《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，包括Oracle 11g概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓，快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例，帮助读者更好地巩固所学知识，提升能力；随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程，力求让学习者能学以致用，真正获得数据库管理经验；附赠的光盘中给出了视频讲解

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的

本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 第一部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库打开、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log进行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。

无论是审计师还是会计师，在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题，甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发，讲解IT审计的学习技巧、SQL基础与实战技巧、Python基础与Python实战技巧，以及数据可视化技巧等。

信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中的中级资格考试，通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考，本书在全面分析知识点的基础之上，结合第2版考试大纲对机考的要求，对整个内容架构进行了科学重构，可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点，分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书，考生可掌握考试的重点，熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考，也可供各类培训班使用。

本书共13章，主要内容涵盖Python语法及数据分析方法。第1章主要介绍数据分析的概念，使读者有一个大致的印象，并简单介绍本书频繁使用的Python的5个第三方库。第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。第3章介绍Python编程基础。第4章到第7章介绍使用Python进行简单数据分析的基础库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib库，并介绍使用正则表达式处理数据的方法。第8章到第13章属于进阶内容，但也是Python数据分析的基础，结合机器学习介绍一些常见的用于数据分析的机器学习算法及常用的数学模型。

本书包括导论以及对齐 (Align)、细化 (Refine)、设计 (Design) 三章。通过将业务术语、逻辑和物理三个建模层次重命名为对齐、细化、设计, 在名称中包含了该层次所做的工作。 导论介绍了数据模型的三个特征——准确性、最小化和可视化; 数据模型的三个组件——实体、关系和属性; 数据模型的三个层次——业务术语 (对齐)、逻辑 (细化) 和物理 (设计), 以及数据建模的三个视角——关系、维度和查询。第1章对齐 (Align) 是关于通用业务术语的, 以便每个人都能在术语和总体计划范围上保持一致。第2章细化 (Refine) 是关于搜集业务需求的, 即完善我们对项目的了解, 专注于关键业务要点。第3章设计 (Design) 是关于技术需求的, 即针对独特软硬件需求进行模型设计。 对齐、细化和设计，这就是本书遵循的方法，并通过“宠物之家”案例对概念加以强化。本书适合需要将建模技能

《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，使其体系更符合国内本科数据库课程教学要求。本书第1章概述数据库系统，第一部分（包括第2~6章）讲述关系语言的基本概念，第二部分（包括第7~9章）介绍数据库设计与应用程序开发技术，第三部分（包括第10~14章）介绍数据库管理系统实现的核心技术，第四部分（包括第15~17章）介绍大数据分析、区块链数据库、高级应用开发等高级话题。 本书既可作为高等院校计算机及相关专业本科生的数据库课程教材，也可供数据库领域的技术人员参考。

图作为一种新型的建模方式，非常适合在不确定模式下建模和存储数据。Neo4j是一款高性能的图数据库，作为图数据库的先驱，已广泛应用在金融风控、知识图谱、社交、政企关系和工业设计等领域。本书的两位作者，一位是资深的Neo4j专家，另一位是建模领域的大师，联合为我们呈现了图数据库Neo4j数据建模和模式设计的相关方法与技巧。本书适合所有对数据建模，尤其是非结构化的图建模感兴趣的读者阅读学习。

这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。 本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。

内容简介本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，前两版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动，以真实的行业应用为依托，帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例，涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域，将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合，让读者在实践中快速地掌握针对不同行业的数据挖掘方法。本书不仅适合零基础的读者自学，还适合作为相关专业的教材。为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下附加价值：（1）上机环境：提供相关工具的环境配置文件，省去配置环境的烦琐操作，方便省心。（2）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，开箱即用，增强实操性。（3）程序代码

这些年，随着工业互联网、人工智能科技的迅猛发展，企业数字化转型是大势所趋。而企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）是信息化时代企业最重要的管理层信息系统，在数字化时代同样也是扮演着非常重要的角色，依然是企业的数据枢纽。ERP为企业的信息化建设提供了一种系统的集成解决方案。本书力求从务实的角度，系统地阐述ERP的原理、设计与实施理论，为企业管理者、IT人员提供理论参考，推动ERP应用的健康发展。本书对ERP相关知识的讨论涵盖了原理、设计与实施的全部过程。前5版图书出版后均引起了很大的社会反响，作者收到大量读者来信，并与读者进行了良好的交互。鉴于工业互联网、人工智能、区块链等技术的高速发展给ERP及企业信息化带来的冲击与变革，本书再次改版。本书适合企业的各层领导、项目经理、系统分析员及高级程序员阅读，

本书从实践的角度，以案例为牵引，介绍数据挖掘的流程、常用的模型和算法等，并给出代码实现。内容包括数据挖掘的定义和分类、数据分类、特征选择、数据清洗、数据转换、数据降维、不平衡数据分类、回归分析、聚类、Apriori算法、KNN分类、支持向量机、神经网络分类、集成学习，并给出多个综合案例，帮助读者掌握数据挖掘技术。 本书案例丰富、可操作性强，适合作为高校数据挖掘相关课程的教材或实践教材，也适合作为相关技术人员的参考书。

随着大数据时代的来临，各种数据分析和可视化软件层出不穷，如何处理并直观展示大数据，成为了很多人都关心的一个话题。虽然应运而生了多个数据可视化工具，但随着微软Power BI软件的推出，并在行业的占有率越来越高，Power BI成为了众多大型企业青睐的数据分析对象。本书是基于Powe BI软件编写的书籍，由浅入深地讲解了Power BI的基础技术知识，就算是零基础的读者也能够快速上手操作。本书还对快速实现数据的智能分析与可视化进行了详细的介绍，并利用多个案例让读者融会贯通。通过本书的学习，您将从过去繁琐的数据处理、报表编制中解脱出来，瞬间做出美观、动态的交互式商业报告，实现公司企业内部数据可视化分析与分享，从而洞察数据的意义，实现管理的价值，大幅提升管理能力、管理水平。

本书在着重解决游戏分析的基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为很好切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。本书分为两大部分：第一部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体的产品每个阶段用户的数据运营知识。第二部分则重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。

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