本书源于实践，针对数据资产化的现状、问题进行深入分析，提出构建数据资产评估生态、创建数据资产评估生态圈的理念，以实现数据资产评估全流程可信、可监控、可追溯的目标。同时，本书着重介绍了数据资产评估生态的构建，涉及数据资产行业监管类机构、数据资产评估类机构、数据资产服务类机构及数据资产评估联盟，并详细介绍了各机构权责，使数据资产评估变得切实可行。本书主要面向数据资产评估产业的机构和相关人员，包括经营决策者、技术架构设计人员及各类科研单位研究人员等，同时也可供数据资产评估工作者及相关研究人员使用或参考。

从数据分析方法到数据科学基础知识，你需要了解的知识全部在这本图解书中！ 当下，利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是，分析数据需要广泛的知识，自己很难成体系地学习。 本书介绍了数据科学的基础知识及周边知识，包括数据、图表的类型以及统计学、人工智能的基本知识等，网罗信息社会中数据活用的问题点，结合生动插图，让初学者也能迅速理解。 除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读，是一本实用性满分的数据科学学习指南。

本书系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤，包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法，以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择很优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环。 本书的内容从底层原理出发，帮助读者打好数据分析基本功。在原理的讲解过程中，通过提问、思考、解答、案例分享的方式，结合三位专家十多年的行业经验，让读者从根本上理解数据分析、学会数据分析。本书适合数据分析从业也、数据分析爱好者阅读，也适合大中专院校数据相关专业的老师和学生使用。

本书从零基础读者的角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，循序渐进地让读者在实践中学习Oracle编程知识，并提升自己的实际开发能力。 全书共分为5篇18章，内容包括Oracle 19c概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询、常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标、过程与函数、触发器、索引和视图、完整性约束、管理表空间和数据文件、事务、数据导入与导出和企业人事管理系统等。书中知识点讲解细致，侧重介绍每个知识点的使用场景，涉及的代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle的精髓，快速提高开发与运维技能。同时，本书配套了大量教学视频，扫码即可观看，还提供所有程序源文件，方便读者实践。 本书适合Oracle初学者、数据库技术入门者自学使用，也可用作高等院校相关专业的教

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。

本书以人力资源管理系统案例开发与管理为主线，深入浅出地介绍Oracle 11g数据库系统开发与管理的基础知识。全书包括4个组成部分。*部分介绍Oracle数据库系统的构建，包括数据库服务器的安装与配置、数据库常用管理与开发工具介绍、数据库体系结构介绍等；第二部分介绍人力资源管理系统数据库开发，包括数据库的创建、数据库存储结构设置、数据库对象的创建与应用、利用SQL语句与数据库交互、利用PL/SQL进行数据库功能模块开发等；第三部分介绍Oracle数据库的管理与维护，包括数据库启动与关闭、安全性管理、备份与恢复管理、数据库闪回管理、初始化参数文件管理等；第四部分介绍基于Oracle数据库的应用开发，包括人力资源管理应用开发、图书管理系统设计与开发和餐饮评价系统设计与开发等。附录A为实验部分，提供8个实验，供学生实践、练习。 本书

在数字智能时代，数据能力已经成为管理者的基本能力，成为其胜任未来管理岗位和晋级领导岗位的必需能力。管理者的数据能力水平决定着其在企业中所能够胜任的层级。提升管理者的数据能力成为企业数字化转型的关键举措之一。本书主要介绍了企业管理者所需要具备的数据能力，包括管理者的数据能力维度与4M 模型、数据思维能力、数据管理能力、数据体系化场景的应用能力、数据分析能力、数据领导能力。撰写本书的目的是让管理者掌握企业数据基本管理和应用之道，利用数据赋能管理，让管理可见、过程可控、结果可达。

本书以SPSS 28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，清晰、直观、易学易用。 全书分为三部分共11章，详细介绍SPSS在社会科学调查、心理学、教育学、农业领域、经济领域、医学、市场营销、管理科学、房地产、生物学、环境保护、物流等领域的应用，涉及了数据编辑与整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析等综合应用案例。本书涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行描述，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的SPSS学习用书。 本书适合高等院校统计分析专业的学生、科研人员、SPSS用户，以及希望从事SPSS软件技术相关工

用Oracle有效地创建和管理大型数据库！ 数据库专家Kevin Owens是美国财政部计算机中心的Oracle数据库管理员，他将与您共同探讨PL/SQL——Oracle的结构化查询语言（SQL），并教您如何通过构建健壮、大型的数据库来解决您的业务问题。 本书语言通俗易懂，并引入大量代码示例。书中详细介绍了许多技术来利用Oracle的特性，如触发器和存储过程等。这些特性支持数据库结合业务规则，并可以根据业务的发展变化对规则进行管理和修改。本书讨论的主题包括： · 查看数据字典中的约束 · 实施复杂的规则 · PL/SQL程序单元和语言特性 · 数据类型和复合结构 · 错误处理和异常 · 进程间的通信 · 声明性约束，包括主键约束、惟一性约束、外键约束和检查约束等 本书对于希望构建和维护智能化大型数据库的开发人员、设计人员和项目负责人来说，都是

本书从应用工程师的角度出发，着重探讨Ansys Mechanical隐式求解中的热点问题，重点介绍Workbench Mechanical仿真工具。考虑到Mechanical和MAPDL密不可分的特点，穿插介绍必要的MAPDL知识。前言部分探讨Mechanical的学习方法，第1章对Workbench Mechanical和Mechanical APDL两者的联系和区别进行了概括性讨论。第2～4章对Mechanical在仿真流程从前处理到后处理的热点问题进行了梳理。第5章讨论了Mechanical不同求解类型下的技术问题。第6章主要讲述Mechanical接触技术中的常见问题。第7～8章分别从APDL和Python两方面对Mechanical的功能进行扩展。第9章对Mechanical高级分析技术如螺栓建模技术、屈曲分析、子模型、摩擦生热、表面磨损、密封圈分析、粘胶界面开裂分析以及准静态求解等进行了讲解和演示。本书未涵盖显式动力学、声学、转子动力学以及刚体动力学。 本书可作为CAE工程技术人员的参考

无论是审计师还是会计师，在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题，甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发，讲解IT审计的学习技巧、SQL基础与实战技巧、Python基础与Python实战技巧，以及数据可视化技巧等。

本书力图以简洁明了的例子讲解笔试、面试中常见的数据结构与算法，包括线性存储结构——数组、链式存储结构、栈、队列、树、图、Hash、贪心算法、排序及查找算法。 本书适用于数据结构和算法知识的初学者，希望学习如何解算法题或正在刷题的计算机行业从业者，可作为相关专业学生的参考书。

本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类、工商管理类等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关从业人员的参考读物。

《像数据达人一样思考和沟通：数据科学、统计学与机器学习》是一本完备的数据科学指南，尤其适用于职场人。本书既包括了职场中应用数据的场景介绍，也包括了算法背后的数学知识。两位作者在数据科学普及领域深耕多年，立志打造一本有趣、贴近生活，且非常具有可读性的数据科学入门书。每个人都能成为数据达人，积极地参与与数据科学、统计、机器学习相关的工作。本书适合作为商务专业人员、工程师、行政人员，以及有志成为数据科学家的研究人员的自学参考读物，也可以作为数据科学相关培训机构的教材。

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的

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本书以网上购物系统（其应用环境适用于单一店铺的销售方式）的Oracle 11g数据库应用技术需求为驱动，通过几位软件开发公司的技术工程师来模拟和还原Oracle数据库技术的应用情境，借助工作过程中的10个情境来实现该系统中的数据库应用需求，从而通过实际动态的系统应用开发过程中的数据库操作来进行Oracle 11g数据库基础技能的学习，包括Oracle 11g数据库的安装与配置、Oracle 11g的基本管理操作、SQL的应用以及PL/SQL的应用。 本书应用案例全部采用网上购物系统中真实有效的数据库操作技能点来实现，具有业务清晰、直观、操作简单、即用即所得的真实效果。本书由具有多年Oracle数据库开发经验以及高校Oracle数据库技术教学工作经验的老师主编，具有多年Oracle大学培训经验的OCM专家级认证专家参编，使本书具有职业教育教学和职业技能培训双特色。

本书全面系统地讲解了万用表的种类、结构、工作原理，以及使用方法的专业知识和实操技能。为了确保图书的品质和特色，本书对目前各行业的万用表应用技能进行了细致的调研，将万用表使用和应用技能按照岗位特色进行了整理，并将国家职业资格标准和行业培训规范融入图书的知识体系中。具体内容包括：万用表种类和功能特点、学用指针万用表、学用数字万用表、万用表检测基础电子元件、万用表检测常用半导体器件、万用表检测常用电气部件、万用表检测电流、万用表检测电压、万用表检测电话机的应用实例、万用表检测吸尘器的应用实例、万用表检测电风扇的应用实例、万用表检测洗衣机的应用实例、万用表检测电饭煲的应用实例、万用表检测微波炉的应用实例、万用表检测电磁炉的应用实例、万用表检测电动自行车的应用实例。 本书可作为专业技能

《Oracle 11g数据库应用简明教程(第2版)》从初学者的角度出发，以通俗易懂的语言，丰富多彩的实例，详细介绍了使用Oracle进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，主要内容包括：Oracle11g关系数据库概述，Oracle数据库体系结构，使用SQL*Plus工具，SQL语言基础，多表查询，PL/SQL编程，管理控制文件和日志文件，管理表空间和数据文件，数据表对象，其他数据对象，用户管理与权限分配，数据导出和导入，使用RMAN工具，Oracle闪回技术，*后介绍基于Oracle数据库的Web应用实例 生产管理系统。 书中所有知识都结合具体实例进行介绍，让读者轻松领会Oracle管理数据库的精髓，快速提高数据库管理技能。另外，本书除了纸质内容之外，附带资源还给出了海量开发资源库。 《Oracle 11g数据库应用简明教程(第2版)》针对的是初学者，适合作为高等院校数据库技术专业、信息管理

这些年，随着工业互联网、人工智能科技的迅猛发展，企业数字化转型是大势所趋。而企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）是信息化时代企业最重要的管理层信息系统，在数字化时代同样也是扮演着非常重要的角色，依然是企业的数据枢纽。ERP为企业的信息化建设提供了一种系统的集成解决方案。本书力求从务实的角度，系统地阐述ERP的原理、设计与实施理论，为企业管理者、IT人员提供理论参考，推动ERP应用的健康发展。本书对ERP相关知识的讨论涵盖了原理、设计与实施的全部过程。前5版图书出版后均引起了很大的社会反响，作者收到大量读者来信，并与读者进行了良好的交互。鉴于工业互联网、人工智能、区块链等技术的高速发展给ERP及企业信息化带来的冲击与变革，本书再次改版。本书适合企业的各层领导、项目经理、系统分析员及高级程序员阅读，

伴随人类社会数字化进程的深入，数据正不断渗透于日常的生活、生产、分配、流通、消费等各个环节，对人类社会的影响日益凸显。数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，对其他生产要素的整合能力也使其成为既有要素中最重要的和最难替代的关键要素，并成为值得重点讨论的时代性议题与理解数字时代的基本入手点。 对数据要素的理解涉及多学科、多视野，本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

这本书先介绍了如何使用Ppandas在Python中进行数据操作，教您熟悉统计分析和绘图技术。还将通过多个实践测试，让您学会使用Dask分析分布在多台计算机上的数据。接着还将为您介绍如何在内存无法容纳全部数据时，为绘图聚合数据。本书还将带领您探索Hadoop(HDFS和YARN)，它可帮助您处理更大的数据集。此外，这本书还介绍了Spark相关知识，并解释了它如何与其他工具进行交互。 Python大数据分析是为Python开发人员、数据分析师和数据科学家设计的，他们需要亲自动手控制数据并将其转化为有影响力的见解。书中关于统计度量和关系数据库的基本知识将帮助您理解在本书中的各种概念。

本书分为部分：恢复的原理、恢复的工具、恢复的具体步骤与实战。部分能够让读者领略恢复操作的本质，是其他部分的理论基础，包括“重做日志”、“控制文件”、“补充日志”；第二部分详细地介绍了备份/恢复数据库的工具，包括恢复管理器、恢复编录和数据泵；第三部分以各种数据库损毁场景为例，每一章解决一组特定的问题，其中：第7～11章讨论各种文件（控制文件、数据文件等）遭到不同程度的破坏后，数据库的行为特征及如何将其恢复；2章探讨如何将数据库恢复至以前的时间点；3章讨论如何处理各种数据库文件在没有备份时受损的情况；4章全面介绍了由于人为导致错误的各种闪回技术；5章介绍将恢复的单位缩小，到数据块级别，以提高恢复效率；6章介绍一种非常规恢复的方法——挖掘日志。

本书是一本关于Oracle数据库体系结构的图书，涵盖了所有重要的Oracle体系结构特性，包括文件、内存结构和进程，锁和闩，事务、并发和多版本，表和索引，数据类型，分区和并行，以及数据加密等，并利用具体的例子来全面介绍每个特性，不仅讨论了各个特性是什么，还说明了它是如何工作的，如何使用这个特性来开发软件，以及有关的常见陷阱。本书的读者对象是数据库开发人员。