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

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

本书分为以下几个主要部分：第1-3章介绍方法和技术。在这些章节中，我们描述了一种性能调优方法。还提供了一些关于MongoDB架构和MongoDB提供的用于调查、监控和诊断MongoDB性能的工具的背景知识。第4章和第5章介绍应用程序和数据库设计。第6-10章介绍应用程序代码的优化。第11-14章讨论MongoDB服务器及其运行硬件的优化。

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。

本书紧密结合当前边缘计算领域近期新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的近期新研究进展。撰写本书时最艰难的是选择从哪些应用视角来讲述边缘计算。最终，我们选择了计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等当下应用最为广泛的若干应用进行了阐述。

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。

鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书细致讲解人工智能领域的联邦学习原理，翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下，如何通过加密机制进行模型参数交换，安全地进行人工智能模型训练，所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的模型性能相近。除此之外，本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具，帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系，推动人工智能技术转化应用落地；最后本书通过7个实践案例全维度展现联邦学习实战。

这是一本从OLAP核心概念出发，以Presto为例，从整体执行流程到不同SQL的执行原理，完整呈现OLAP查询的核心流程和OLAP引擎设计思路，并指导读者形成OLAP引擎设计解决方案的专业技术工具书。本书不仅面向初级读者介绍了OLAP查询的基本原理和Presto使用方法，还从源码级剖析了OLAP引擎核心原理，包括SQL查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心组件，并将内容扩展到OLAP引擎的常见高性能优化方案上。全书由浅入深，图文并茂，把晦涩难懂的内容讲解得透彻易懂。本书分为6篇，包括14章。第一篇（第1章和第2章）总体介绍业界常见的OLAP引擎并分析其优劣，讨论OLAP引擎的技术发展趋势及选型方法，介绍Presto背景知识及其使用方法、技巧。第二篇（第3章和第4章）串讲OLAP查询执行的整个过程，并概要性介绍查询解析器、优化器、调度器、执行器等核心模块的工作原理，

ChatGPT能够辅助用户完成从数据收集、预处理、分析到报告撰写的全过程，大大降低了数据分析的门槛。本书共分为 12 章，内容包括ChatGPT 的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法（包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等）、数据可视化，以及如何利用 ChatGPT 撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT 进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。本书适合数据分析师、市场研究人员、高校师生、科研人员以及任何对数据分析感兴趣的读者。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用 ChatGPT 进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。

本书由国内资深MySQL专家亲自执笔，国内外多位数据库专家联袂推荐。作为国内专享一本关于InnoDB的专著，本书的第1版广受好评，第2版不仅针对近期新的MySQL 5.6对相关内容进行了全面的补充，还根据广大读者的反馈意见对第1版中存在的不足进行了完善，全书大约重写了50％的内容。本书从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量很好实践，能帮助你系统而深入地掌握InnoDB，更重要的是，它能为你设计管理高性能、高可用的数据库系统提供不错的指导。 全书一共10章，首先宏观地介绍了MySQL的体系结构和各种常见的存储引擎以及它们之间的比较；接着以InnoDB的内部实现为切入点，逐一详细讲解了InnoDB存储引擎内部的各个功能模块的实现原理，包括InnoDB存储引擎的体系结构、内存中的数据结构、基于InnoDB存储引擎的表和页的物理存

【为宏观掌握Oracle基础（第1~3章）】，介绍了进程管理、内存管理及存储等基础知识，并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法，旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和进程组织方案。【微观理解Oracle原理（第4~8章）】，围绕Oracle内部运行原理展开讲解。首先，在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次，引入了排队论和排队系统中的概念，对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程（第9~11章）】，结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来，首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识点，打通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次，通过典型案例讲解AWR报告，让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次，介绍了集群技术、OracleRAC及其日志结构。然后，对Orac

这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能，从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。 阅读并实践本书，你将有以下收获： （1）理解并掌握AI辅助数据分析的思路，以及应该具备的AI能力、方法和工具。 （2）系统掌握AI在数据分析报告中的创新应用，包括思维导图生成、报告材料整理、核心内容撰写以及报告试讲和优化等。 （3）掌握AI在市场分析和行业分析中的应用，包括数据采集、宏观分析、行业与市场概况分析、市场细分与目标市场定位、市场发展趋势与市场风险分析。 （4）掌握AI在竞争分析中的应用，包括收集竞争分析报告与数据、竞品调研

全书共9章，分为三部分。第一部分(第1~3章)讲解存储引擎的全貌，涉及存储引擎中高频使用的数据结构、存储介质等，为深入学习后面的内容做铺垫。第二部分(第4~6章)介绍基于B+树的存储引擎，重点介绍为什么选择B+树作为存储引擎索引结构、B+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决，并以BoltDB存储引擎项目为例来讲解核心原理与实现细节。第三部分(第7~9章)介绍基于LSM派系的存储引擎，重点介绍LSM Tree中各组件的功能及作用，最后剖析了LevelDB项目的核心原理与实现细节。

这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数

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

本书介绍了数字孪生的概念和流程，帮助读者了解当前数字化的环境和趋势，并快速建立MicroStation直觉式绘图环境。本书分为13章，从数字孪生基础概念讲到数字孪生生态环境，然后进一步讲述如何使用MircoStation。内容包括使用方法、工作环境、空间定位、对象创建与修改、视图、三维操作、引用、单元对象、图纸输出、注释对象、打印输出。本书不仅适合作为广大学习、使用MicroStation软件人员的参考书，而且也可作为建筑行业的专业人员、研究人员、软件开发工程师、BIM爱好者及高校师生的常备参考书。

本书详细讲述了如何充分利用革命性的Oracle Wait Interface（OWI）快速确定并解决数据库系统的主要问题和瓶颈，从而极大地提高工作效率。书中包含所有OWI特性的大量细节，包括等待事件视图及其应用，以及扩展的SQL追踪文件。这些宝贵资源有助于您充分利用这个进的诊断工具，从而将处理时间减到最少。 本书主要内容：使用等待事件统计信息确定性能问题； 监控会话级等待事件，并收集历史数据，以确定根本问题； 解释与I/O有关的常见等待事件； 诊断并解决与锁和串行化相关的问题 分析与延迟相关的等待事件； 确定秘解决Oracle Real Application Clusters环境中的瓶颈； 学习Oracle Database 10g中性能诊断和调整的有效方法。

在这本书里，读者将会跟随作者一同对Oracle数据库的相关知识进行梳理，很终共同提炼出必须很先掌握的那部分知识，无论你是数据库开发、管理、优化、设计人员，还是从事Java、C的开发人员。接下来作者再将这部分知识中很实用的内容进一步提炼，浓缩出很精华的部分，分享给大家。这是“二八现象”的一次经典应用。这部分知识就是Oracle的物理体系结构、逻辑体系结构、表、索引以及表连接五大部分。通过阅读本书中的这些章节，读者将会在短时间内以一种有史以来很轻松的方式，完成对Oracle数据库的整体认识，不仅能解决工作中的常规问题，还能具备的设计和调优能力。通过对这些章节的学习，读者在Oracle的学习中会有极大的收获。然而，作者更希望看到的是：让读者的收获，不止Oracle。为达到此目的，作者精心将全书分成上下两篇，刚才所描述的具体知