《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

本书根据PL/SQL的新版本进行了全面更新，涵盖从基础语法、程序控制到最新的优化和调优增强等方面的知识，通过真实的实验、大量的示例讲解了PL/SQL技能，是一本逐步分解的、详尽的PL/SQL编程教程。读者可以按照本书的步骤一步一步地完成每一个关键任务，掌握Oracle 21c PL/SQL编程技术，深度探索PL/SQL编程技术及最佳实践。本书既适合新手数据库开发人员和DBA阅读，也适合有一定经验的从业人员阅读。

《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

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

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。

本书详细介绍面向静态数据集、增量数据集和数据流的高效用模式挖掘的理论和方法。本书内容共6章，第1章和第2章介绍高效用模式挖掘的相关知识。第3章介绍面向静态数据集的包含正、负效用的两类精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第4章介绍针对增量数据集的挖掘高效用模式全集和精简集合的研究。第5章介绍面向数据流的精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第6章给出三个高效用模式挖掘的应用案例。第3～5章有方法的实验证明，供读者更好地了解本书内容。 本书可供大数据挖掘相关专业研究生参阅，也可以作为大数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

当前，数据驱动的理念已渗透到各个领域，数据科学和人工智能技术在制造业、金融、教育等多个行业中得到了广泛应用。Python作为一种编程语言，已成为数据科学和人工智能领域的事实标准，它丰富的生态系统进一步增强了它在这些领域中的重要性。然而，随着数据量的不断增长，如何利用Python加速数据科学处理，并将它扩展到集群上的并行计算，已成为数据科学家面临的重要挑战。本书详细介绍了4种数据科学工具：Dask、Ray、Xorbits和mpi4py，这些工具可以帮助数据工程师和科学家处理更大规模的数据集、训练更复杂的模型，并更高效地进行机器学习模型的迭代和部署。本书面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或领域专家，同时也适合大学生和研究生作为进入高性能数据科学领域的入门读物。

《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。

在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。

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。

《企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》由李杨著

本书以面向应用为原则，深入浅出的介绍了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2个在实际工作中的示例来深入的剖析了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。 本书共分为20章，分为5大篇。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，对于各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 本书适合于使用pl/sql进行应用程序开

本书系统地介绍向量数据库的原理、技术实现及其应用，重点分析传统数据库在处理高维向量数据时的局限性，并提供相应的解决方案。本书分为4个部分，共13章，内容涵盖从理论基础到技术实践的多个方面，详细讨论高维向量表示中的信息丢失、嵌入空间误差和维度诅咒等问题，结合FAISS和Milvus等主流开源工具，深入剖析向量数据库的索引机制、搜索算法和优化策略。通过实际案例，展示向量数据库在推荐系统、行为分析、智能诊断、语义搜索等领域的应用，并特别强调企业级语义搜索系统的开发与部署经验。 本书不仅提供深度的理论指导，还通过丰富的案例帮助读者掌握如何构建高效的向量搜索引擎，适合从事搜索引擎与推荐系统开发的工程师，数据科学、人工智能及相关领域的从业者、研究人员，以及对向量数据库与相似性搜索感兴趣的读者，也可作为培训

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

在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： *第1部分数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 *第2部分数据中台建设内容与运营方法（第4~10章）