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。 部分（~3章） 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要点。 第二

本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本书。 本书版曾是受读者欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。第2版充实了数据挖掘领域研究新进展的题材，增加了讲述的数据挖掘方法的若干章节。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材。

多年来，SOA一直只是个美好的愿景。通过描述在实践中实现和运行SOA所碰到的问题，《SOA实践指南：分布式系统设计的艺术》让SOA走入凡尘，真正能被大家所用。通过介绍SOA的方方面面，分析典型的使用模式，并探究松耦合如何帮助构筑更强大的应用，《SOA实践指南：分布式系统设计的艺术》提出了一个框架，帮助你决定何时，以及如何利用SOA获益。在《SOA实践指南：分布式系统设计的艺术》中，你将：直接聚焦于真实的技术和部署，而不是仅仅关注若干标准在应用SOA解决方案之前，先检查业务问题，确定哪些业务问题适用SOA方法找到建立解决方案的清晰路径，而不是陷入不断变化的Web Services细节泥潭之中分享资深SOA系统架构师的实战经验“《SOA实践指南：分布式系统设计的艺术》描述的原则和经验，在使T-Mobile公司成功建立SOA上扮演了重要角色，公司的SOA每天要

本书不讲具体语法，只是以案例的形式介绍各种查询语句的用法。靠前～4章是基础部分，讲述了常用的各种基础语句，以及常见的错误和正确语句的写法，应熟练掌握这部分内容，因为在日常查询和优化改写中都要用到；第5～12章是提高部分，讲解了正则表达式、分析函数、树形查询及汇总函数的用法，这部分内容常用于一些复杂需求的实现及优化改写；很后两章介绍日常的优化改写案例，这部分内容是前面所学知识的扩展应用。如果您是开发人员，经常与Oracle打交道，那么本书可以帮助您处理复杂的需求，写出高性能的语句。如果您是运维人员，则本书可以帮助您更快地完成慢语句的改写优化。

本书分12章重点阐述了数据管理的重要性，数据管理面临的挑战，DAMA的数据管理原则，数据伦理，数据治理，数据生命周期管理的规划及设计，数据赋能和数据维护，使用和增强数据，数据保护、隐私、安全和风险管理，元数据管理，数据质量管理，以及现在应该怎么办，能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。

本书主要内容包括MySQL的安装与配置、数据库的创建、数据表的创建、数据类型和运算符、MySQL函数、查询数据、数据表的操作（插入、更新与删除数据）、索引、存储过程和函数、视图、触发器、用户管理、数据备份与还原、MySQL日志、性能优化、MySQL Replication、MySQL Workbench、MySQL Utilities、MySQL Proxy、PHP操作MySQL数据库和PDO数据库抽象类库等。最后通过3个综合案例的数据库设计，进一步讲述MySQL在实际工作中的应用。 本书共有480个实例和16个综合案例，还有大量的经典习题。随书赠送了近20小时培训班形式的视频教学录像，详细讲解了书中每一个知识点和每一个数据库操作的方法和技巧，同时还提供了本书所有例子的源代码，读者可以直接查看和调用。 本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL中的各项技术，非常适合MySQL数据库初学者、MySQL数据库开发人员和M

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基

面对“人们被数据淹没，却饥渴于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展。《数据流知识发现》全面介绍了数据流知识发现相关领域的研究内容，涵盖了五个主题：海量知识发现平台架构分析、数据流关联规则知识挖掘、数据流分类知识挖掘、数据流聚类知识挖掘以及数据流序列知识挖掘。 《数据流知识发现》可作为高等学校计算机专业的高年级本科生教材或研究生的教材，也可作为从事数据挖掘方面研究工作的科技工作者的参考资料。

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金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。 全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。 本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融

本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

本书由浅入深、循序渐进地讲解了微软公司的核心开发语言C# 3.0和版的开发工具Visual Studio 2008，以及在该环境下如何开发各种类型的应用程序。本书分为6篇：基础技术篇、Windows编程篇、数据库编程篇、Web编程篇、技术篇、项目实战篇，共30章。篇介绍了C#基本的语法知识和基本控件的使用；第2篇介绍了Windows窗体编程内容，同时包含了C#较高级的编程知识（如反射、泛型等）；第3篇以SQL Server2005为例讲解了ADO.NET数据库编程技术；第4篇介绍ASP.NET Web应用程序开发；第5篇介绍.NET 3.5技术，包括Ajax、WPF、WCF、LINQ等；第6篇提供了论坛系统、俄罗斯方块网络对战两个技术含量高、实用性强的案例。 本书涉及C#编程的方方面面，初级读者可以系统学习本书，整体掌握使用C#语言进行应用程序开发的技术；中级读者可以跳过或浏览熟悉的内容，直接学习感兴趣的知识；对高级

本书主要介绍本书从维度建模的基本知识入手，通过给出零售、库存、采购、订单管理、顾客关系管理、账目、人力资源管理、财经服务、电信与公用事业、交通、教育、卫生护理、电子商务以及保险等方面的实例研究，全面、深入、透彻与具体地介绍了利用维度模型设计与开发数据仓库的综合技术知识。同时，本书对数据仓库在当前社会与技术背景下的发展前景进行了很有远见的探索。本书先介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。

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