《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，包括Oracle 11g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、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓，快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例，帮助读者更好地巩固所学知识，提升能力；随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程，力求让学习者能学以致用，真正获得数据库管理经验；附赠的光盘中给出了视频讲解

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

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。

《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。

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；?调优Oracle?RAC。本书适用于所有的OracleDBA。

本书深入地诠释了Exadata的各项特性，如智能扫描、混合列式存储、存储索引、智能闪存、IO资源管理；系统地介绍了如何安装、配置和管理Exadata；地阐述了Exadata的等待事件、性能监控和调优方法；详细地剖析了计算节点和存储节点的内部原理；全面地分享了作者们在实际项目中所获得的宝贵经验，如怎样进行大数据的高效移植、Exadata上的一些常见误区、数据库资源管理，等等。本书是实践经验的总结和升华，可读性极强，不对Exadata深入的研究，还有对它们优雅的展现，它将带领读者进入Exadata的殿堂。原作者中文版序首先我们要向这本书的中国读者问好。在一年前的OracleOpenWorld2011上，我们被问及是否愿意帮助中国的翻译小组将这本书翻译成中文，而今天，我们非常兴奋地看到中文译本即将出版。在这个过程中，我们的意外收获是这次翻译又再次为本书的内容做了

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。

本书主要内容： 12个数据分析模型在零售多元化业务场景中如何支持决策，实现业务赋能。 本书主要解决以下问题： ·针对不同的业务场景，分析模型怎么选？ ·利用数据分析解决业务问题的完整思路是怎样的？ ·商业分析如何养成？分析结果如何落地？ 本书适合读者： 数据分析师、市场分析师、商业分析师、数据运营官、业务决策者、强数据意识企业高层领导，以及其他对数据分析或数据运营感兴趣或欲转行从事数据分析或数据运营工作的人员。

这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。 首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。 然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。 本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜，案

本书通过实际案例深入介绍了基于Python的开源商业智能工具Apache Superset。本书立足于为企业建立一套开源免费的BI（商业智能）数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。本书从企业BI系统建设的实际需求出发，详细阐述了商业智能系统开发的概念、流程及相关技术，同时结合实际案例介绍了基于Apache Superset的近期新且常用的商业智能技术，包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。

本书聚焦数据领域的发展现状与未来趋势，探讨了数据对经济、社会、科技等多方面的影响。围绕数权的博弈将会体现在国家的制度设计、战略规划等各方面。对数据要素市场化配置的诉求也进一步涌现，形成了诸多新兴的研究议题。未来，数据技术或将基于生物信息、量子计算、知识工程等实现变革与创新。 本书分三大部分。第一部分探讨了数权背景下的国际博弈与国家治理等议题。第二部分关注数据与经济、生活间的关系，并探讨了数据助力社会与环境可持续发展的愿景及带来的挑战。第三部分探讨了智能分析、决策智能、DNA存储、量子计算、隐私计算等与数据相关的前沿技术。 本书将围绕未来世界如何被数据改变这一主题进行全方位的探讨。

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了金融租赁行业离线数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并在其中穿插了许多大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、金融租赁业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。 本书的第1章至第3章是项目前期准备阶段，主要为读者介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求等，并初步搭建了数据仓库项目所需的基本环境；第4章至第5章是数据仓库搭建的核心部分，详细为读者讲解了数据仓库建模理论和数据从采集到分层搭建的全过程，是本书的重点；第6章至第7章介绍了全流程调度和指标可视化。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过阅读本书，

本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的近期新功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平，提升工作效率。本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员，对于Excel高级用户也具有一定的参考价值。

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本书帮助读者有效地执行数据库和应用程序管理。本书作者提供了大量的脚本，并且进行了深人地解释，以帮助读者分析和优化自己的应用程序，更快和更容易地开发PL/SQL解决方案，甚至通过自定义来扩展这些脚本的使用范围。 从事执行、管理和开发Oracle系统的专业人员都会从本书受益。附带光盘包含本书使用的主要脚本，以及部分章节的电子版本。

本书立足企业数据中心，对其演进历程进行了回顾和总结，并站在数字化转型的历史潮头，阐述了数据中心转型的深层次原因和驱动力，明确了转型的基本思路和模式，提出了数据中心运营管理并实现数字化的基本框架，探讨了一些可供借鉴的实施策略、建议和实践案例，为企业数据中心的发展描绘了新蓝图、开启了新天地。因此，本书对于很多尚在苦苦思索数据中心在企业数字化转型中如何定位、如何转变的管理者来说，有着非常重要的指导意义。本书适合政府机构、各行业的信息化部门管理者、数据中心工作人员及相关研究人员阅读。

这是6位来自多个大厂的大数据工程师联合力扣撰写的，深度解读大数据算法面试母题的求职推荐手册。本融合了几位作者总计数百次面试他人和被他人面试的经验，结合对大厂招聘的真实需求，深度解读精选自力扣的近百道具有代表性的算法题。这些题目覆盖了几乎所有大数据从业者需要掌握的算法题类型，它们有的来自力扣多年的专业沉淀，有的来自各家企业的真实招聘题库。各位作者从实际应用场景出发，解读每道题出现在面试中的底层逻辑，然后给出具体的解题思路和编程示例，并从时间复杂度和空间复杂度两个层面分析示例程序。第1章和第2章从数据结构这个层面解读数组、链表、字符串、哈希表、栈、队列、树和图，这是所有算法的基础，然后深入分析了排序、递归、分治、贪心、回溯算法以及动态规划等基础算法的母题。第3章和第4章则聚焦大数据领

本书采用图文结合的方式，通过大量案例由浅入深、循序渐进地介绍了数据库原理、SQL Server数据库的基础知识、核心技术、应用方法等，能够帮助初学者快速上手、迅速提高并掌握数据库技术。全书共分12个项目，包括数据库基础、SQL Server的安装、数据库与数据表、数据查询、视图、索引、SQL语言编程基础、存储过程、触发器、SQL数据库维护、数据库的安全机制、企业进销存管理系统综合案例等。 本书适合作为SQL Server数据库原理与应用课程的教材，也可作为数据库管理人员、数据处理与分析人员、程序开发人员、数据库开发人员以及对数据库知识感兴趣的读者的学习参考书。