数据分析是现在不仅在互联网行业同时也在基础行业中必不可缺的运营手段，是业务提升效率、增强收益的有效方法。 本书的前8个章节精选提炼了多种数据分析中重要方法，包括ROI分析、数据标签和评分、用户生命周期、因果推断、可解释模型、PSM理论、ABtest、时序分析等，并通过更清晰、简单的方式向读者全方位的展示数据分析在以下诸多原理上的阐释，并且针对每种方法都提供了充足的生活和业务中的前沿案例作为辅助讲解，帮助读者更好的理解数据分析在传统行业、互联网行业及各类新兴行业的实际应用，同时也能更快的运用在实际工作和生活中，所以通过阅读前8个章节，读者可以系统的学习数据分析的理知识，拥有数据化思维，为读者能够在数据分析行业中不断深耕打下良好的理论基础并将数据分析能力逐步应用于实际的工作和生活中，成为一名合格的

本书介绍了柴油发电机组的分类、组成和工作原理，分析了柴油发电机组的功率标定和技术指标， 重点讨论了不同性质负载对柴油发电机组带载能力的影响，详细介绍了柴油发电机组供电方案的电源架 构和运行方式以及柴油发电机组的运维保养方法。此外，还介绍了机房安装的柴油发电机组和集装箱式 柴油发电机组的设计、安装的相关知识。 本书力求理论性和实践性相结合，书中所列的柴油发电机系统的供电方案及运维保养方法对当前主 流的数据中心柴油发电机系统普遍适用。本书是数据中心柴油发电机系统运维工作流程的指导性教材， 相信阅读本书一定会对数据中心柴油发电机系统运维管理从业人员大有裨益。

教材系统地介绍文本数据挖掘的相关概念，利用Python作为工具进行相关试验，其内容主要包括：文本挖掘产生的背景及发展；文本挖掘的概念、文本模型表示、文本内容的预处理，包括分词、去停用词以及特征抽取；文本相似度的概念等。介绍文本分类的概念及常用方法，如KNN算法、SVM算法等，并对分类结果进行评价；在介绍文本聚类聚类的概念时是，同样介绍聚类常用算法，如K均值算法、层次聚类法、密度聚类法等，作为有文本分类、文本聚类的应用，*后给出了信息抽取、社会网络中的实体关系抽取和事件抽取。

本书通过完整、规范的数据科学项目的流程来组织全书体系结构，涵盖数据科学项目的全过程，包括问题提出与目标制定、凝练前提假设和设计数据方案、探索性数据分析、建模与分析、性能评价、结果诠释与展示。佐以丰富的案例分析和模拟项目训练，启发学生主动思考，培养学生在实践中树立严谨的科学思维方式及数据科学流程。 本书除了可作为本科生数据科学基础课、理工通识课教材外，还面向所有对数据科学有浓厚兴趣的人群，以及各行各业中有大体量数据分析需求的人群。

你是不是曾经被数据库里貌似复杂和深奥的各种名词所困扰，不知道该从哪里人子学习?那么，这本书最适合你了。《漫画数据库》是世界上最简单的数据库教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要阅读一下这些有趣的漫画故事，你就能在最短的时间内成为数据库方面的达人!

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。

数据仓库、大数据、数据科学的简单介绍。 了解企业建立数据湖的各种途径。 探索如何构建自助服务模型，以及如何让分析师便捷访问数据的*实践。 使用不同的方法来构建数据湖。 了解不同行业专家实现数据湖的方法。

互联网公司里面几乎很少有公司不用MySQL，国内互联网巨头都在大规模使用MySQL。如果把MySQL比喻成数据库界的一条巨龙，则性能优化和高可用架构设计实践就是点睛之笔。本书将详细讲解 MySQL 5.7高可用和性能优化技术，细致梳理思路，并与真实生产案例相结合，通过原理阐述到实战部署，帮助读者将所学知识点运用到实际工作中。 本书分为13章，详解MySQL 5.7数据库体系结构，InnoDB存储引擎，MySQL事务和锁，性能优化，服务器全面优化、性能监控，以及MySQL主从复制、PXC、MHA、MGR、Keepalived 双主复制等高可用集群架构的设计与实践过程，并介绍海量数据分库分表和Mycat中间件的实战操作。 本书既适合有一定基础的 MySQL数据库学习者、MySQL数据库开发人员和 MySQL数据库管理人员阅读，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的参考用书。

对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略 且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。在本书中，杰森?辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。

对于入门和学习大数据技术的读者来说，大数据技术的生态圈和知识体系过于庞大，可能还没有开始学习就已经陷入众多的陌生名词和泛泛的概念中。本书的切入点明确而清晰，从Hadoop 生态系统的明星 Cloudera 入手，逐步引出各类大数据基础和核心应用框架。本书分为18章，系统介绍Hadoop 生态系统大数据相关的知识，包括大数据概述、Cloudera Hadoop平台的安装部署、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架、资源管理调度框架YARN 、Hive数据仓库、数据迁移工具Sqoop、分布式数据库HBase、ZooKeeper分布式协调服务、准实时分析系统Impala、日志采集工具Flume、分布式消息系统Kafka、ETL工具Kettle、Spark计算框架等内容，*后给出两个综合实操案例，以巩固前面所学的知识点。本书既适合Hadoop初学者、大数据技术工程师和大数据技术爱好者自学使用，亦可作为高等院校和培训机构大数据

《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》为 物联网工程实战丛书 第4卷。《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》阐述了云计算的基本概念、工作原理和信息处理流程，详细讲述了云计算的数学基础及大数据处理方法，并给出了云计算和雾计算的项目研发流程，展望了云计算的发展前景。 《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》共10章。第1章介绍了物联网数据分析中的一些数学基础、概率论和数理统计方法，以及分布式计算、网格计算和云计算方法，及其在物联网中的应用；第2章给出了云计算的概念和原理，并针对云计算的一些技术和体系架构做了详细介绍；第3、4章阐述了云计算平台的建设，重点阐述了PaaS平台的搭建流程及其针对智慧城市和垂直行业的云平台搭建实战；第5、6章阐述了大数据概念及大数据处理的常见数学方法；第7章阐述了物联网云计算

《数据结构》主要内容包括：数据结构绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树，图，查找，排序等，以及课程设计指导。在每章开始给出了本章导读和教学目标，使学生在学习之前就能明白要重点掌握的内容；每章后附有大量的习题及实训，以便学生巩因所学知识。课程设计指导一章给出了几种设计题目及设计的思想供学生选择，有助于教师指导学生完成课程设计任务。 《数据结构》适合高等职业院校、高等专科学校、民办本科院校，以及软件职业教育学院、继续教育学院、技能紧缺人才培养使用，还可供计算机专业人员和爱好者使用。

全书内容包括SQL Server 2016的安装和操作、数据库的基本认识、表的定义和操作、数据查询和更新、视图的定义和维护、存储过程的创建、事务和锁、触发器、数据完整性、数据导入和导出、数据库还原技术、用户管理技术、数据库综合设计和实现等。为了使初学者轻松地进行学习和操作，本书在每个章节有针对性地设置了与实际生活相关的示例，帮助读者更好地理解相关概念，同时也帮助其掌握软件的操作方法。介绍了数据库基本概念的理解、SQLServer数据库管理系统的认识，数据库定义、数据操作、数据库管理维护、数据库的综合应用、以及数据库的应用开发。

《数据结构教程（c#语言描述）》系统地介绍了常用的数据结构以及排序、查找的各种算法，阐述了各种数据结构的逻辑关系、存储表示及运算操作，并采用c#语言描述数据组织和算法实现。 《数据结构教程（c#语言描述）》既注重原理,又注重实践，配有大量图表、实践教学项目和习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。 《数据结构教程（c#语言描述）》既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读,可作为高等院校计算机相关专业本科生、专科生的教材，也可供广大从事计算机应用的科技人员参考。

本书以单一功能模块和完整系统开发应用为主线，介绍了使用当前流行的网络数据库系统开发技术进行应用程序开发的全过程。所采用的单一功能模块和完整系统开发案例的编排方式是一种新的尝试，这样可满足不同层次读者的需求。单一功能模块可以作为网络数据库系统开发技术应用的子模块，也可以用于综合项目实践。

《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了*计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C++描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章后增加进阶导读和*研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学和本章内容相关的数据结构知识。

本书是一本系统介绍大数据可视化技术的图书。书中首先阐述了大数据的可视化技术的基本概念以及相关的基础理论知识，然后采用理论与实践相结合的方式，针对实际应用中的各种不同类型的数据，包括时间数据，比例数据，关系数据，文本数据，复杂数据，介绍相应的可视化理论和操作方法，*后，介绍了数据可视化在各个领域中的应用。本书实例丰富，图文并茂，叙述简明，重点突出。作者专门收集和整理了相关的课程案例、典型数据和实验指导手册，帮助读者深入学习大数据可视化中的各种技术知识。本书可以作为高校计算机、数据分析、大数据等相关专业学生的教学用书，对于从事数据可视化、数据分析的技术人员也有较大的参考价值。

本书是兼具技术性与指导性的参考手册。书中首先介绍了全书所需的基础知识；接着描述如何借助相关工具识别和分析性能问题，如何利用动态性能视图；接着重点关注负责将SQL语句生成执行计划的组件——查询优化器；展示了Oracle数据库为高效执行SQL语句提供的特性。

本书共9章，依次介绍数据结构和算法的基本概念、线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树、图、查找和排序算法等。附录部分是相关章节的实验内容。 本书在教学内容上遵循少而精和重应用的原则。在叙述方法上力求深入浅出、通俗易懂。全书用C语言作为数据结构和算法的描述语言，使初学者和自学者易于掌握。本书可作为大中专院校计算机类专业及相关专业“数据结构”课程的教材，也可作为从事计算机工程和应用人员的参考书。

《数据结构(C++语言版）（新版链接为：http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=22856875）》以ACM和IEEE/CS Computing Curricula 2005课程体系，以及*计算机科学与技术教学指导委员会发布的“高等学校计算机科学与技术本科专业规范”中制定的关于数据结构和算法设计与分析的知识结构和体系为依据，以基本数据结构和抽象数据类型为知识单元编写而成。全书共分12章，涵盖cc2005课程体系中有关算法与数据结构的知识结构和体系的重要内容，包括数据结构与算法概论，线性表，栈，队列，集合，排序与选择，树，二叉搜索树，堆与优先队列，散列，并查集，图与相关算法。 全书采用面向对象的C++语言作为描述语言，内容丰富，叙述简明，理论与实践并重，每章设计有应用举例和数据结构与算法实验题，并为任课教师免费提供电子课件和课程实验用数据。 《数据结构(C++

如今企业数字化转型和“互联网+”已成为热门话题。那么，如何开展转型工作，让具体工作可以落到实处呢？由于数字化转型工作的复杂性，很多企业管理者感觉无从下手，市面上也十分缺乏相关的指引和资料。本书介绍的企业架构方法以及多个领先企业和行业数字化案例，可以使读者系统地掌握数字化转型的理论和落地方法，帮助企业完成生死攸关的转型变革。本书回答了“什么是数字经济，什么是数字化转型，什么是数字化转型的关键要素”等问题，并在转型方法方面介绍了数字化企业架构的业务架构、流程、组织、IT架构，详细阐述了金融、零售、医疗、物联网、AI、智能制造等方面近期新的商业模式和技术发展。本书打开了一扇新的数字化转型方法之门，是企业管理者、信息化从业者以及管理咨询服务机构、IT服务公司从业人员、大专院校师生很好的参考资

本教材分上、下两篇，上篇是实用篇，主要介绍怎样开发一个实用的管理系统软件，一开始就从数据库系统软件SQL Server 2005的安装方法到数据库设计方法、SQL数据库操作、存储过程与函数、触发器、游标和视图等管理系统软件进行了详细介绍，通过上篇的学习，学生能够学会管理软件的设计技术和方法，并终实现整个软件的所有功能。下篇是提高篇，主要介绍本课程的一些基础理论知识，尤其是上篇中没有详细阐述的理论都在下篇中进行介绍，这一方面是考虑到本课程知识体系的完整性，另一方面也是为有些学生进一步学习的需要而编排的。这样编排可以保证教材适合各种层次学生的教学需要。

计算机是被广泛使用的工具，数据结构课程是学习计算机软件设计的基础课程。本书是作者在长期教学经验积累的基础上精心编著的数据结构课程的学习参考书。全书共分10章，主要有数据结构基础知识、线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树与二叉树、图、查找、排序和文件等内容，各章均包括基本概念、基本理论、典型实例和习题。本书使用类C语言作为算法描述语言，且所有算法都可以在任意一种C语言的开发环境中实现。 本书是计算机本科和专科学生的学习参考书，并可作为报考计算机专业硕士研究生、参加国家高等教育自学考试、高等学校专升本或计算机等级三级和四级考试考生的复习参考书。