SQL是使用*广泛的数据库语言，绝大多数重要的 DBMS 支持 SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。
本书第1版于1983年出版，至今已修订至第6版。教材出版近40年来为全国数百所高校采用。本书三次荣获优秀教材奖（1988年、2002年、2021年）。相应课程先后入选北京市精品课程、精品课程、精品资源共享课程、精品在线开放课程和一流本科课程。 本书系统全面地阐述了数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。全书分为4篇18章。篇基础篇，包括绪论、关系数据模型、关系数据库标准语言SQL、数据库安全性和数据库完整性，共5章。第二篇设计与应用开发篇，包括关系数据理论、数据库设计和数据库编程，共3章。第三篇系统篇，包括关系数据库存储管理、关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制和数据库管理系统概述，共5章。第四篇新技术篇，包括数据库发展概述、大数据管理系统、数据仓库与联机分析处理、内存数据库系统、区块链与数据库，共
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。
本书通过选购笔记本电脑的案例引入数据包络分析（dataenvelopmentanalysis,DEA）的基本概念和模型，并运用简单的EXCEL模型让读者更易理解和运用DEA。本书着重阐述如何将DEA作为一种运营分析工具，进行绩效评估，找出基准标杆。探讨的主题包括：平衡的基准，昀佳实践，相对效率的概念及绩效提升。特别地，本书探讨的数据分析方法能够帮助一个组织重新审视它对生产效率高低的已有观点是否合理，并为组织不断改进提供指导。本书是市面上**本不要求读者具备线性规划和线性代数知识，就可以熟练应用DEA方法的DEA方法指导用书。
生态学数据分析:方法生态学研究需要从原始数据出发,通过系列计算分析,最后作出具有生态意义的解释？本书主要介绍PCORDfor Windows？CanocoforWindows？CurveExpert？SPSS和PAST 等软件在生态学数据转换？标准化？函数拟合？遗传多样性？物种多样性？生态位？空间分布格局？聚类？排序和实验数据统计检验上的应用方法？应用QBASIC和R 语言对书中的部分方法编制程序？书中的每一种方法均提供模拟数据,介绍具体的操作步骤？？程序与软件
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**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。
本书是《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。全书分为3 篇：第1 篇主要介绍数据分析的基础知识，包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程，使读者对数据分析有一个整体的认识；第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识，包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识，还包括窗口函数等进阶知识；第3 篇主要介绍SQL 数据分析实战，都是一些比较常规的业务场景实战。 本书适合零基础学习 SQL 的人员，包括数据分析师、产品经理、数据运营人员、市场营销人员、应届毕业生等所有需要利用SQL 查询数据的人员。
本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以使读者达到熟练应用的目的。 本书可作为大数据、云计算、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的教材，可也作为大数据爱好者的自学参考书。
大数据审计已经成为目前审计领域研究与应用的热点。本书按照从常用电子数据审计方法到大数据审计方法的思路，不仅系统地分析了电子数据审计的理论知识（特别是大数据审计），还重点结合实际案例和具体操作，从审计数据采集、审计数据预处理和审计数据分析等电子数据审计的关键步骤出发，系统地分析了如何开展电子数据审计（特别是大数据审计）。附录中设计了9个实验模块（包括3个大数据审计实验模块），满足了开设实验课程的需要。 本书可作为高等院校审计、会计和信息管理等专业的教材，也可作为审计从业人员的专业培训教材和业务学习资料。
Power BI是微软推出的商业智能分析工具，它融合了数据准备、数据分析、数据可视化到报告协作分享的整个数据处理流程，帮助用户上手数据分析。 本书从实用的角度出发，结合作者本人的学习经验，从*基础的Power BI架构和操作界面开始，先通过一个小示例体验Power BI的强大和便捷，然后按照数据处理的流程和难易程度，分别介绍数据准备模块Power Query、数据建模以及Power BI数据分析语言DAX、可视化图表制作、丰富的交互方式和报表设计，*后用一个完整的分析示例带读者全面认识Power BI数据处理流程。 不论读者是学生、职场人士还是自由职业者，不论从事的领域是运营、财务、人力、管理还是电商，只要在平时的学习和工作中需要处理大量信息，分析各种数据，你就适合阅读本书学习Power BI，即使之前没有任何基础，它也可以帮你快速上手，提升自身竞争力。
本书从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比，将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识，又与具体应用有机结合起来，并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理，非常便于自学。本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据相关案例等内容。本书既可以作为想了解大数据技术和应用的初学者的教材，也适合作为培训中心、IT人员、企业策划和管理人员的参考书。
《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和 研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》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 的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的 教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。本书由韩家炜等著。
MySQL是世界上受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。通过重点突出的章节，条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识，使他们不经意间立刻功力大增。 《MySQL必知必会》注重实用性，操作性很强，适用于广大软件开发和数据库管理人员学习参考。
本书结合大量实例，系统讲解了电商经营中涉及的各种数据及其分析方法，能让读者快速学会如何做电商数据分析，并能利用数据分析结果指导网店经营。 本书共8 章，内容包括电商数据分析的基础知识、行业数据分析、产品数据分析、店铺数据化运营、客户数据分析、竞争对手数据分析、库存数据分析、财务数据分析。 本书内容全面、案例丰富，具有很强的可读性和实用性，不仅适合从事电商相关工作的读者阅读，还适合作为高等学校相关专业和培训机构的教材。
《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》采用通俗易懂的表达方式，对如何使用MySQL进行了详细的介绍。 《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》完全从零基础用户的角度出发，依照用户认知习惯，从MySQL的安装开始，介绍了MySQL的服务器程序和客户端程序的使用、MySQL的数据类型、数据库和表的基本操作、列的属性、MySQL中的表达式和函数、简单和复杂的增删改查语句等入门知识，还介绍了视图、存储程序、备份与恢复、用户与权限管理等高级概念以及使用Java语言连接MySQL服务器等知识。 《MySQL是怎样使用的：快速入门MySQL》较好地契合了MySQL初学人员的学习曲线，内容深入浅出，通俗易懂，可帮助初学人员迅速入门MySQL。
技术是把双刃剑，当我们在积极拥抱新技术的同时，也不能忽视其所带来的风险，比如当今大数据时代个人隐私和安全问题。本书是两位作者结合各自出色的专业知识和丰富的从业经验为大众倾力奉献的一本大数据时代隐私问题的普及读物。书中展示了我们在家庭和工作中的日常活动是如何成为大数据收集的一部分的。同时，列举大量的大数据应用以及安全和隐私相关案例，包括企业如何利用大数据进行营销、执法机构如何利用大数据执法等，也包括不法分子如何利用非法或合法的手段获取数据，如何利用社交网络进行犯罪。针对上述问题，本书也列出了一些工具、技巧用来检查和防范，这在当前很有现实意义。
随着大数据的兴起，各种数据工具以及可视化软件层出不穷，但Power BI却凭借着令人赞叹的视觉对象以及能够在任何设备上与同事共享等优势在多个数据工具中脱颖而出。 本书开门见山地介绍了数据分析之前所要了解的知识，如为什么选择Power BI、学习Powerbi可能会遇到的问题等；而后通过报表制作的全流程让读者体验到Power BI的魅力，让读者了解通过Power BI能够玩转数据的获取、整理、建模、可视化以及发布的全过程。随后对数据整理、DAX语言以及可视化进行了详细的介绍，逐步深入到Power BI进阶实战。*会，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在销售和财务两个行业的应用。
本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础，围绕数据资源建设的规划和管理问题，介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能，系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤，以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。本书内容划分为数据工程基础篇、数据资源规划篇、数据资源管理篇三个部分，其中数据工程基础篇涵盖数据工程概述、数据标准、数据模型等内容，数据资源规划篇涵盖数据资源规划理论、规划方法、需求分析、模型构建、实践与工具等内容，数据资源管理篇涵盖数据治理、数据质量管理、数据集成、数据中台等内容。 本书既可以作为高等院校信息管理与信息系统、信息资源管理、大数据工程以及计算机信息管理等专业本科生的教材，还
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
