本书通过大量的绘图和详细的说明，从技术层面以简单易懂的形式讲述大数据分析。这是一本从系统结构搭建到实际开发逐步推进的教科书。书中的知识点包括大数据分析时所需的分布式处理、机器学习，以及分布式存储、分布式计算、开发时可能遇到的瓶颈，还包括大数据的收集、积累、活用以及元数据的使用与管理等。本书适合大数据领域的广大爱好者、商务人士和工程技术人员用于了解、学习、掌握、运用大数据技术进行大数据分析，也适合作为该领域的职业院校和高校本科相关专业的教材及研究生辅助教材。

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

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。

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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。

本书从新时代商业环境出发，紧随市场热点，如分布式自治组织（distributed autonomous organization，DAO）、非同质化通证（non-fungible token，NFT）、元宇宙、Web 3.0 、资产 数字化、反垄断、要素市场化配置等，以企业数字化转型为核心，以区块链等数字化技术 为基本点，以场景为基本面，勾勒了数字化时代分布式商业演化的新趋势，以及其对企业 经营管理的影响，提出了数字化时代企业数字化转型的新策略和分布式经营管理的低成 本、高效率发展方案。 本书全面分析了分布式商业产生的背景及其本质内涵，认为分布式商业是未来商业演 化的必然趋势。分布式商业生态战略不但是未来企业生存的基本战略，而且是元宇宙商业 生态建设的底层逻辑，并将Web 3.0 、DAO、NFT、元宇宙等新兴事物融入分布式商业生 态体系中，深度解读了数字化时代的新商业逻辑和战略思维。同

《轻松学 MySQL数据库从入门到实战（案例 视频 彩色版）》是基于编著者三十余年 数据库应用技 术 教学实践和教材编写经验编写的，结合数据库技术和MySQL数据库的发展趋势，从初学者容易上 手、快速学会的角度，采用Python MySQL开发环境，用通俗易懂的语言，深入浅出、循序渐进地讲解 MySQL数据库系统的特点及应用开发技术，实现手把手教你从零基础入门到快速学会开发MySQL数据 库系统应用项目。 《轻松学MySQL数据库从入门到实战（案例 视频 彩色版）》由 数据库基础知识 数据库操作技 术 数据库应用技能 基于Python的数据库应用系统开发 四篇组成，以一个分布式数据库的应用实例 为主线，讲述了数据库应用系统开发的知识。全书共18章，内容包括： MySQL数据库基础知识，数 据库设计和建模，数据库操作，以及索引、表、视图的创建及应用，SQL数据定义及操纵

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。

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现实世界中的数据往往并不是能以行列形式呈现的表格型数据，而是富含关系信息的复杂网络。对于挖掘这类数据的潜在价值，图数据库具有明显的优势。本书介绍如何针对真实场景设计和实现图数据库。你将学习图论的基础知识，并尝试构建基于图数据库的社交网络应用程序和推荐引擎等。你将掌握图数据库开发的所有重要概念，包括递归遍历、图数据建模、查询调优、性能调优、图分析，以及如何避免超级节点等反模式。学完本书后，你将有能力构建基于图数据库的应用程序，从而显著地提升数据价值。本书 示例采用开源图计算框架TinkerPop及其查询语言Gremlin，但所述概念均适用于Neo4j等基于Cypher的图数据库。

本书为 1 X 职业技能等级证书配套教材，按国家 1 X 大数据平台运维职业技能等级标准编写。本书属于大数据平台运维初级教材，从大数据平台运维工程师角度由浅入深、全方位地介绍大数据平台运维的相关基础知识和基本实操。本书共分6个部分18章，*部分为大数据平台安装，涉及平台操作系统的使用、Hadoop平台安装、平台基础环境配置；第二部分为大数据平台配置，涉及Hadoop文件参数配置、Hadoop集群运行；第三部分为大数据平台组件的安装与配置，涉及Hive、HBase、ZooKeeper、Sqoop和Flume组件的安装与配置；第四部分为大数据平台实施，涉及大数据平台实施方案、培训方案；第五部分为大数据平台监控，涉及基于大数据平台的监控命令、监控界面和报表、日志和告警信息监控；第六部分为大数据运维综合实战案例，以实际项目为例介绍从平台部署、数据业务采集、数据

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。

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。

本书描述了数据的混杂特性、当前关于首席数据官报告体系的分歧、自适应规划的需求、平衡的实现以及特定的新执行模型；介绍了首席数据官过程改进框架，通过数据管理知识体系和数据管理成熟度模型描述了数据领导者使用的核心概念、技术和策略以及集成；描述了在当前领导者之外维持数据和实践改进所需的关键角色，以及首席数据官在其组织中实施解决方案时可能会面临的问题；*后描述了在公共领域正在进行的工作及将对公共和私营部门产生的影响。通过这本书，有助于首席数据官为他们的组织创造以数据为中心的价值，适合从事大数据、数据管理的人士阅读。

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，最终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。 《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。

本书主要内容包括：(1) 提出了分布式的随机次梯度投影算法；(2) 提出了异步广播的分布式次梯度随机投影算法；(3) 提出了分布式随机坐标块次梯度投影算法；(4) 提出了分布式随机坐标块条件梯度算法；(5) 提出了量化信息与随机网络拓扑的扩散小均方算法；(6) 提出了分布式随机次梯度在线算法；(7) 提出了差分隐私的分布式随机次梯度在线优化算法；(8) 提出了分布式条件梯度在线学习算法。本书选材广泛、内容新颖，适合数学、控制、计算机等专业的本科生及研究生，适合从事应用数学、计算数学、机器学习等研究领域的科技人员。

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本书详细介绍了大数据挖掘技术，全书分为3篇，共12章。第1篇为大数据分析基础，包括第1~4章，分别为大数据概述、大数据相关技术、数据预处理、R语言工具的使用。第2篇为大数据挖掘技术，包括第5~11章，分别为线性分类方法、分类方法、聚类分析、关联规则、预测方法与离群点诊断、时间序列分析、大数据挖掘可视化。第3篇为大数据挖掘案例，包括第12章，介绍了大数据挖掘应用案例。本书既可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学、数据分析等专业的高等教育教材，也可作为科研人员、从事大数据相关工作的技术人员的参考书。

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