本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
《数据库原理与应用(VFP第2版)》由长期从事“数据库原理与应用”课程一线教学工作的教师编写完成。在编写过程中，主编祝胜林参考了相关的著作、中文VFP的帮助信息和各种与中文VFP有关的等级或水平考试大纲，同时融合了自身的教学经验。因此，《数据库原理与应用(VFP第2版)》具有如下特点：(1)系统性。可以帮助学生系统地学习有关数据库的基本原理与方法。 (2)针对性。本书的举例和习题经过精心挑选，应用分析条理清晰，可以满足学生参加各种考试复习的需求。 (3)新颖性。对传统的章节结构进行了重新编排，使内容更加紧凑，同时也更加突出数据库应用的重点。 (4)实践性。“数据库原理与应用”课程是一门实践性非常强的课程，本书根据应用操作的需要，精心设计了上机操作的题目。
数据库技术是计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础，也是计算机科学技术中发展快、应用广的技术之一。从20世纪60年代末产生到现在，已形成了比较完整的理沦体系和一大批有应用前景的商品化系统，已成为计算机软忭科学领域的．个重要分支。 本书较为详细地讲述了数据库系统的基本概念、原理、方法、SQL语句同时阐述了数据库没计、实现的基本过程．此外根据我国的实际情况，网状和层次数据库系统已经很少使用，应用主流足关系数据库，所以本书在介绍基本概念和原理的时候重点阐述关系数据库的相关理论。同时专门在第5章介绍了关系数据库管邢系统Access的具体使用方法。 全节共分为6章，具体内齐如下： 第1章介绍数据斥技术的基准概念、数据模型、数据库体系结构。 第2章介绍关系模型、关系代数和关系数据库管理系
《数据库项目教学实践教程(Access 2010)》首先介绍了数据库的基础理论，使读者具备基本的知识背景。在此基础之上，将建立一个教学管理数据库系统这个总任务的实现过程贯穿于各个章节之中，并将其分解为不同的子任务。每个子任务包括项目任务描述、项目预备知识、项目实施和项目延伸4个环节。学习完预备知识之后，读者即可具备完成本章子任务的技术能力，在项目实施环节，《数据库项目教学实践教程(Access 2010)》把子任务分解为更小的任务以便于实现。《数据库项目教学实践教程(Access 2010)》的设计试图让读者通过轻松完成一个项目活动而掌握和具备开发小型数据库管理系统的知识和能力。
《Access数据库应用(2010版)》由韩培友编著，在精述数据库技术的基本原理和基本技术的基础上，详细介绍了Access 2010 的使用方法和应用技术。主要内容包括：数据库的创建和维护、表结构及其记录数据的编辑、数据查询、窗体设计、报表制作、宏的创建和调用等。本书以Access 2010为开发工具，以应用系统的研发过程为主线，以“学籍管理” 为实例，详细介绍了应用系统的设计方法与实现技术，并提供详细操作和完整系统。 本书内容丰富、深人浅出、通俗易懂、注重实用，并提供大量实用的例题和习题，便于读者巩固所学知识。 《Access数据库应用(2010版)》既可以作为高等学校非计算机专业学生数据库技术及其应用课程的教材，也可以作为从事数据库应用的工程技术人员的参考书。
空间数据技术既是地理信息系统（GIS）的重要组成部分，也是其核心技术之一。建立科学、合理的空间数据库是GIS项目成功的关键，但空间数据库是理论性和实践性都很强的学科，理解起来非常抽象。《规范版高职高专测绘类专业“十二五”规划教材：空间数据库技术应用》结构清晰，难易适中，理论与案例相结合，具有较强的实用性和通用性，可以帮助读者更好地理解和掌握数据库、空间数据库的基本原理、设计及构建方法。全书共分为6章。包括：数据库基础知识，空间数据库理论基础，空间数据库设计，空间数据库的建立与维护，空间数据库技术应用实例，空间数据库发展趋势。
李莉丽主编的《数据结构与算法实战(CDIO工程教育计算机专业实战系列教材高等学校电子信息类十三五规划教材)》是CDIO工程教育计算机专业实战系列教材之一。全书按照数据结构与算法的初级、中级、 三个层次对应地将书稿分为上、中、下三篇，提炼了C语言程序设计基本知识要点。分析讲解了简单数据结构和复杂数据结构的基础与实战。本书从基础编程语言开始介绍。过渡到让读者从数据结构角度设计算法，以逐渐掌握解决编程问题的合理方法与思路，并进一步与具体应用相结合达到实战训练的目的。具体内容讲解时与应用相结合并提供了大量源代码。方便读者学习。以帮助读者有效地理解数据结构课程的内涵。进一步提高工程实践能力。 本书可作为高等院校计算机类专业C语言程序设计、数据结构等课程的实践训练教材。特别是可作为清华大学出版社严蔚
目前，大数据已上升为 战略，从辅助变为 ，从热点变为支点。因此，在各类以应用型人才培养为主的高校中，需要面向文、管、理、工等不同学科的学生普及大数据理念及其相关技术，以利于其在专业领域的实践中应用大数据理念，实施大数据技术。 本书从大数据概念及特点入手，以大数据应用的技术框架为主线，首先介绍了大数据采集与准备、大数据存储与计算处理、大数据分析及大数据可视化中的基本概念与技术，然后介绍了典型的大数据应用， 讨论了大数据安全与伦理问题。 本书结合概念、技术及应用介绍大数据的基础知识，适合作为计算机、软件工程、数据科学、大数据及信息管理等方向本科生的大数据导论课程的教材，也可作为文、管类本科生、研究生的大数据通识课程的教材，还可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法，将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例，并按照由易到难的原则构建知识框架，充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书，读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
本书主要分为两大部分，基础篇和建模应用篇。基础篇介绍了有关Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制等基础知识。建模应用篇主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在Python中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用Python进行分析挖掘建模的方法。本书配套提供了书中使用的示例代码及所用的数据，读者可通过上机实验，快速掌握书中所介绍的Python的使用方法。
数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值。《数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用》研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中。 所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义索引进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混沌社会演化算法进行聚类；采用改进的遗传算法和社会演化算法进行文本聚类研究；将文本挖掘应用到产品研发决策中，构建产品研发文本知识地图，以期提高产品研发的效率和质量。 《数据与文本
