本书是畅销书《SQL基础教程》第2版，介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为 法则 ，方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应*的DB的SQL之外，还新增了一章，介绍如何从应用程序执行SQL。
《数字化生存》描绘了数字科技为我们的生活、工作、教育和娱乐带来的各种冲击和其中值得深思的问题，是跨入数字化新世界的*指南。英文版曾高居《纽约时报》畅销书排行榜。 信息的DNA 正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物。尼葛洛庞帝向我们展示出这一变化的巨大影响。电视机与计算机屏幕的差别变得只是大小不同而已。从前所说的 大众 传媒正演变成个人化的双向交流。信息不再被 推给 消费者，相反，人们或他们的数字勤务员将把他们所需要的信息 拿过来 并参与到创造它们的活动中。信息技术的革命将把受制于键盘和显示器的计算机解放出来，使之成为我们能够与之交谈，与之一道旅行，能够抚摸甚至能够穿戴的对象。这些发展将变革我们的学习方式、工作方式、娱乐方式 一句话，我们的生活方式。犀利的见解使尼葛洛庞帝成为《连线》
《Power BI商业智能数据分析与可视化》以DAX为核心线索，围绕数据分析和数据可视化，系统全面地介绍了Power BI的核心知识体系。 《Power BI商业智能数据分析与可视化》的主要内容包括数据分析和数据可视化基础知识，Power Query数据获取、转换与加载，Power BI数据模型，DAX基础和进阶知识、DAX的实践案例、DAX驱动数据可视化交互，仪表板开发实践、仪表板多场景应用，以及AI辅助学习等。 《Power BI商业智能数据分析与可视化》体系完整、重点突出、内容新颖翔实、案例贴近实际，适合数据分析师、Power BI分析人员、Excel高级用户，以及想提高数据分析能力的各类人员阅读。
本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析 从玩转Excel开始、海量数据管理 拿MySQL说事儿、数据可视化 Tableau的使用、数据分析进阶 Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。 本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员、对数据分析感兴趣的企业高管以及创业者的参考用书。
本书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 新的课题——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。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的一本书。
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的*功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平，提升工作效率。 本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员，对于Excel高级用户也具有一定的参考价值。
《Power Query从入门到精通》从 Excel 处理大型数据的缺点开始讲起，逐步讲解了 Excel 和 Power BI 中的 Power Query 组件，并重点介绍了Power Query 的底层 M 语言的应用知识。 《Power Query从入门到精通》分为 10 章，主要讲解了 Power Query 的入门知识和数据集成、Power Query 的 M 语法规则系列知识，针对 Power Query 如何实现数据清洗和重构系列知识做了详细的讲解，还重点介绍了目前 Power Query 的各类内置函数的功能，后介绍了如何利用自定义函数实现复杂的数据处理和重构过程。 《Power Query从入门到精通》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合入门级数据分析人员学习，也适合进阶阅读，相信通过阅读《Power Query从入门到精通》，读者对数据分析过程中的清洗和重构会有一个新的认识。
内容介绍 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，是一部电商运营真经，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家，从事电商数据分析与数据化运营10余年，本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感，本书采用了纪实和叙事的写作手法，书中虚拟了3个核心人物： ?Alex：临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理（资深数据分析师）。 ?叶子：有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 ?大白：从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线： ?暗线：叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历，这对数据分析师的职业规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线：Alex将
本书介绍了 Kubernetes 部署大规模容器的复杂流程。只有精通每个网络层的抽象工具，才能在生产集群中高效地排查故障并维护集群。本书涵盖如下内容：Kubernetes网络模型。如何从CNCF CNI项目中选择最Z适合集群的接口。Kubernetes 背后的网络基础和Linux基础。如何快速排除网络问题并防止停机。AWS、Google Cloud和Microsoft Azure的云网络和Kubernetes服务。各种网络工具的利弊以及如何为你的技术栈选择最Z合适的工具。
本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、ElS系统和数据仓库的关系，外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的 权威著作，既可作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车，而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展，介绍当前在算力领域的一些实践和探索，从理论到工程，帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展，从而更好地应用和发展高性能技术。
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分（第1～3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和
部分（第1～4章）为基础和背景部分，主要介绍数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的本质，以及实践中常见分析项目类型的介绍。第二部分（第6～13章）是数据分析挖掘中的具体技巧和案例分享部分，主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示。第三部分（第5章，第14～19章）是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。
![Elasticsearch数据建模和模式设计 [美]史蒂夫·霍伯曼 [美]拉菲德·雷兹](http://img3m9.ddimg.cn/6/32/29776929-1_l.jpg)
Elasticsearch是一款高性能的文档数据库，广泛应用于分布式搜索和分析引擎等相关领域，本书首先介绍了数据建模的通用设计原理，然后针对Elasticsearch 介绍了文档数据库建模的特点和要求，例如和设计模式有关的实现、注意事项，以及实践过程中的注意点等。 本书的两位作者，一位是资深的Elasticsearch 专家，一位是建模领域的大师，联合为读者呈现了这本著作。如果你是一名希望扩展Elasticsearch 建模技能的读者，或者是一名了解Elasticsearch 但需要提高模式设计技能的从业人员，推荐阅读本书。
本书是一本系统介绍Clickhouse的指导型工具书，全书总共分为11章: 第1章 介绍ClickHouse的由来、发展历程、核心特点与核心特点。第2~6章 介绍了ClickHouse基础使用部分，包括整体架构、如何安装、数据定义、数据引擎、数据查询和函数的特性和使用方法。第7~9章介绍了ClickHouse高级特性部分，包括数据库管理操作，数据分片、数据副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介绍了如果自己手动实现ClickHouse中间件的思路和示例，同时也介绍了几款可视化工具与ClickHouse集成的方法。
数据链是按照规定的消息格式和通信协议，利用调制解调、编解码、抗干扰、组网通信和信息融合等多种技术，以面向比特的方式实时传输格式化数字信息的地 空、空 空、地 地战术无线数据通信系统。本书首先论述数据链的基本理论和关键技术；然后分析典型航空数据链系统 Link-4A、Link-11、Link-16和Link-22及其作战应用；*后介绍演进中的协同与制导数据链 机间数据链、武器数据链、TTNT和CEC，数据链的网络化发展 航空网络，以及代表性技术 移动自组织网和LPI通信技术等。
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.
nbsp nbsp《Power BI 商业数据分析完全自学教程》是一本系统地讲解利用 Power BI 软件进行商业数据智能分析的自学宝典。《Power BI商业数据分析完全自学教程》以 完全精通 Power BI 为出发点，以 用好 Power BI 为目标来安排内容，全书共 5 篇，分为 14 章，循序渐进地介绍了 Power BI 的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。 第 1 篇为基础入门篇（第 1 章 ~ 第 3 章），主要针对初学者，从零开始，系统且全面地讲解了 Power BI 的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。 第 2 篇为数据处理篇（第 4 章 ~ 第 6 章），介绍了 Power BI 数据的整理操作、表格中行 / 列数据的管理，以及 Power BI 数据的高级处理、M 函数的使用等。 第 3 篇为数据分析篇（第 7 章 ~ 第 9 章），介绍了 Power BI 数据的建模操作及 DAX 语言的入门和进阶操作等。
本书是畅销书《SQL基础教程》第2版，介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应近期新的DB的SQL之外，还新增了一章，介绍如何从应用程序执行SQL。
《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具，扩展了更多的数据清洗、插值方法，为*终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理，MapReduce原理与编程模型、环境搭建，接着介绍了Spark框架原
本书分12章重点阐述了数据管理的重要性，数据管理面临的挑战，DAMA的数据管理原则，数据伦理，数据治理，数据生命周期管理的规划及设计，数据赋能和数据维护，使用和增强数据，数据保护、隐私、安全和风险管理，元数据管理，数据质量管理，以及现在应该怎么办，能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。
随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越 内存墙 ，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并进一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先进及实用的研究及系统软件
