本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求进行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了近期新版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方美分析、相关分析、同归分析、名重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在译细介绍SPSS常用的提作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0～26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学

《战术数据链》全面系统地介绍了战术数据链的基本概念和工作原理，分类介绍了当前世界发达国家使用的各种典型的战术数据链，后对战术数据链在武器协同、航迹处理及数据链的规划和作战培训等方面的应用进行了探讨。 《战术数据链》图文并茂，讲解深人浅出，集理论与应用研究于一体，可供专业院校、国防工业科研装备部门、军事科研装备部门、军事指挥机关部门等方面的教学、科研、应用与管理人员阅读，对从事数据链装备研究的人员也具有重要的实用价值和参考价值。

本书深入浅出地介绍了Oracle 10g数据库系统管理与开发的基础知识，包括4篇，共14章，内容涉及Oracle 10g数据库服务器的安装与配置、Oracle数据库管理与开发工具的使用、Oracle数据库体系结构管理、Oracle数据库对象应用与管理、Oracle数据库安全性管理、Oracle数据库备份与恢复管理、SQL语言应用、PL/SQL程序设计、Oracle应用系统开发实例等，包含数据泵技术、闪回技术等Oracle 10g的*技术。全书理论与实践相结合，包含大量应用实例，强调实际操作技能的培训。为适合教学需要，附录A提供了8个实验，各章末均配有习题，并配有电子课件。 本书面向Oracle数据库的初学者和入门级用户，可以使读者从Oracle知识零起点开始逐渐全面地了解Oracle数据库的基本原理和相关应用开发，为将来深入学习Oracle数据库奠定基础。 本书适合作为高等院校计算机相关专业的教材，也适合作为Or

本书以引导读者快速实践Oracle 12c数据库为原则，由浅入深，涵盖Oracle 12c数据库管理的主要实践活动，内容非常贴合实际管理需要。本书共12章。第1~4章介绍Oracle数据库基础知识，如Oracle的发展史、数据库简单的基本安装、数据库体系结构、数据库自动存储管理等。第5～8章介绍数据库日常运维的基本工作内容，主要有数据库的备份和恢复、数据库优化以及常用的数据库运维工具使用方法。第9章介绍Oracle 12c新特性的多租户功能。第10~11介绍SQL语句和PL/SQL的使用方法。第12章是RAC案例部分，介绍Oracle数据库的高级安装方法。本书内容丰富，范例精典，实用性强，适合初级、中级层次想要精通Oracle数据库技术的人员阅读，尤其适合数据库进阶人员或高校相关专业的师生阅读。

大数据时代，Oracle12c为云计算而改变。《名师讲坛 Oracle开发实战经典》以Oracle11g、12c版本为基础，通过丰富的实例、通俗易懂的语言、简洁明快的图示、极为详尽的视频，讲述了数据库开发的主要内容。全书分为3个部分，第1部分：Oracle开发前奏，主要包括数据库系统概述、Oracle的安装与基本使用；第2部分：SQL基础语法，主要内容有简单查询、限定查询与排序显示、单行函数、多表查询、分组统计查询、子查询、更新及事务处理、替代变量、表的创建与管理、完整性约束、其他数据库对象、用户权限及角色管理、数据库设计；第3部分：数据库编程，主要内容有PL/SQL编程基础、集合、游标、子程序、包、触发器、动态SQL、面向对象编程。。《名师讲坛 Oracle开发实战经典》还有如下特点： 1．视频极为详尽：视频长达45小时，共126讲，力求将Oracle开发知识一网打

本书结合大量实例，系统讲解了电商经营中涉及的各种数据及其分析方法，能让读者快速学会如何做电商数据分析，并能利用数据分析结果指导网店经营。本书共8章，内容包括电商数据分析的基础知识、行业数据分析、产品数据分析、店铺数据化运营、客户数据分析、竞争对手数据分析、库存数据分析、财务数据分析。本书内容全面、案例丰富，具有很强的可读性和实用性，不仅适合从事电商相关工作的读者阅读，还适合作为高等学校相关专业和培训机构的教材。

本书作为《基于Python的金融分析与风险管理（第2版）》一书的姊妹篇，整合了源于现实金融市场和日常实务的119个原创案例，涉及403项编程任务。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、信托、资管、远期、互换、期货、期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同业态的金融机构，尽可能覆盖金融实战中涉及Python编程的各种场景。本书着眼于从业者可能涉及的金融实战案例，并结合具体的职场角色给出了基于Python的高性能解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察处理各类金融工作的实战技能。

本书主要以信息科学、计算机科学和管理科学等学科为理论基础，主要面对大数据时代的电子商务智能数据计算领域，其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理和分析等。它主要研究互联网电子商务活动中的商务数据本身，提供完整的数据获取、数据整理、数据存储、数据分析和数据管理等解决方法和技术实现。目前的初步框架分为五大板块，分别为：商务大数据获取、商务大数据整理、商务大据存储、商务大数据分析、商务大数据管理。

Microsoft Excel 365功能卓越，全球无数企业和个人用户使用Excel365来收集、理解和解读数据。Excel办公系列书籍在广大读者中引起热烈反响，一直畅销不衰。本书对上一版做了全面细致的更新，娓娓道来，指引你创建和使用电子表格，编写公式和自定义函数，可视化数据，以及基于组织的数据创建报表和预测。本书既适合初级用户，也适合高级用户，将帮助你解锁数据的价值和潜力。

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。 本书是基于Python编写的入门级时间序列分析教材，主要内容包括时间序列分析简介、时间序列的预处理、ARMA模型的性质、平稳序列的拟合与预测、无季节效应的非平稳序列分析、有季节效应的非平稳序列分析、多元时间序列分析。

本书通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。 本书适合数据分析的初学者、职场人士和所有对数据分析感兴趣的人员阅读，也适合作为大中专院校相关专业的教学用书。

Python是一门开源的计算机编程语言，凭借其易学、灵活等特点，得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异，金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进，Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。 本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延

本书以人力资源管理系统案例开发与管理为主线，深入浅出地介绍Oracle 11g数据库系统开发与管理的基础知识。全书包括4个组成部分。*部分介绍Oracle数据库系统的构建，包括数据库服务器的安装与配置、数据库常用管理与开发工具介绍、数据库体系结构介绍等；第二部分介绍人力资源管理系统数据库开发，包括数据库的创建、数据库存储结构设置、数据库对象的创建与应用、利用SQL语句与数据库交互、利用PL/SQL进行数据库功能模块开发等；第三部分介绍Oracle数据库的管理与维护，包括数据库启动与关闭、安全性管理、备份与恢复管理、数据库闪回管理、初始化参数文件管理等；第四部分介绍基于Oracle数据库的应用开发，包括人力资源管理应用开发、图书管理系统设计与开发和餐饮评价系统设计与开发等。附录A为实验部分，提供8个实验，供学生实践、练习。 本书

本书是作者在长期从事数据库课程教学和科研的基础上，为满足教学需求而编写的配套实验指导书。本书以Oracle技术为基础，编排典型实验，能充分满足课程教学需求。实验内容通用；实验安排可操作性强；灵活性高。通过实验并结合典型系统进行分析，使学生较为系统地掌握Oracle数据库的基本开发方法，设计出满足一定规范的Oracle数据库应用系统。本书共7章，18个实验，基本内容包括Oracle 10g的基本安装、配置、卸载；Oracle的体系结构；PL／SQL程序设计；安全管理；数据库备份与恢复；手工建立数据库；PowerDesigner的使用；项目综合实践。实验内容循序渐进、深入浅出，可作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程等相关专业大学本科和研究生相关课程的实验教材，同时也可以供参加自学考试的人员及数据库应用系统开发设计人员等阅读参考。

《图数据库+图算法+图计算(套装)(全4册)》由张宇等编著

《数据质量管理十步法:获取高质量数据和可信信息:原书第2版》本书是一部通过提供一套易于遵守及操作的方法论来实现高质量数据管理的实践指南。内容全面、详细，并有许多实用的建议和模板，第1版推出后，已成为全球信息质量实践者的推荐书籍，甚至已成为美国阿肯色大学信息质量研究生项目的教科书。本书共7章，内容包括数据质量和依赖于数据的世界、数据质量实践、关键概念、十步法流程、设计项目结构、其他技巧和工具，以及写在最后的话。作者将信息质量的概念框架与改善信息质量的技术、工具、操作指南相结合，提出并详细描述了获取高质量数据和可信信息的十步法。作为本书的近期新改版，作者进一步阐明并更新了流程步骤和支持模板，整合了一些有价值的示例和案例，说明了近些年技术和数据生产的演变。本书内容丰富，理论和实践相结合

本书共分为八个章节，第一章主要介绍地理时空与遥感大数据分析计算的理论与方法框架，并对遥感大数据智能计算中图谱耦合的科学问题进行了凝练与提升；第二章结合地理空间认知中视觉模拟、符号推测与自组织优化等相互协同的计算机制，从视觉、时序与语义等维度构建一套地理图斑计算模型框架；第三、四章介绍机器学习方法，基于此研究地理图斑智能计算方法，研发精准LUCC生产线；第五、六、七、八章分别从城市、农业、生态以及地理综合应用等四个方面阐述地理图斑计算理论的应用价值，以期为地理大数据的智能计算和应用提供可行性方案。

大数据作为新型生产要素，是数字经济高效发展的核心引擎。“数据二十条”搭建了中国特色数据产权制度框架，激活了数据要素价值，夯实了数据要素治理制度。本书从大数据理论、大数据战略、大数据技术、数字经济、数字金融、数据治理、大数据安全、数权法、大数据史九个部分对大数据名词条目进行了联合国工作语言的多语种翻译研究，提出了“以锚为准、轴为两翼，规范为主、兼顾描写”的系统性翻译原则，推进了数字中国、数字社会和数字生态等基础制度体系建设，有利于数据资源的整合、共享、开发和利用。本书服务于语言学研究和大数据研究，可供语言学、术语学、大数据等研究领域的读者参考。

本书是“鸢尾花数学大系——从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块(实践板块)中的一本关于数据科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化，特别是数学工具应用到具体的数据科学、机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 本书可以归纳为7大板块——数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。这7个板块(共25章内容)都紧紧围绕一个主题——数据！ 本书以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程+可视化+数学”工具进行探索。本书将会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变成如数家珍；同时，我们还会掌握更多工具，用来扩展大家的知识网络。 依照惯例，本书提供代码和视频教学。 本书读者群包括数据科学从业者、大数据从业者、高级数据分析师、机器

本书围绕着自然资源的遥感大数据监测方法展开，着重阐述了遥感大数据以及云计算在自然资源监测中的重要作用，通过运用海量遥感影像以及云计算的高速运算能力，结合机器学习与变化检测等算法，实现高时间分辨率和高空间分辨率的自然资源监测。本书针对不同自然资源要素开发出高效且实用的监测方法，通过案例介绍了各类方法在自然资源监测中的应用场景。 本书可供包括从事自然资源监测与管理、生态环境遥感监测、国土空间规划、国土整治与生态修复的科研和工作人员，以及国内外高校从事土地资源管理、遥感、资源、生态等相关专业的广大师生阅读参考。

《华为数字化转型之道》： 本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。 《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》： 这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。 作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，

信息与网络用户爆炸式增长，促进了可视媒体大数据相关技术的高速发展。可视媒体的应用得到了广泛拓展，成为人类信息存储、承载、展现的重要方式。然而，存储空间、硬件设备、计算资源等不足，使得可视媒体大数据的发展亟需新技术支撑。本书面向可视媒体大数据的智能处理技术与系统，围绕智能压缩技术、画质增强技术、编辑与处理技术、质量评价、结构分析技术、人脸大数据分析与处理技术、智能服务技术以及人脸大数据智能处理等核心问题展开深入研究，重点介绍了可视媒体大数据应用的产学研重大创新与应用成果。本书的研究内容符合人们对网络可视媒体大数据深度开发的迫切需要和国家重大发展战略，对推动我国多媒体与影视文化内容产业的发展具有重大理论研究与应用意义。本书适合可视媒体领域的学者和技术人员参考，也可作为相关研究方

大数据正在成为人类社会最重要的生产要素和基础资产之一，并对管理决策理论与实践产生深远影响。本书汇编了国家自然科学基金“大数据驱动的管理与决策研究”重大研究计划的部分项目研究成果，就研究体系和重要研究方向上的新知贡献进行阐释与讨论。首先，本书系统性讨论了大数据管理决策研究挑战和应对，并介绍了顶层设计研究体系及凝练的全景式PAGE框架。进而结合重要研究方向，分别介绍了大数据决策范式、大数据分析技术、大数据资源治理、大数据使能创新等相关议题和若干前沿进展。