《华为数据之道》 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。 ============= 《华为数字化转型之道》 本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。

《华为数据之道》 《华为数据之道》 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优选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（～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

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。

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。

本书介绍了数据工程生命周期，并展示如何组合运用各种云技术来满足下游数据消费者的需求。本书分为三部分：第一部分介绍了数据工程的定义、数据工程的生命周期、合理的架构设计和帮助技术选型的框架；第二部分深入介绍了数据工程生命周期的每个阶段 数据生成、存储、获取、转换和服务；第三部分讨论了数据工程的重要部分 安全和隐私。附录还介绍了与处理数据文件和评估数据系统的性能有关的序列化和压缩，以及云网络。本书适合软件工程师、数据科学家、数据工程师和数据分析师等相关技术人员阅读。

聚类是数据挖掘领域的一个重要分支。本书全面系统地介绍聚类的主要方法。首先，对涉及聚类的各个方面进行简略的综述；然后，对各类聚类算法进行较详细的讨论。本书主要内容分为三大部分：部分是经典算法部分（第2～6章），讨论k-均值、DBSCAN等传统算法；第二部分是高级算法部分（第7～12章），讨论半监督聚类、高维数据聚类、不确定数据聚类等；第三部分是多源数据聚类部分（第13章），主要讨论多视角聚类和多任务聚类。

本书是一本指导DBA进行数据库开发和运维的实用手册，本书共9章，包括漫谈数据库、如何提升数据库性能、如何运维好数据库、如何进行数据库设计、如何做好数据库之间的数据同步、认识HTAP技术、认识数据库的功能原理、认识数据库中的数学（逻辑与算法），以及DBA的日常：数据库管理及开发的最佳实践。另有附录DBA杂谈。 本书内容是资深DBA多年实践经验的归纳总结，涵盖DBA日常工作中的主要方面，通过剖析众多的真实案例，并解读原理、分享技巧、提供思路，内容具备较强的启发性和指导性。 本书的受众包括但不限于想要了解如何提升数据库性能的应用开发人员、DBA、业务架构师、IT架构师、数据架构师、数据分析师、系统架构师、解决方案架构师和企业高级管理人员。

《 区块链知识 大众普及版 》 本书只从外部来介绍区块链这个事物，注重的是普通人的理解，基本不涉及技术内容。内容覆盖了区块链常见知识的95%，适合大众了解和认识区块链。从区块链技术的诞生、特点、主要发展历程、热点概念、相关原理等内容都做了完整的介绍，并介绍了当前典型的区块链应用，如区块链电子发票，DCEP等。还介绍了区块链领域的监管、安全、危害等内容。同时分析了国内外对区块链的态度与指导思想，鼓励方向与政策等内容。 《区块链知识 技术普及版》 本书覆盖了区块链的技术基础知识，适合技术从业者从技术角度认知区块链。技术普及版用一种类似庖丁解牛的方式，将区块链技术的肌肉、骨骼、灵魂，逐一分解来讲解，是当前区块链知识技术分解比较完整和全面的一本书。 《图灵区块链》 有了《区块链知识-大众普及版

看似佛系，其实只是不思进取；在朋友圈假装热爱生活，真实的自我只敢去微博展露；年初列了无数计划，年底全成了打脸的笑话；人前装得无懈可击，活得却比谁都软弱无力 本书作者赵德昊， 毒鸡汤 公众号创始人，凭借《不会偷懒还假装勤奋，怪不得你又累又穷》《你这不是抑郁，是没钱和缺爱的正常表现》《就算朋友遍天下，你还是个nobody》等爆文圈粉无数。 这些热辣酸爽的金句，引起无数年轻人共鸣，也映照出他们在当下焦虑生活中无力挣扎的现实。61篇犀利扎心的硬核文章，不卖情怀只给解药，愿这些狠话能为你打破思维桎桔，重塑人生。 生活虽不易，但请你干万别假装。

本书以MySQL 8.0为主，全面系统地阐述了MySQL日常使用及管理过程中的一些常用知识点：安装、复制、binlog、备份、监控、DDL、线程池、中间件、常用工具、组复制、InnoDB Cluster、JSON、MySQL 8.0的新特性。 本书定位于实战，目的是让读者拿来即用，快速上手MySQL。除了实战，本书还花费了大量的篇幅来讲解MySQL中一些常见操作、常用工具的实现原理。 组复制是MySQL官方推荐的高可用方案，本书会从源码角度分析组复制的一些核心模块的实现细节，包括分布式恢复、冲突检测、事务一致性以及流量控制机制等。

在当今社会，高效管理数据是一种思维方式，也是一种能力。越来越多的公司和岗位看重这一点。本书的核心理念是基于MySQL将学习数据管理的过程自然融入日常生活，使学习变得轻松，而不再是一项艰巨的任务。本书采用引入故事场景的方式来呈现SQL语句的适用情景，并以此来解释其使用原理，帮助读者更好地理解SQL语言的本质。本书不仅是一本技术入门指南，也是一次走进SQL世界的探索之旅，旨在为初学者提供全面、易于理解、实用的学习体验。

本书针对大学程序设计竞赛和课程教学，基于数据结构的知识体系结构和循序渐进的原则组织内容，包括基本编程能力训练、线性数据结构的编程、树的编程、图的编程。在每一章中，先介绍了相关的数据结构知识后，然后给出相应的范例；在每章的结尾给出相关题库。

本书按照需求规划、需求实现、可视化的流程进行编排，通过项目开发的主要流程，介绍数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路，以及各种问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念、电商业务概述、数据仓库理论和数据仓库建模等。 本书共14章，其中，第1～3章是项目的前期准备阶段，主要介绍了数据仓库的概念和搭建需求，并初步搭建了本数据仓库项目所需的基本环境；第4～7章是项目的核心部分，详细介绍了数据仓库的建模理论，并完成了数据从采集到分层搭建的全过程，是本书的重点部分；第8～14章是对数据治理各功能模块的实现，针对数据治理的不同功能需求分模块进行实现。 本书适合具有一定编程基础并对大数据感兴趣的读者

本书从大数据的业务与技术发展现状出发，探究大数据在零售领域的发力重心。然后从零售行业本质出发，分析零售行业变革诉求。基于大数据赋能，深入探讨新兴的零售数据应用，同时结合大量实际案例，分析目前智慧零售行业多种发展模式，对智慧零售的未来发展图景进行了阐述。

《小白轻松学Excel数据透视表》 零基础入门，让读者轻松、快速地掌握Excel数据透视表的使用方法和应用技巧。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。 本书适合想要学习Excel数据透视表和从事数据分析工作的读者。如果读者对Excel数据透视表不熟悉或从未使用过Excel，那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握数据透视表的使用方法，并使用它来解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的

本书是系统、全面地介绍数据库理论与技术的知识性、专业性雨科全书。全书条目采用三级层次式框架组织，按数据库领域分类划分，分别是：总论、数据库理论、数据库管理系统、特种数据库、数据库技术、数据库应用开发、数据库技术标准以及数据库应用等八个部分。全书收编条目有750余条，约200万字。本书条目由条头与释文两部分组成，其中条头包括中文名和英文名，释文内容按定义、简要历史、基本内容、发展趋势、参考文献的顺序组织。所有条目以汉语拼音音序排列，并附有条目的汉语拼音索旨及英文索引。全书有五个附录：中因数据库学术组织；历届中国数据库学术会议（NDBC）：国际数据库学术会议；数据库发展历史人事记；获图灵奖的数据库专家简介。本书可作为数据库专业人员的工具书，也可作为数据库及信息技术爱好者学习数据库知识的参考用

《虚拟化高性能NoSQL存储案例精粹 Redis Docker》主要介绍虚拟化平台Docker结合NoSQL、Redis开发的相关知识点。本书使用大量篇幅着重介绍Redis中的五大数据类型的使用方法，包括String、Hash、List、Set和Sorted Set，还介绍了使用Redis实现高可用的哨兵、复制、集群、高性能数据导入的流水线，以及保障数据操作原子性的事务。另外，本书对Redis中的数据持久化方案AOF和RDB也进行了详细介绍，并对HyperLogLog、GEO和Pub/Sub的相关知识进行了总结，结合实战经验丰富了与内存淘汰策略相关的内容。虚拟化技术使用Docker实现，包括Docker环境的搭建、常见命令的使用、对镜像和容器的操作，以及常见技术的容器的创建。 《虚拟化高性能NoSQL存储案例精粹 Redis Docker》适合所有使用Redis进行编程的开发人员、服务器和数据存储系统开发人员、分布式系统架构师等互联网技术程序员阅读。

面对日渐复杂的大数据，科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状，基于实际医疗案例，介绍数学基础知识和统计学基础知识,SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生，以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者，熟悉四个软件的任意一个且想要在短时间内掌握其他软件的读者，也适合医科学生、临床医生或药企人员等医疗相关人员学习使用。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

本书旨在给出一种更具广泛含义的数据包络分析方法——广义数据包络分析方法，并探讨其在自然科学与社会科学领域中的应用。主要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001~2010年的主要工作，是作者近十年主要研究工作的总结。第1章综述了数据包络分析方法近30年的主要研究进展。第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。第3章以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。第6章给出了综合的广义DEA模型。第7章给出了只有输出的广义DEA模型。第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。第12

高价值、低密度是大数据的特征，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作。特异*组是一类高价值、低密度的数据形态，是指在众多行为对象中，少数对象*体具有一定数量的相同（或相似）的行为模式，表现出相异于大多数对象而形成的异常的*组。特异*组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生*科学研究等领域具有重要的应用价值。对特异*组挖掘的研究代表了数据挖掘从浅层到深层的发展趋势和必要性。 本书系统地阐述了特异*组挖掘任务，包括介绍了特异*组挖掘的概念，分析了特异*组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异*组挖掘任务的相关*法，并且列举了特异*组挖掘的几*重点应用。本书适合大数据研究人员、大数据工程师、大数据应用分析师、大数据产业从业人员等阅读，也可作为数据科学、大数据专业本科

数据泄露会影响组织的经济、浪费资源、破坏组织的声誉。世界上的每个组织都有遭受数据泄露的风险，因此开发出有效的、可扩展的策略来管理数据泄露是至关重要的。本书介绍了真实的企业数据泄露案例，读者在了解这些案例的过程中，会深刻地明白，为什么数据等于风险，影响数据泄露的五个因素，数据泄露为何是危机也是机遇，数据泄露响应模型DRAMA的含义，常见的数据泄露，针对特定行业的数据泄露的响应策略，以及技术供应链上的风险转移。

本书以当前热点的数据挖掘应用贯穿全书，通过详解大数据挖掘技术在系统日志、工作票、可持续性研究、推荐系统、智能问答系统、社交媒体、生物信息学与健康医疗、隐私保护等方面的实际应用案例，阐述了如何更好地应用和学习数据挖掘技术。本书融入了数据挖掘前沿技术和典型应用，不仅适合热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界人士阅读，还适合作为各大高校的数据挖掘和机器学习课堂的实践教材和参考书籍。本书有助于读者更好地理解数据挖掘技术背后的根源和本质。