《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
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。
《深入浅出数据分析》以类似"章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项推荐技能。作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。本书分为6篇，共17章，其中第1篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。
本书提供了学习大数据技术及架构的一站式解决方案，覆盖了大数据生态圈中的完整技术体系，包括数据采集、数据存储、分布式资源管理、数据计算、数据分析、任务调度、数据检索、大数据底层基础技术和大数据集群安装与管理。 本书还介绍了多个企业级大数据应用案例（包括海量数据采集、“双十一”数据大屏、海量数据全文搜索系统等）和大数据平台架构案例（包括离线数据仓库架构、实时数据仓库架构、批流一体化数据仓库架构、数据中台架构、直播大数据平台架构、电商大数据平台架构等），可以帮助读者从全局角度理解大数据。 在本书中，技术内容基本上都是从零讲起的，结合原理和架构，以“图解+实战”的形式帮助读者轻松理解复杂的知识。 本书适合对大数据感兴趣的开发人员。无论读者是否接触过大数据开发，只要具备一定的Java开发
这是一本关于如何更好、更有效地进行数据可视化的书。本书分为3个部分。第1部分是创建有效可视化的通用指导原则，我们将了解受众的重要性，以及思考哪类图表能更好地契合他们的需求。第2部分是本书的核心部分，我们将定义和讨论80多张图表，这些图表分为八大类：比较、时间、分布、地缘、关系、构成、定性和表格。我们将看到各类图表是如何起作用的，以及它们的优缺点。第3部分整合了两块内容，一是构建数据可视化样式指南，二是如何结合不同的经验对图表进行重新设计。本书将指导你选择最适合展示相关数据的图表，并有效地传递你想传达的信息。
Python是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多开发者的喜爱，广泛应用于Web开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读，是本书的一大亮点。本书共分为3篇。第1篇介绍预测基础，主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价，读者通过这部分内容的学习，可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2篇介绍预测算法，该部分包含多元回归分析、复杂
本书详细介绍了Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、DB2等各种关系数据库的SQL查询技巧和一些基础的SQL查询语句，并且通过短小精悍的实例，不仅讲解了如何插入、更新和删除数据，还介绍了如何检索记录、为查询结果排序、同时操作多张数据库表、查询元数据、处理涉及字符串和数值的操作、根据时间数据和日期数据进行运算、执行层次查询和区间查询等。随着多种SQL实现大量采用窗口函数，本书第2版针对相关实例做了优化，还新增了为数据科学家和算法工程师量身定制的实例。本书适合数据分析师、数据库管理员以及与SQL打交道的数据科学家和算法工程师阅读。
本书分为以下几个主要部分：第1-3章介绍方法和技术。在这些章节中，我们描述了一种性能调优方法。还提供了一些关于MongoDB架构和MongoDB提供的用于调查、监控和诊断MongoDB性能的工具的背景知识。第4章和第5章介绍应用程序和数据库设计。第6-10章介绍应用程序代码的优化。第11-14章讨论MongoDB服务器及其运行硬件的优化。
本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。
本书介绍了如何使用 Python 实现企业级的大数据全栈式开发、设计和编程工作，涉及的知识点包括数据架构整体设计、数据源和数据采集、数据同步、消息队列、关系数据库、NoSQL 数据库、批处理、流处理、图计算、人工智能、数据产品开发。 本书既深入浅出地介绍了不同技术组件的基本原理，又通过详细对比介绍了如何根据不同场景选择很好实践技术方案，并通过代码实操帮助读者快速掌握常用技术的应用过程，最后通过项目案例介绍了如何将所学知识应用于实际业务场景中。
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，使其体系更符合国内本科数据库课程教学要求。本书第1章概述数据库系统，第一部分（包括第2~6章）讲述关系语言的基本概念，第二部分（包括第7~9章）介绍数据库设计与应用程序开发技术，第三部分（包括第10~14章）介绍数据库管理系统实现的核心技术，第四部分（包括第15~17章）介绍大数据分析、区块链数据库、高级应用开发等高级话题。 本书既可作为高等院校计算机及相关专业本科生的数据库课程教材，也可供数据库领域的技术人员参考。
《基于大数据卫勤循证决策研究》旨在完善大数据理论和方法在“平战非”卫勤循证决策中的应用，应用“卫勤决策支持”全国重点实验室中的调研、建模与干预实验技术，将大数据引人循证决策，改变了证据分析方法，实现了数据信息实时化、全面化、科学化，从而为决策者提供快速、准确的大数据支持，提升了循证决策效率与质量，为后期“平时、战时、非战争”决策提供了坚实的理论依据。
本书是纳迪赫和雪莉二人对数据可视化创新、创意实践的总结和反思。全书12个主题作品、24篇精彩故事，从奥运会历史到美国总统和欧洲王室轶事，从暑期热门电影到星座神话、女性传奇――二人精诚合作，探索了可视化叙事的多种技术和形态，突破了数据可视化工具属性和美学表达之间的界限。书中内容翔实，见解独到深厚，通过对项目背景、创作历程和关键方案的阐述，揭示了数据可视化创意编程的思维方式和技术路线。本书非常适合那些对数据可视化和信息设计感兴趣的人或业内相关人士，尤其适合那些欣赏数据叙事之美，并期待借此提升自身业务能力的人阅读。
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。最后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析
《Oracle PL\SQL从入门到精通》以面向应用为原则，深入浅出地介绍了Oracle平台上使用PL/SQL语言进行数据库开发的技术。通过大量的示例，详细介绍了PL/SQL的语言特性、使用技巧，同时配以两个在实际工作中的案例深入地剖析了使用PL/SQL进行Oracle开发的方方面面。 本书附带1张DVD光盘，内容为作者为本书录制的全程语音教学视频及本书所涉及的源代码。 本书分为5大篇共20章。涵盖的内容主要有PL/SQL语言基础、开发环境、变量与类型、控制语句、数据表的管理和查询、数据表的操纵、使用PL/SQL的记录与集合、各种内置函数、游标、事务处理、异常处理、子程序、包、面向对象的开发等技术点。通过示例性的代码，由浅入深，详细介绍了每一个技术要点在实际工作中的应用，对各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 《Oracle PL\SQL从入门到精通》适
本书全面、系统、深入地讲解了Oracle12c数据库原理、应用和开发，也讲解了Oracle12c常用的管理知识，以Oracle12c数据库云计算为线索，详细讲解了CDB和PDB。本书共分16章。第1章介绍了Oracle12c的基本知识、系统性能和特点，以及如何支持云计算；第2章介绍了Oracle12c的系统结构，重点阐述了CDB和PDB的概念、两者的关系以及如何创建CDB和PDB；第3章介绍了运行Oracle12c所需要的服务、这些服务的作用，以及如何启动和配置，并对SQLPLUS语言进行了较为详细的阐述；第4章介绍了PL/SQL编程；第5章介绍了数据库的表空间、概要、用户、角色，以及如何创建和使用这四个对象；第6章对Oracle12c支持的常用类型的数据表，以及如何对这些表做修改操作进行了详细介绍；第7章介绍了数据查询；第8章介绍了对表的DML操作，如何对表进行Insert、Delete、Update和Merge操作；第9章介绍了视图和物化视
本书深入地分析了Redis核心功能的内部机制与实现方式，大部分内容源自对Redis源码的分析，并从中总结出实现原理。通过阅读本书，读者可以快速、轻松地了解Redis的内部运行机制。 本书首先介绍了Redis常用的数据类型的编码格式，包括字符串、列表、散列、集合、有序集合，这是Redis存储数据的基础。接着分析了Redis的事件机制，剖析了Redis事件驱动的实现原理，通过这部分内容，读者可以了解一个远程服务程序的整体架构。本书还分析了Redis持久化、主从复制、Sentinel机制、Cluster机制的实现原理，这部分内容是Redis的核心功能。在这部分内容中，本书也会延伸分析Redis中使用的UNIX机制，如UNIX网络编程、进程通信、线程同步等，并通过Redis源码展示这些UNIX机制的使用方式。 本书最后介绍了Redis的高级特性，包括事务、非阻塞删除、Lua脚本、Module模块、Stream消息流，
本书以Oracle数据库高阶技术为主，版本跨越9i\\10g\\11g，详细讲解了各种重要概念以及相关知识点，使得读者从新的层面和角度理解Oracle技术内涵，其中原理架构的讲解更侧重数据库管理和优化的内容，从系统层面看待架构的组成以及各类组件的作用。本书讲解了当前Oracle的主流技术，如基于SOA理念的RAC，用于灾备的DG，以及优化技术，内容覆盖Oracle几乎所有重要的知识点，用于全面系统地学习Oracle、获得技术提升以及知识拓展，书中穿插了作者（OCM）学习Oracle的心得，以及作为DBA经常思考的问题，以期望与读者共鸣。对于准备OCM考试的读者，OracleDBA，以及打算系统深入学习Oracle的读者，本书都是很好的书籍和手头工具书。
本书提供了监控、分析和优化OracleDatabase10g的方法，由Oracle认证大师RichardJ．Niemiec倾力打造。书中包含了详细的案例研究、实践和丰富的0racle新的调整特性的代码示例。通过学习本书，读者可以了解到如何选择化的索引选项，有效地管理驱动器和磁盘阵列，对查询执行故障检修，以及可靠地预测将来的性能。本书也将详细介绍PL／SQL性能增强、初始化文件调整，以及的数据库调查和报告实用程序。
