《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

阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切

《基于Oracle的SQL优化》是一本与众不同的书，它的目的是使读者真正掌握如何在 Oracle数据库里写出高质量的 SQL语句，以及如何在 Oracle数据库里对有性能问题的 SQL做诊断和调整。 《基于Oracle的SQL优化》从 Oracle处理 SQL的本质和原理入手，由浅入深、系统地介绍了 Oracle数据库里的优化器、执行计划、Cursor和绑定变量、查询转换、统计信息、Hint和并行等这些与 SQL优化息息相关的本质性内容，并辅以大量极具借鉴意义的一线 SQL优化实例，阐述了作者倡导的“从本质和原理入手，以不变应万变”的优化思路，最后还介绍了作者在实际工作中总结出来的 Oracle数据库里 SQL优化的方法论。 《基于Oracle的SQL优化》适用于使用 Oracle数据库的开发人员、Oracle DBA和其他对 Oracle数据库感兴趣的人员，也可以作为各院校相关专业的教学辅导和参考用书，或作为相关培训机构的培训

本书通过对数据、算法与模型的概念、特征、相关技术、模型原理及构成、应用领域等一系列问题的深入讲解，呈现数据与算法之间的紧密关系，从数据的视角构建算法为数据服务的核心思想，明确数据资源的地位和价值。

本书以TiDB数据库为基础介绍分布式数据库的运行原理、性能优化和应用场景架构设计。首先，剖析分布式数据库的运行原理与架构；然后，阐述分布式数据库TiDB在表与索引的设计优化、SQL优化、系统级优化方面的方法论，通过融入多个有代表性的案例，帮助读者将方法论对应到生产实践中；最后，梳理场景选型和架构设计过程中读者应该掌握的主要知识点，并对一些分布式数据库的优势场景进行了详细介绍。 本书适合希望了解分布式数据库原理，学习TiDB数据库的开发工程师、数据库管理员和架构师阅读，也可以作为高等学校教师或学生学习分布式数据库的参考教材。

Oracle 数据库的应用十分广泛，数据库性能的好坏直接影响应用程序能否快速响应用户指令。而 Oracle 数据库又比较复杂，数据库性能调优成为众多 DBA 最为头疼的问题。 本书作者凭借其 20 多年的丰富经验，为我们带来了一本系统的、全面的 Oracle 性能优化手册，用结构化方法帮助读者解决从数据库应用到数据库设计的所有问题。全书分为 6 部分、 23 章，实例丰富，兼具技术深度和广度，被读者誉为 “ 最有用的 Oracle 性能调优参考书 ” 。主要内容包括： 有效的 Oracle 性能优化方法描述； 如何充分利用 Oracle 的核心工具来跟踪、监控、诊断性能； ? 高效的数据库逻辑与物理设计、索引设计、事务设计以及 API 的使用； SQL 与 PL/SQL 调优，包含并行 SQL 技术的使用； ? 化排队锁、闩锁、共享内存以及其他数据库资源的争用； 优化内存以及物理磁盘 I/O ； ?

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。

这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。 本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。