《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。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，更加适合作为国内高校计算机及相关专业本科生数据库课程教材。

本书从Power BI的基础功能讲起，逐步深入到Power BI进阶实战，以系统化的实操步骤和丰富的实际案例让读者快速入门Power BI数据分析，掌握Power BI在多个业务领域的实际应用。全书共8章：商业智能与数据分析概述；Power BI简介；数据分析与可视化制作全过程；Power BI数据预处理；Power BI数据建模；Power BI数据可视化；Power BI在线服务；Power BI数据分析实战案例。 本书通俗易懂、循序渐进、内容全面、讲解详细，配备全套数据集、教学课件和学习视频，既适合读者自学Power BI数据分析与可视化，也适合大专院校作为教材，更适合从事销售、产品、电商运营、仓储物流、财务管理、人力资源等岗位的职场人士提升技能。

本书是一本系统介绍Clickhouse的指导型工具书，全书总共分为11章: 第1章 介绍ClickHouse的由来、发展历程、核心特点与核心特点。第2~6章 介绍了ClickHouse基础使用部分，包括整体架构、如何安装、数据定义、数据引擎、数据查询和函数的特性和使用方法。第7~9章介绍了ClickHouse高级特性部分，包括数据库管理操作，数据分片、数据副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介绍了如果自己手动实现ClickHouse中间件的思路和示例，同时也介绍了几款可视化工具与ClickHouse集成的方法。

Elasticsearch是一款高性能的文档数据库，广泛应用于分布式搜索和分析引擎等相关领域，本书首先介绍了数据建模的通用设计原理，然后针对Elasticsearch 介绍了文档数据库建模的特点和要求，例如和设计模式有关的实现、注意事项，以及实践过程中的注意点等。 本书的两位作者，一位是资深的Elasticsearch 专家，一位是建模领域的大师，联合为读者呈现了这本著作。如果你是一名希望扩展Elasticsearch 建模技能的读者，或者是一名了解Elasticsearch 但需要提高模式设计技能的从业人员，推荐阅读本书。

算力、数据、AI已经成为驱动当今社会技术发展的三架马车，而算力也从传统的超级计算向云超算的方向发展。本书旨在探讨当前超级计算与云计算的融合而给算力带来的新的发展，介绍当前在算力领域的一些实践和探索，从理论到工程，帮助读者了解超级计算的关键技术与未来发展，从而更好地应用和发展高性能技术。

数据库技术自从上世纪60年代诞生以来，经历了网状数据库、层次数据库等发展阶段，zui终在80年代确立了关系数据库技术的主导地位。关系数据库技术经过几十年的发展，在各行各业都取得了巨大的成功。但是，进入21世纪后，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，传统的关系数据库技术由于在可扩展性、灵活性等方面存在的不足，难以支持层出不穷的新型应用。在此背景下，键值数据库、文档数据库、列存储数据库、图数据库等新型数据库技术因运而生。本书与现有的介绍关系数据库技术为主的书籍不同，重点介绍当前数据库领域中出现的各类新型数据库系统的概念、基础理论、关键技术以及典型应用。在理论方面，本书除了介绍各类新型数据库系统中基本的理论和原理之外，还将侧重于对这些理论的研究背景和动机进行讨论，使读者能够了解新型数

本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章，介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景，介绍了边缘计算行业组成和生态现状，*后通过业界专家的视角，分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望，深入浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。 本书内容专业、全面，覆盖当前技术前沿，用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。

随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越 内存墙 ，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并进一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先进及实用的研究及系统软件

数据作为生产要素已经被提升至国家战略层面，如何激活数据要素、体现数据价值，如何有效利用数据赋能数字化转型，成为当前炙手可热的问题。本书厘清了数据治理、数据管理和数字化转型的关系，介绍了数据治理核心工作中经常出现的问题和优秀实践，明确了数字化转型的核心内容、方法路径和评估机制，通过大型企业数据治理或数字化转型案例为读者提供有价值的参考。本书适合首席执行官、首席信息官、首席数据官等从事企业管理和数据管理工作的人员阅读，有助于提升对数据治理和数字化转型的认识，为在组织中有效开展数据治理和数字化转型工作提供思路和借鉴。

本书在畅销书《企业数据治理那些事》的基础上，进一步聚焦数据治理的两大场景之一 源端数据治理（另一场景是末端数据治理）进行系统介绍，更加匹配数据治理领域的实践场景。全书共 3 篇 12 章内容，19 个实践，全面探讨了企业源端数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。本书首先介绍了企业源端数据治理的发展方向，提出了企业源端数据治理的 八步走 策略；然后从项目层面对企业如何进行源端数据治理进行了深入分析，分别对源端数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善源端数据交换架构、优化增量数据质量、企业源端数据治理项目的管理，以及源端数据治理项目实施后的数据运维工作、风险管控进行了介绍，并分享了大量源端数据治理项目实践案例。 本书主要面向企业源

本书围绕数据中心业务如何经营这一主题展开论述，以数据中心产业演变为切入点，围绕“布局-建设-服务”三大核心环节，针对数据中心产业面临的集群化布局、低碳化建设、智能化服务的机遇与挑战，通过变革中的数据中心产业、数据中心产业面临的挑战、数据中心布局之道、数据中心低碳建设之道、数据中心智能服务之道、数据中心产业政策实施之道、新形态数据中心经营之道等内容剖析原因、洞察规律、研讨案例、搭建模型，为相关经营主体给出了专业务实的策略。 本书实用性强，内涵丰富，采用情景对话方式编写，可读性强，具备较高参考价值。 本书可供通信运营商、第三方专业服务商、跨界服务商等各类数据中心运营主体的从业人员阅读，也可供主管数据中心建设与运营的政府部门的工作人员阅读。

本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用.本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、*变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性小二乘等. 本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法.此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.

本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、ElS系统和数据仓库的关系，外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的 权威著作，既可作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究 包括从失败项目获得的经验教训。 本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。 全书共9章，外加一个附录。 第1章为分析导论， 第2章为预测性分析和数据挖掘导论， 第3章介绍预测性分析的标准流程， 第4章介绍预测性分析的数据和方法， 第5章介绍预测性分析算法， 第6章探讨预测性建模中的高阶主题， 第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析， 第8章介绍预测性分析使用的大数据， 第9章介绍深度学习和认知计算， 附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。 本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

本书不是一本关于数据管理的 如何做 的书（如规范数据属性或是创建数据库），而是一本关于数据管理 如何思考 的书。本书将心理学和哲学与数据管理巧妙的融合在一起。将心理学和哲学学科与数据管理结合在一起，以创造有关我们如何感知和管理信息的知识。书中阐述了当今数据库系统通过数据来捕获现实世界的方式及缺陷，作者运用非常清晰的逻辑、仔细地描述了信息系统中所表示的现实世界的各个方面。对系统中所使用的数据模型、语言、语义和现实世界描述下的哲学问题进行了深刻的检视，对这些核心概念、其对信息系统的影响，是坊间遍寻不到的。这本书的价值在于批判性地探索解决现实世界的信息系统建模方法，这是一本令读者愉悦并具有启发性的佳作。适合从事数据建模、大数据、数据管理的人士阅读。

随着社交网络等新型应用的兴起和云计算等新技术的快速发展，人类获取数据的规模正以前所未有的速度增长，数据中包含了大量有价值的信息，能够有效助力社会、经济、科技的发展，因此数据管理与分析方面的研究工作倍受关注。本书针对该领域的研究热点和前沿技术进行了深入浅出的介绍，包括图数据、云数据库系统、时空数据、数据质量、数据库智能化等，帮助读者构建宏观视野，把握领域前沿。 本书适合数据管理与分析等相关领域的科研人员、年轻教师、研究生，以及从事相关工作的人员阅读。

这是一个充斥着数据和图表的世界。 随着社交媒体的发展，每个人都成了信息来源；我们获取和传播的信息越来越多，也越来越容易犯错误。 然而数据的可视化，即图表，并没有它看上去那么可信。 本书介绍了图表制作的原理、阅读图表常见的五个陷阱，解释了为什么其中隐藏着误导和扭曲，*终帮助读者掌握明智应对图表而不犯错误的方法。