数据库的应用设计和110个操作任务展开，以真实工作任务为载体组织教学内容，强化操作技能训练，提升动手能力。采用 任务驱动、精讲多练、理论实践一体化 的教学方法，全方向促进Oracle数据库应用与设计技能的提升。
本书以引导读者快速实践Oracle 12c数据库为原则，由浅入深，涵盖Oracle 12c数据库管理的主要实践活动，内容非常贴合实际管理需要。本书共12章。第1~4章介绍Oracle数据库基础知识，如Oracle的发展史、数据库简单的基本安装、数据库体系结构、数据库自动存储管理等。第5～8章介绍数据库日常运维的基本工作内容，主要有数据库的备份和恢复、数据库优化以及常用的数据库运维工具使用方法。第9章介绍Oracle 12c新特性的多租户功能。第10~11介绍SQL语句和PL/SQL的使用方法。第12章是RAC案例部分，介绍Oracle数据库的高级安装方法。本书内容丰富，范例精典，实用性强，适合初级、中级层次想要精通Oracle数据库技术的人员阅读，尤其适合数据库进阶人员或高校相关专业的师生阅读。
本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类、工商管理类等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关从业人员的参考读物。
本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类、工商管理类等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关从业人员的参考读物。
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本书是一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。 本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了运用ChatGPT在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助读者快速掌握相关技能。 本书适合数据分析师、数据科学家、研究人员、企业管理者、学生，以及对数据分析和人工智能技术感兴趣的广大读者阅读。通过阅读本书，读者将掌握数据分析的核心概念和方法，并学会运
本书是一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。 本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了运用ChatGPT在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助读者快速掌握相关技能。 本书适合数据分析师、数据科学家、研究人员、企业管理者、学生，以及对数据分析和人工智能技术感兴趣的广大读者阅读。通过阅读本书，读者将掌握数据分析的核心概念和方法，并学会运
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本书是一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。 本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了运用ChatGPT在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助读者快速掌握相关技能。 本书适合数据分析师、数据科学家、研究人员、企业管理者、学生，以及对数据分析和人工智能技术感兴趣的广大读者阅读。通过阅读本书，读者将掌握数据分析的核心概念和方法，并学会运
本书以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书共分3篇12章内容，具体安排如下。 第1篇：基础篇，包括第1-4章。第1章先来认识一下大蟒：Python入门。第2章磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境。第3章大蟒的基本技能之一：Python语言基础。第4章大蟒的基本技能之二：Python语言进阶。 第2篇：应用篇，包括第5-11章。第5章给大蟒找食：Python的数据存取操作。第6章洗干净了再吃：使用Python预处理数据。第7章什么食物有营养：大数据分析及可视化基础知识。第8章大蟒神通之一：使用matplotlib绘制基础图形。第9章大蟒神通之二：使用matplotlib美化和修饰图形。第10章大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用。第11章大蟒神通之四：使用图像和地图绘制图表。 第3篇：实战篇，第12章综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析。以抓
本书以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书共分3篇12章内容，具体安排如下。 第1篇：基础篇，包括第1-4章。第1章先来认识一下大蟒：Python入门。第2章磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境。第3章大蟒的基本技能之一：Python语言基础。第4章大蟒的基本技能之二：Python语言进阶。 第2篇：应用篇，包括第5-11章。第5章给大蟒找食：Python的数据存取操作。第6章洗干净了再吃：使用Python预处理数据。第7章什么食物有营养：大数据分析及可视化基础知识。第8章大蟒神通之一：使用matplotlib绘制基础图形。第9章大蟒神通之二：使用matplotlib美化和修饰图形。第10章大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用。第11章大蟒神通之四：使用图像和地图绘制图表。 第3篇：实战篇，第12章综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析。以抓
数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务进行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发点，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数字化产业目标、数据科学原理、数据科学技术，以及数字化业务实践4部分。 数字化产业目标部分(第1章)介绍数字经济时代的产业特征和格局，以及企业数字化的业务本质和重大意义；数据科学原理部分(第2章)主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分(第3~6章)主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分(第7、8章)讨论企
本书将心理学、哲学学科与数据管理结合在一起，以创造有关我们如何感知和管理信息的知识。书中阐述了数据库系统通过数据来捕获现实世界的方式及缺陷，运用非常清晰的逻辑，仔细地描述了信息系统中所表示的现实世界的各个方面，并描述了这些系统中所使用的数据模型、语言、语义和现实世界描述下相对应的哲学问题，深度讨论这些核心概念、信息系统的影响和未知的方 面。这本书的价值在于批判性地探索解决现实世界的信息系统建模方法，是一本令读者愉悦并具有启发性的佳作。
数据治理是实现数字战略的重要基础，也是保障数据质量的关键因素。本书全面介绍了数据治理的理念、动因、实践方法及关键成功要素，是一本的面向实践的数据治理指南，能够有效帮助已经开始重视数据治理的各类企业切实将数据治理落地，提升数据质量，从而更好地获取数据价值。在大量的背景知识、概念定义和典型实践之外，本书详细介绍开展数据治理的通用的步骤和活动，并在附件中提供了交付物和工作成果模板，为数据治理实践的各种困惑提出解答和建议，并尽可能详述中立的立场和流程，可以作为企业数据治理计划的重要参考。 本书主要面向企业高管（董事长、CEO、CFO、CIO）、IT总监、IT经理，以及广大IT从业者和大数据从业者。
数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务进行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发点，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数字化产业目标、数据科学原理、数据科学技术，以及数字化业务实践4部分。 数字化产业目标部分(第1章)介绍数字经济时代的产业特征和格局，以及企业数字化的业务本质和重大意义；数据科学原理部分(第2章)主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分(第3~6章)主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分(第7、8章)讨论企
数据治理是实现数字战略的重要基础，也是保障数据质量的关键因素。本书全面介绍了数据治理的理念、动因、实践方法及关键成功要素，是一本的面向实践的数据治理指南，能够有效帮助已经开始重视数据治理的各类企业切实将数据治理落地，提升数据质量，从而更好地获取数据价值。在大量的背景知识、概念定义和典型实践之外，本书详细介绍开展数据治理的通用的步骤和活动，并在附件中提供了交付物和工作成果模板，为数据治理实践的各种困惑提出解答和建议，并尽可能详述中立的立场和流程，可以作为企业数据治理计划的重要参考。 本书主要面向企业高管（董事长、CEO、CFO、CIO）、IT总监、IT经理，以及广大IT从业者和大数据从业者。
数据治理是实现数字战略的重要基础，也是保障数据质量的关键因素。本书全面介绍了数据治理的理念、动因、实践方法及关键成功要素，是一本的面向实践的数据治理指南，能够有效帮助已经开始重视数据治理的各类企业切实将数据治理落地，提升数据质量，从而更好地获取数据价值。在大量的背景知识、概念定义和典型实践之外，本书详细介绍开展数据治理的通用的步骤和活动，并在附件中提供了交付物和工作成果模板，为数据治理实践的各种困惑提出解答和建议，并尽可能详述中立的立场和流程，可以作为企业数据治理计划的重要参考。 本书主要面向企业高管（董事长、CEO、CFO、CIO）、IT总监、IT经理，以及广大IT从业者和大数据从业者。
数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务进行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发点，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数字化产业目标、数据科学原理、数据科学技术，以及数字化业务实践4部分。 数字化产业目标部分(第1章)介绍数字经济时代的产业特征和格局，以及企业数字化的业务本质和重大意义；数据科学原理部分(第2章)主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分(第3~6章)主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分(第7、8章)讨论企
数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务进行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发点，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数字化产业目标、数据科学原理、数据科学技术，以及数字化业务实践4部分。 数字化产业目标部分(第1章)介绍数字经济时代的产业特征和格局，以及企业数字化的业务本质和重大意义；数据科学原理部分(第2章)主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分(第3~6章)主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分(第7、8章)讨论企
本书将心理学、哲学学科与数据管理结合在一起，以创造有关我们如何感知和管理信息的知识。书中阐述了数据库系统通过数据来捕获现实世界的方式及缺陷，运用非常清晰的逻辑，仔细地描述了信息系统中所表示的现实世界的各个方面，并描述了这些系统中所使用的数据模型、语言、语义和现实世界描述下相对应的哲学问题，深度讨论这些核心概念、信息系统的影响和未知的方 面。这本书的价值在于批判性地探索解决现实世界的信息系统建模方法，是一本令读者愉悦并具有启发性的佳作。
数据治理是实现数字战略的重要基础，也是保障数据质量的关键因素。本书全面介绍了数据治理的理念、动因、实践方法及关键成功要素，是一本的面向实践的数据治理指南，能够有效帮助已经开始重视数据治理的各类企业切实将数据治理落地，提升数据质量，从而更好地获取数据价值。在大量的背景知识、概念定义和典型实践之外，本书详细介绍开展数据治理的通用的步骤和活动，并在附件中提供了交付物和工作成果模板，为数据治理实践的各种困惑提出解答和建议，并尽可能详述中立的立场和流程，可以作为企业数据治理计划的重要参考。 本书主要面向企业高管（董事长、CEO、CFO、CIO）、IT总监、IT经理，以及广大IT从业者和大数据从业者。
