《从零进阶！数据分析的统计基础（第2版）》 共 6 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、 相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面 的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用 Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用 SPSS 进行相 关的数据分析的过程与结果分析。

大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。 大数据是一种思维方式，必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来，正在引发一场革命！ 大数据正以的速度颠覆人们探索世界的方法，引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。 数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的三大发展趋势。 大数据是“在多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。 大数据是一种思维方式，必须融入到企业的每一个毛细血管中。大数据时代已经到来，正在引发一场革命！ 大数据正以的速度颠覆人们探索世界的方法，引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。 数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是大数据时代的三大发展趋势。 数据资产成为和土地、资本、人力并驾齐驱的关键生产要

本书从实例的角度出发，循序渐进地讲解了SQL Server 2005的理论知识和基本操作。主要内容包括：数据库的基本知识、SQL Server概述、数据库和表的创建与管理、表中数据的查询、Transact-SQL语句、索引、视图、游标、事务、存储过程、触发器、SQL Server安全性管理、备份与恢复、SQL Server提供的应用程序接口、应用开发实例等。 本书突出实际技能的培养，每章后都有习题和实验，以加深学生对基本知识的理解。另外，还用一个综合性的实例贯穿全书，逐步实现一个完整数据库系统的设计。参考最后一章的应用实例，学生能够开发自己的数据库管理系统，真正做到学以致用。 本书既可作为高职高专及大专相关专业教材，同时也可供广大初学者和数据库技术人员使用。

本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用，程序员可以

本书在简要回顾基本C 程序设计概念的基础上，全面系统地介绍了队列、堆栈、树、图等基本数据结构。本书将C 语言作为数据结构的算法描述语言。一方面对传统的数据结构内容进行了C 语言实现，另一方面将数据结构与面向对象技术结合起来，围绕抽象数据类型的概念来讨论每一种数据结构及算法。书中大量C 语言的程序实例既是数据结构的具体实现，又是面向对象技术的算法基础。本书理论与实践并重，每章都有大量的习题，强调数据结构的应用价值。 本书可作为计算机类及信息类相关专业的核心教材，也可供广大研究开发人员自学参考使用。

数据结构是计算机及其相关专业的重要课程，是计算机软件开发及应用人员的专业基础。本书首先介绍数据结构与算法的基础知识，然后系统地论述线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树和二又树、图等基本数据结构，并讨论了常用的查找和排序技术。在用例选择方面充分考虑了电子信息类专业特点，尤其突出信息与通信工程相关专业的特色。在各章最后描述了相应的标准模板库(STL)，旨在使读者了解STL与数据结构的关系，并且能够掌握各类STL的应用，提高实际应用能力和程序设计的效率。 本书内容丰富、层次清晰、讲解深入浅出，可作为计算机及相关专业，尤其是电子信息类专业本专科数据结构课程的教材，也可供从事计算机软件开发和应用的工程技术人员阅读和参考。

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（～5章），章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘

《数据挖掘原理、算法及应用》以各类数据挖掘算法为核心，以智能数据分析技术的发展为主线，结合作者自身的研究和应用经验，阐述数据挖掘研究领域的主要理论和典型算法。全书共分8章：章为绪论；第2-5章分别介绍数据挖掘的主要技术、各类典型算法及其编程实现，包括数据预处理技术，关联规则挖掘技术、分类技术，聚类技术等几大类技术和其中包含的典型算法；第6-8章分别简要介绍一些数据挖掘的应用专题，包括时间序列数据挖掘、Weh挖掘、空间数据挖掘等。

“大数据”一词已成为当下最热门的词汇之一。人们热切期待大数据能给工作、学习和生活等方面带来的变化，而大数据的采集、存储、计算、分析挖掘、呈现和安全等技术正是实现这一变化的关键。《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》的重点不在于对大数据技术的原理性介绍，而是从实战角度出发，系统地阐述如何基于Hadoop开源软件为客户设计、安装和开发一个大数据系统。《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》还着重分享了具体实践中的一些案例，不仅对于从事大数据系统开发的IT技术人员具有珍贵的参考价值，而且对准备实施大数据系统项目的企业级客户也具有指导作用。 《大数据技术全解：基础、设计、开发与实践》可以作为计算机软件专业的本科生和研究生的大数据技术教材，也可作为大数据技术开发培训、大数据系统咨询规划

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《New Inter：大数据挖掘》全面地介绍了如何使用数据挖掘技术从各种结构的（数据库）或非结构（Web）的海量数据中提取和产生业务知识。作者梳理了各种数据挖掘常用算法和信息采集技术，系统地描述了实际应用时如何在互联网日志分析、电子邮件营销、互联网广告和电子商务上进行数据挖掘，着重介绍了数据挖掘的原理和算法在互联网海量数据挖掘中的应用。《New Inter：大数据挖掘》主要特点：全面介绍了数据挖掘和大数据的基本概念和技术；大量采用了实际案例，实用性强；详细介绍了大数据挖掘领域的商业应用。

本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。 本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

《Spark大数据处理技术》是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和SparkSQL、流式处理引擎SparkStreaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。 《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学习《Spark大数据

《高等学校计算机基础课程多元教学系列教材·数据库技术及应用:Access 2010(第2版)》共两篇：篇介绍与全国计算机等级考试二级（公共基础知识）紧密结合的相关理论知识；第二篇以“高校学费管理系统”的开发过程为主线，对Access 2010数据库对象进行讲述。《高等学校计算机基础课程多元教学系列教材·数据库技术及应用:Access 2010(第2版)》在讲述过程中注重从初学者的认识规律出发，强调实用性和可操作性。全书对数据库的基本知识和Access 2010数据库对象的基本操作方法的讲述浅显易懂、深入浅出，书中还安排了大量短小精悍、典型实用的案例，使学习者能够结合案例熟练掌握Access 2010数据库的操作方法和技巧。

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大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。R是一款非常的统计分析软件，《数据分析：R语言实战》侧重于使用R进行数据的处理、整理和分析，重点讲述了R的数据分析流程、算法包的使用以及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据分析问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。 通过《数据分析：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题，而且能学会从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对结果进行分析。 《数据分析：R语言实战》可作为计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生的学习用书，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经

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本书重点介绍了基础设施运维概念以及如何进行规范操作，实用性高，可操作性强。主要内容如下。章总则部分，定义了规程中用到的术语、编写原则、适用范围。第2章对数据中心运维组织、人员、基本制度、运维流程进行了描述。第3～9章重点描述了高低压变配电系统、发电机组、UPS、直流系统、蓄电池组、冷水型制冷系统、直接膨胀式空调、新风自然冷系统、普通空调、制冷自控系统BA、动力环境监控系统、防雷接地系统、综合布线、安防系统和消防系统的维护技术和维护周期要求。本书旨在指导、规范和帮助数据中心的业主和用户提升运营维护的质量和效率，降低运营维护成本，提高经济效益。本书适用于政府、公共事业、金融、互联网企业基础电信运营企业等数据中心基础设施的运维管理人员阅读。