本书第1版于1983年出版，至今已修订至第6版。教材出版近40年来为全国数百所高校采用。本书三次荣获优秀教材奖（1988年、2002年、2021年）。相应课程先后入选北京市精品课程、精品课程、精品资源共享课程、精品在线开放课程和一流本科课程。 本书系统全面地阐述了数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。全书分为4篇18章。篇基础篇，包括绪论、关系数据模型、关系数据库标准语言SQL、数据库安全性和数据库完整性，共5章。第二篇设计与应用开发篇，包括关系数据理论、数据库设计和数据库编程，共3章。第三篇系统篇，包括关系数据库存储管理、关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制和数据库管理系统概述，共5章。第四篇新技术篇，包括数据库发展概述、大数据管理系统、数据仓库与联机分析处理、内存数据库系统、区块链与数据库，共
本书介绍数据分析的统计基础、种类划分,并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分,第1部分为第1章,介绍一些概念,简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章,介绍描述性分析和数据预处理的主要方法,包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章,介绍预测性分析的主要方法,其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量的方法,以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法; 第4部分为第13章,利用描述和预测这两种方法,简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。
本书从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和 新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。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一本书。
《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。
这是一本需要 动手实践 的图书，通过带领大家从零构建一款分布式向量数据库，让大家透彻理解向量数据库的技术原理和实现细节。 本书共分为三大部分，内容由浅入深、循序渐进。 第一部分 认识向量数据库 （第1～3章）是基础篇，介绍向量数据库的基础知识，涵盖向量及数据库的基本概念、向量数据库的发展历程和核心功能。 第二部分 构建向量数据库 （第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零开始构建并优化向量数据库，巨细靡遗地展示数据库内核的技术实现细节并辅以代码示例、技术架构图等，旨在让大家真正实现动手写向量数据库。 第三部分 向量数据库的实践与展望 （第7～8章）是结束篇，通过实践案例展示向量数据库在AI应用中的使用方法，并尝试勾勒向量数据库的未来。 本书面向数据库开发人员、数据库管理员、数据库架构师等数据库从业人
本书根据各个公司的SQL复杂查询面试题进行编写，可以更好辅助读者进行针对性的学习。尤其每个SQL复杂查询面试题都通过步骤的形式进行解读，而非直接摆出一个答案。对比答案而言，解题思路更为重要。希望学习本书之后，读者可以拥有一份自己针对复杂查询的解题思路。 本书共13章，分别对应SQL语句的查询基础、多表联查、元数据的查询与管理、字符串的查询与处理、数字的查询与处理、日期的查询与处理、JSON和XML的查询与处理、结果集的查询与处理、视图与临时表、存储过程与预编译语句、触发器与自定义函数、事务与锁、数据库备份、复杂查询面试题等相关内容。 作者精心设计多种案例与复杂查询题目，非随意摆出的 难题 ，而是基于工作时积攒的业务场景。本书适合初学者入门，适合准备开始面试的学生进行面试准备，适合开发多年却仍然对复杂查
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。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重
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。
本书从读者熟悉的Excel出发，首先对数据的收集、整理、分析、多维透视进行了简要概述，接着引入了PowerBI，以实现对数据更精准的分析及可视化操作。全书共8章，内容包括如何使用Excel规范录入及整理数据源，如何使用函数、数据透视表及其他常见数据分析工具对数据进行加工，PowerQuery编辑器的应用、PowerBI数据建模、DAX公式的应用、报表的创建和编辑，以及可视化对象的数据交互等。在讲解过程中安排了大量的实操案例，以达到学以致用、举一反三的目的。本书结构合理，内容循序渐进、通俗易懂。本书适合Excel及PowerBI入门及进阶读者、数据分析新手阅读使用，同时可用作职业院校及培训机构相关专业的教材及参考书。
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的*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。
一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么 做 线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在《白话统计》中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。《白话统计》凝结了作者十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（
达梦数据库是一款非常优秀的国产数据库。本书从实用角度，通过对达梦数据库的体系结构、运行机制的讲解，以及与其他数据库相似功能的对比，帮助读者掌握达梦数据库的基本操作。 本书第1章讲解达梦数据库的安装部署；第2章讲述达梦数据库的体系结构，并与Oracle的体系结构进行对比；第3章讲解数据库中最重要的两部分redo和undo；第4章介绍用户管理，重点讲述用户创建和权限；第5章讲解表和索引，并对普通表和堆表的应用场景进行分析；第6～8章介绍达梦数据库的SQL语言、视图和物化视图的使用，以及JSON数据的操作和正则表达式的应用；第9章讲解DMSQL程序设计的基本知识；第10章讲解达梦数据库的备份和恢复操作。 本书可用作达梦数据库的入门教程，也可供数据库管理员和程序开发人员参考。
在大数据时代， 数据 是一种宝贵的资源，甚至可以说是战略性资源，它蕴含着无尽的能量，展示出超然的魅力。随着大数据时代的到来，数据库技术在研究、管理和应用数据领域成为备受瞩目的核心技术。在这种背景下，数据库技术已成为人们需要学习和掌握的一种基本知识和本领。 本书以华为公司自主研发的GaussDB(for MySQL)数据库管理系统为背景，全面讲述了数据库原理和技术，以及基于GaussDB(for MySQL)进行数据库应用系统开发的基本技能和方法。 本书以培养计算思维能力为目标，由 基础理论篇 技术篇 系统应用篇 三篇组成，以数据库应用系统案例为主线贯穿全书，讲述了数据库基础理论、数据库操作和管理的基本技能以及数据库应用系统开发的一般方法。 特别地，它以目前国产新型云数据库为背景，这在国内极为少见，对于增强科技自信、民族自信，促进
数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务进行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发点，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。 本书共8章，分为数据科学原理、数据科学技术、数字化业务实践，以及数字化产业目标四个主要部分。 数据科学原理部分（第2章）主要讨论数据要素的核心价值体系及数据科学的基本理论范畴；数据科学技术部分（第3~6章）主要介绍数据获取及预处理方法、数据规律挖掘方法、数据建模方法，以及数据相关技术系统的建设方法；数字化业务实践部分（第7~8章）讨论企业数字化中的实施落地问题、数字化人才和组织架构，以及不同行业数字化应用的典型场
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。
本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（ 101计划 ）系列教材之一，秉承 发展经典，关注前沿；问题先导，内容溯源；章节灵活，难度适配 原则编写而成。全书共16章，包括绪论，线性表，栈与队列，字符串，树与二叉树，优先级队列，图，图应用，不相交集，内排序，查找与高级查找，外排序，查找与索引，算法基础，高级算法。本书提供配套教学课件、各章知识点教案、各章引入视频、配套实验教材（C、C 、Java、Python等语言实现），以及实践教学平台等教学资源，可作为高等学校计算机类专业本科生 数据结构 课程教材。
本书详细介绍Proxmox VE。Proxmox VE是一个完整的企业虚拟化开源平台，具有去中心化的超融合特性。Proxmox VE与前端负载均衡整合，可实现关键应用的高可用性。 全书共15章，大致可分为几个部分：第1章和第2章为概述部分，主要介绍Proxmox VE的基本特性及功能；第3~6章为基础部分，总览Proxmox VE部署、简单管理等操作；第7~10章为项目实战，也是本书的精华部分，介绍不同场景下如何规划、实施Proxmox VE；第11章和第12章为Proxmox VE 投入生产以后所需进行的日常工作，包括日常管理及平台升级；第13~15章为扩展部分，主要介绍以在线方式迁移其他系统到Proxmox VE平台、以Proxmox VE做底层实现桌面云，以及使用过程中一些问题的汇总。 本书适合有一定Linux基础并且正在从事系统运维的技术人员、计算机专业学生、高可用系统架构研究者阅读。
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。
本书系统论述了openGauss数据库理论、技术及应用。本书共11章,首先介绍数据库发展历史,包括传统的 网状数据库、层次数据库、关系数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库、云数据库、多模数据库、分布式数据库 等。其次介绍结构化查询语言(SQL)、SQL语法、存储过程、触发器、游标、数据库设计规范和E-R 模型等数据库 基础知识。再次介绍数据库未来发展趋势,包括新硬件、不同部署形态、新应用对数据库的影响。*后重点介绍 openGauss的核心技术,包括openGauss的核心架构、面向鲲鹏和?N腾等新硬件的优化技术、SQL引擎、执行器技 术、数据库存储技术、数据库事务机制、数据库安全、数据库自治技术等。为方便读者掌握数据库教学内容,本书 每章都提供了小结和习题(含答案)。 通过阅读本书,读者可以深入了解数据库的发展历史与未来趋势、数据库系统架构、鲲鹏和?N腾优化技术
以图像和文本为代表的多模态数据为用户线上购买和交友决策过程提供了重要信息参考。本书基于推荐及评论这两个重要的用户决策支持系统，主要研究了基于多模态数据的推荐算法设计以及多模态数据对用户评论行为产生的影响。本书的特色在于聚焦数字经济平台的重要领域，关注了平台的两个核心功能 推荐功能和评论功能，并深入研究了多模态数据在其中所具有的价值和所起到的作用。 全书共6章，内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。 《多模态数据下的推荐算法及在线评论行为研究》主要面向高等院校管理科学与工程、信息管理相关专业高年级本科生及研究生，也为推荐算法、多模态数据分析相关研究领域的广大科技工作
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解了整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的限制，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载，读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人士阅读，包括需要提升实战能力的数据分析专业人士，在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士，从事咨询、科研等工作的专业人士，同时也可以作为各专业的本科和研究生学习数据分析应用的参考书。
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。
全书共15个章节，包括Oracle系统、管理以及运维相关知识，内容包括oracle体系结构、数据库实例、存储结构、数据字典与动态性能视图、Oracle监控、数据库备份、数据库恢复、闪回技术以及数据库优化等；包括20个完整的项目案例。书中案例侧重应用性、趣味性强、分布合理、通俗易懂，使读者能够快速掌握Oracle系统、管理以及运维方面的的基础知识、方法、工具以及技巧。本书附有教学视频、课件、教学大纲、电子教案、教学日历、习题答案、案例源码等配套资源，可以作为大学计算机及相关专业的教材，也可以作为Oracle技术的培训教材。
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
