本书是国际数据管理协会（DAMA国际）组织众多国际专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结，是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有性的基础工具书。从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。

《DAMA数据管理知识体系指南（第2版修订版）》是在DMBOK1和DMBOK2的基础上进行的第三次修订，是DAMA国际对过去30多年数据管理领域领域知识和实践的总结，是一部数据管理基础工具书。本书从数据处理道德规范、数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作性、文档和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商业智能、元数据管理、数据质量管理、大数据数据科学、数据管理成熟度评估、数据管理组织和角色期望、数据管理和组织变革管理等方面对数据管理知识体系进行了系统介绍，并描述如何在数据管理功能领域中应用这些原则。

大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。 本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、实时数据写入和高效数据分析等内容。第3部分主要介绍大模型下的数据资产，围绕数据资产重塑、数据资产标准、数据资产建设、数据资产运营展开。第4部分主要介绍自研领域大模型的技术原理，涵盖领域大模型的基础、需求理解算法、需求匹配算法、需求转译算法等内容。第5部分主要介绍大模型的工程化原理，涉及工程化的

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均

随着数字化的发展，数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，为数据的拥有者或使用者带来经济效益，成为一种新型的生产要素，给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。 本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇 数据治理新趋势 介绍DataOps的发展及实践，产业级数据治理新趋势，数据治理的场景化、工程化和智能化，以及数据资产的安全运营。第二篇 新理论、新方法和新技术 介绍数业的逻辑及路径、数据治理的闭环管理方法、数据资产价值的呈现、数据治理的共治共享、精益数据治理，以及数据治理的 新四化 。第三篇 新型数据基础设施 详细介绍来自平安人寿、阿里巴巴和镜舟科技3家企业的数据中台产品的创新情况。第四篇 行业数据治理与数据安全治理 首先介绍高校是如何进行数据治理的，然后

本书将从内部组件、外部应用和数据结构3个方面为读者介绍Redis常见、经典的用法与实例，并且所有实例均附有完整的Python代码，方便读者学习和参考。全书分3个部分：第一部分讲内部组件，介绍的实例通常用于系统内部，如缓存、锁、计数器、迭代器、速率限制器等，这些都是很多系统中不可或缺的部分；第二部分讲外部应用，介绍的实例都是一些日常常见的、用户可以直接接触到的应用，如直播弹幕、社交关系、排行榜、分页、地理位置等；第三部分讲数据结构，介绍的实例是一些使用Redis实现的常见数据结构，如先进先出队列、栈、优先队列和矩阵等。本书希望通过展示常见的Redis应用实例来帮助读者了解使用Redis解决各类问题的方法，并加深读者对Redis各项命令及数据结构的认识，使读者真正成为能够使用Redis解决各类问题的Redis专家。 本书适合对Redis有基

内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿

DolphinDB不仅支持海量数据的高效存储与查询，更开创性地提供了功能完备的编程语言以支持复杂分析，以及高吞吐、低延时、开发便捷的流数据分析框架，是计算能力最强的数据库系统之一。本书从入门概念开始介绍，到实践应用分析，讲解深入浅出、易于理解，是一本具有实践意义的数据分析工具书。本书介绍了如何使用 DolphinDB这一集存储和高性能计算的数据库系统进行数据分析实践，提供了大量金融和物联网等场景的实践案例，读者可以通过借鉴和修改案例中的解决方案，将它们应用于自己的数据分析系统之中。即使是零基础的读者，也能通过学习本书，快速上手实践。

本书英文原版由全球数据中心业内专家共同编写，中文版由国内数据中心业内专家共同翻译并修订完成。内容涵盖了数据中心全生命周期的相关技术及运营管理策略。从数据中心规划、选址、设计、建设、测试、验收、运营到灾备，内容全面详实。是作者及译者多年经验所得。是一本来自全球不同国家、不同企业、不同专业领域的专家共同完成的杰作。 本书可作为数据中心设计者、建设者、管理者以及投资者的学习及参考材料，亦可作为高校相关专业学生及其他人士了解数据中心行业的入门材料。

本书针对高校商学院商业分析课程编写，内容涵盖了所有相关的商业分析主题，而且各个主题在设计上都是模块化的，教师授课时可灵活地选择最符合其课程目标的主题。比如，本书可以适用于涵盖数据处理（第2章）、数据可视化（第3章）、综合指标（第3章）、统计理论（第4章和第5章）和回归分析（第6章和第7章）的入门课程，或侧重于预测（第8、9、10、11和12章）和预测性建模（第13章）的高级商业分析课程。 为适应不同学生对于统计软件的需求，本书每个知识点都提供了Excel和 R语言两种分析方法和实际操作，而且所有的例题和习题都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R语言3.5.3版本。 本书的最终目的是让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并对研究结果及其相关性进行沟通

本书系统论述了图数据库的理论知识与行业应用实践。本书分为理论篇和实践篇，共15章。其中，理论篇包括第1～8章，由浅入深地介绍了图数据库的概念和底层技术原理，涵盖主流图数据库的内核原理与架构设计、图查询语言、图算法 、图数据库客户端编程、图数据库服务端编程、图可视化、图数据库选型等内容；实践篇包括第9～15章，介绍了图数据库的行业应用案例，涵盖知识图谱、金融、泛政府、零售、制造业供应链管理、企业资产管理、生命科学等内容，通过这些案例，进一步启发读者深入思考和挖掘潜在的应用场景。针对行业案例，本书免费提供详尽的源代码，以便读者动手实践。 本书适合数据库应用开发人员、数据库管理人员、数据科学家以及负责数据库选型的技术专家阅读，也适合高等院校数据库专业的高年级本科生和研究生参考。

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务 数据 分析 层次框架，并以三类"详细级别 的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别 的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

数据治理是一门实践中的学问。本书轻理论、重实践，是一份实用的数据治理指南，涉及数据治理组织、管理制度、流程规范、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全与隐私等主题。全书共分为3篇，第一篇包含第1章和第2章，介绍数据治理的理论与方法；第二篇包含第3章至第6章，介绍数据治理的平台建设与工具；第三篇包含第7章至第9章，介绍不同场景下的数据治理案例，通过案例场景细节解读和工作步骤阐述，帮助读者将数据治理理论转化为切实可行的解决方案和行动策略。本书适合数据管理专家、企业决策者、数据治理从业者，以及对数据治理感兴趣的人士阅读。

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了与数据思维相关的编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4 篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11 章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE 模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A/B 试验、RFM 模型、K-Means 算法、5W2H 等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python 实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。 本书适合工作了1～3 年的初级数据分析师；已经掌握了数据分析工具，需要培养数据思维的转行人员；数据科学行业的人力专家和猎头等。

本书以TiDB数据库为基础介绍分布式数据库的运行原理、性能优化和应用场景架构设计。首先，剖析分布式数据库的运行原理与架构；然后，阐述分布式数据库TiDB在表与索引的设计优化、SQL优化、系统级优化方面的方法论，通过融入多个有代表性的案例，帮助读者将方法论对应到生产实践中；最后，梳理场景选型和架构设计过程中读者应该掌握的主要知识点，并对一些分布式数据库的优势场景进行了详细介绍。本书适合希望了解分布式数据库原理，学习TiDB数据库的开发工程师、数据库管理员和架构师阅读，也可以作为高等学校教师或学生学习分布式数据库的参考教材。

本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。通过阅读本书，读者可以从容地处理数据，高效地完成数据分析工作。本书共9章，主要内容包括不同场景下的数据分析方法，从业者应具备的数据分析基本知识，数据分析师应具有的思维方式，海盗法则和指标体系建模，用户画像赋能数据分析，数据可视化的实操技巧等。 本书不仅适合产品经理、运营人员、市场营销人员阅读，还适合数据分析人员阅读。

本书是*1 X职业技能等级证书 智能仓储大数据分析 配套教材。根据证书的等级划 分，本套教材分为初、中、高三个等级，总体上每个级别70%的内容是关于运营数据的分析，30%的内容是关于设备数据的分析，每个等级的侧重点及对学生的要求不同。中级教材，在初级教材的基础上，要求学习者能够对智能仓储作业及运营的相关数据开展深入挖掘与分析，掌握推断统计的基本内容，具备初步的SQL与Python等与数据分析相关的编程语言应用能力，可以围绕业务完成较为全面、系统的大数据分析工作。 教材采用活页式设计，以工作任务单元为基本形式，以物流业务流程的开展为主线，从企业真实用人需求出发，立足岗位技能的真实需要，为培养物流类专业技术人才量身定制一套完整的大数据分析知识体系。 本教材适用于中高职、职业技术型大学、应用型本科院校的学生、教

Power BI 自 2015 年 7 月发布后，极大地改变了商业智能市场的格局，连续多年被评为商业智能产品的领导者。本书集合了 20 多套运用 Power BI 的 DAX 引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。 DAX 设计模式是由 BI 领域专家 阿尔贝托 法拉里和马尔科 鲁索总结并提出的。本书同时使用 Power BI 和 Excel 作为工具*行编写，并对应用模式*行了大幅更新，内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、购物篮分析等常用模式。本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践，被提炼为易用的数据模型和优雅的 DAX 公式。 本书适合 Excel 高级用户、商业智能分析人员、使用 DAX 和微软分析工具的专业人士阅读。

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，

详细介绍了企业的数据战略规划和企业内外部数据的应用，并分析了零售、快速消费品、汽车、航空、保险等行业的实战案例，对企业未来的数字化转型也做了简要介绍。

本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1 篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。 第2 篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。 第3 篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。 第4 篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。 第5 篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应

本书用阿里云Quick BI做示例，帮助读者掌握如何使用数据可视化工具分析财务指标，理顺管理思路，找出关键结论。通过本书，读者将学会制作追踪资产周转率的仪表板，选择适合的图表展示现金的流入、流出，分析企业的利润构成与盈利能力，实现成本管理可视化，利用综合指标对销售业绩进行监控、告警等，并且学会如何基于Quick BI门户和电子表格搭建财务在线分析与协作工作台，以及进行大型企业业财分析体系的整体规划。通过学习本书，初入职场的会计人员有望迅速在财务部门崭露头角，成长为可以为财务总监准备年终汇报材料的“斜杠青年”！本书配有案例源文件、PPT教案，以及案例制作过程视频。若需要Quick BI的免费试用版，可在阿里云网站搜索“Quick BI”获得。

如何从数据中挖掘价值？一是要锻炼数据思维；二是需要选择一个便利快捷的工具。R语言在数据分析方面有着灵活、高效的优势。本书以R语言为基础，深度讲解从数据思维到实战的全过程。在章节组织上，本书从R语言简介及优势入手，再到数据读取、清洗、描述、建模等数据分析的各个环节，由浅入深逐个讲解，是一本实务分析中的 R语言指南 。同时，本书采用大量实际案例辅以说明，既有助于上手分析，也可用于教学使用。 本书所有代码、数据可在狗熊会官网（http://www.xiong99.com.cn/create.php）免费下载。同时，关注狗熊会微信公众号，可获取更多扩展资源。

这是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。 这本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的10位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校等近20位高层领导、技术专家和学者的高度评价和一致推荐。 从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，本书将为读者构建全面的数据产品知识体系，核心内容如下： （1）国家和地方出台的数据资产相关政策及其解读，为数据资产实践提供法律准绳； （2）详细阐释数据从原始