本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 第一部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库打开、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log进行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。

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。

本书包括导论以及对齐 (Align)、细化 (Refine)、设计 (Design) 三章。通过将业务术语、逻辑和物理三个建模层次重命名为对齐、细化、设计, 在名称中包含了该层次所做的工作。 导论介绍了数据模型的三个特征——准确性、最小化和可视化; 数据模型的三个组件——实体、关系和属性; 数据模型的三个层次——业务术语 (对齐)、逻辑 (细化) 和物理 (设计), 以及数据建模的三个视角——关系、维度和查询。第1章对齐 (Align) 是关于通用业务术语的, 以便每个人都能在术语和总体计划范围上保持一致。第2章细化 (Refine) 是关于搜集业务需求的, 即完善我们对项目的了解, 专注于关键业务要点。第3章设计 (Design) 是关于技术需求的, 即针对独特软硬件需求进行模型设计。 对齐、细化和设计，这就是本书遵循的方法，并通过“宠物之家”案例对概念加以强化。本书适合需要将建模技能

图作为一种新型的建模方式，非常适合在不确定模式下建模和存储数据。Neo4j是一款高性能的图数据库，作为图数据库的先驱，已广泛应用在金融风控、知识图谱、社交、政企关系和工业设计等领域。本书的两位作者，一位是资深的Neo4j专家，另一位是建模领域的大师，联合为我们呈现了图数据库Neo4j数据建模和模式设计的相关方法与技巧。本书适合所有对数据建模，尤其是非结构化的图建模感兴趣的读者阅读学习。

《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。

信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中的中级资格考试，通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考，本书在全面分析知识点的基础之上，结合第2版考试大纲对机考的要求，对整个内容架构进行了科学重构，可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点，分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书，考生可掌握考试的重点，熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考，也可供各类培训班使用。

本书结合开源和商业化计算平台，从实用的角度全面系统地阐述数据分析技术及其应用，内容涵盖卡尔曼滤波器、马尔可夫链、隐马尔可夫模型（HMM）、神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、概率神经网络、支持向量机、遗传算法、有限状态机和计算图，并解释了基本的数学概念。另外，在本科阶段的统计学知识基础上，对统计学中更难理解的概念进行了充分的解释，其中包括主成分分析，以及使用概率生成函数、矩母函数、特征函数的统计分布。

大数据和人工智能的相关信息“知名品牌着”商业新闻报道，但是这并不是所有商业挑战的专享解决方案。马克？沃伦威尔德著，赵卫东译的《人机共生(洞察与规避数据分析中的机遇与误区)》是一本开创性的指南，把人类智慧和优选的机器智能进行了有效的组合，以增强企业商业决策力。 行业创新者马克·沃伦威尔德的这本书，涵盖了整个端到端的分析价值链。今天过多的可用信息给基于数据做出竞争性决策的企业带来了“真正的”问题，有效地应用“人机共生”，旨在提高企业生产力、缩短产品上市时间、提高产品质量和为组织开拓新功能。 本书涵盖了从了解分析用例的现代定义，到将分析用于现收现付的商业模型的内容，利用用例协同方式，高效处理监管疏忽、管理个人用例以及用例组合。书中的所有材料和建议都聚焦于如何使用数据分析赚钱和如何满足客

本书从数据可视化与仪表板设计基础着手，详细介绍Power BI三大模块：Power Query、Power Pivot和 Power View。然后通过“一简一繁”两个实战案例，使读者由浅入深地掌握Power BI的各项功能，动手制作出有设计感的仪表板报告。本书内容按照由易到难、循序渐进的结构安排，多处对比Excel解释Power BI核心计算原理，以客例立出为引早，清晰地展示了Power BI数据分析及仪表板设计的整体流程。本书结构清晰，内容通俗易懂，讲解层层递进，设计美观大方，适合Power BI入门及进阶读者。本书面向在校大学生、数据分析相关岗位从业者、亟待提升数据分析及可视化能力的职场白领。

这是一本作者亲历SQL Server 2005数据库管理及应用开发所有实践细节记录的图书。 本书共分15章，内容包括SQL Server 2005的开发模式，数据建模，全文检索，事务、锁和分布式查询，视图，约束，脚本和批处理，存储过程，用户自定义函数，触发器，SQL游标，XML开发，不错查询以及数据仓库等。系统、全面地介绍了SQL Server 2005数据库管理及应用开发技术的所有细节。讲练结合，实用性强。 本书很好适用于已经具备SQL Server数据库管理技术和数据库应用开发的中、不错用户，同时也是Web数据库设计人员以及项目开发人员必须熟悉的后台数据库管理技能，能够帮助他们快速完成大型系统开发与应用设计。另外，也可作为普通高校、社会各行业技术人才的培训教材。

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。

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这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、开发和落地解决方案等方面有丰富的经验。 全书一共9章： 第1~6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据开发、开发性能调优、作业流程调度等； 第7章讲解了如何对用户画像进行产品化，为工程实践提供解决方案； 第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销和个性化推荐3个经典领域的应用； 第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统

本书共分7章。靠前章介绍了云计算、云数据管理的基本概念，并描述了本书的组织结构；第2章主要介绍了分布式数据管理的相关知识，包括分布式系统、P2P系统、并发控制和分布式数据恢复等；第3章对云数据管理的早期研究工作进行了描述，包括不同的键-值存储系统在数据模型、数据分布和容错等方面的区别，以及Bigtable、PNUTS和DYNAMO这三个代表性键-值存储系统的特点；第4章介绍了托管数据的事务问题，包括数据托管模式、托管数据的事务执行、数据存储和复制等内容；第5章主要介绍了分布式数据事务相关技术；第6章讨论了云数据管理中的多租户技术，包括多租户模型、云中的数据库弹性以及云中数据库负载的自动控制；第7章对相关经验教训进行了总结，并指出了未来的主要研究方向。

在大数据爆发的短短几年中，NoSQL成为处理大数据必须掌握的热门的核心技术之一。《NoSQL数据库入门与实践（基于MongoDB、Redis）》正是在这种情况下应运而生，该书结合MongoDB、Redis和测试工具等全面介绍NoSQL数据库技术、NoSQL精粹，是一本NoSQL数据库入门图书，也是NoSQL初学者了解NoSQL技术全貌的图书。全书包括3部分，其中NoSQL基础部分包括：初识NoSQL、TRDB与NoSQL的技术比较、NoSQL数据存储模式。NoSQL实践部分分别介绍了文档数据库MongoDB和键值数据库Redis入门及提高知识，并通过两个电商平台综合案例详细介绍了MongoDB和Redis在实现不同业务（如日志存储、商品评论、订单信息记录、点击量存储、商品推荐、购物车、记录浏览商品行为等）功能模块开发过程中的具体应用。NoSQL提高部分介绍了大数据环境下MongoDB和Redis在操作速度和数据存储方面的优化方法和处理技术，以及

本书共分三个部分。第一部分从第1章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。第二部分从第5章到第16章，研究数据结构，包括线性表、数组和矩阵、栈、队列、字典、二叉树、优先级队列、竞赛树、搜索树和图等。第三部分从第17章到第21章，研究常用算法，包括贪婪算法、分而治之算法、动态规划、回溯算法和分枝定界算法。本书有800多道练习题和50多个应用实例。内容广博，组织合理，论述清晰，循序渐进，而且对程序性能的分析和测量系统入微。本书不仅是数据结构和算法的经典教材，而且是计算机科学与工程领域的理想参考书。

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由赫克托·奎斯塔、桑帕斯·库马尔著的《实用数据分析(原书第2版)/大数据技术丛书》共15章：靠前章探讨数据分析的基本原理和数据分析步骤；第2章解释如何清洗并准备数据；第3章展示在JavaScript可视化框架下应用D3.js来实现各类数据的可视化方法；第4章介绍如何应用朴素贝叶斯算法来区分垃圾邮件；第5章讲解应用动态时间规整方法寻找图像间的相似性；第6章介绍使用随机游走算法和可视化的D3．is动画技术模拟股票价格；第7章介绍核岭回归(KRR)的原理以及应用；第8章描述如何使用支持向量机方法进行分类分析；第9章介绍应用细胞自动机方法对传染病进行建模；靠前0章解释如何应用Gephi从Facebook获取社交媒体图谱并实现可视化；第ll章介绍如何应用Twitter数据进行情感分析；靠前2章介绍如何使用MongoDBJ~生行数据处理和聚合；靠前3章详细介绍如何在MongoDB数据库中应

基于互联网的电子商务平台是任何企业或个人打开市场的一条捷径，但搭建一个专业的电子商务平台需要投入大量的成本并由专业人员进行管理才可能成功，所以很多企业和个人望而却步。本书所讲述的内容就是使用现在优选的PHP+MySQL技术搭建一个专业的电子商务平台。书中详细介绍了电子商务网站的前期策划、网站开发平台的搭建、网站页面的设计、复杂电子购物功能的实现、后期的管理应用以及电子商务网站的运营方法等内容。 本书适合正在寻找电子商务网站经营之道的管理者，也可作为大专院校电子商务专业和网络营销专业学生、开始搭建独立网上销售系统的人员、网站编程人员的参考书。

本书一共11章：其中第1～3章，主要介绍了Spark的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第4～11章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。