伴随人类社会数字化进程的深入，数据正不断渗透于日常的生活、生产、分配、流通、消费等各个环节，对人类社会的影响日益凸显。数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，对其他生产要素的整合能力也使其成为既有要素中最重要的和最难替代的关键要素，并成为值得重点讨论的时代性议题与理解数字时代的基本入手点。 对数据要素的理解涉及多学科、多视野，本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

本书稿兼具专业性、前沿性与可读性, 可作为广大从业者、研究者、投资者等的重要学习参考。书稿采用问答方式, 图文并茂, 围绕数据要素的科学内涵、政策法规、技术路径、流通交易、实践探索、国际比较和远景蓝图七个主要方面, 设置100个问题, 选取广大读者关心的、有实践指导性的数据要素相关经济、法律、技术、业界实践等前沿内容进行重点介绍与解读, 如“数据权属界定难在什么地方”“‘数据可用不可见, 使用可控可计量’如何通过技术实现”“《个人信息保护法》禁止的‘大数据杀熟’怎么判定”“数据应该如何估值与定价”“如何探索构建现代数据产权制度”, 等等, 助力广大读者理解数据要素、用好数据要素, 进而切实发挥数据要素价值。

通过大数据手段搜集挖掘情报信息，已成为国际上专业情报领域的重要手段。本书选取网络舆论、社会事件、开源人物、用户行为、科技动态、视频图像、公共卫生等多个具有代表性的情报大数据领域，围绕大数据背景下情报的采集、存储、管理和分析等方面，从技术实现途径进行全方位详解，以帮助读者学习掌握在海量数据中提炼出髙价值情报的方法。 本书适合高等学校数据科学与大数据、计算机、软件工程、人工智能等本专科教学使用，也适合作为对情报大数据感兴趣的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

本书从Python数据分析的基础知识人手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。 本书共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载人与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。 本书可作为高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。

信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中的中级资格考试，通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考，本书在全面分析知识点的基础之上，结合第2版考试大纲对机考的要求，对整个内容架构进行了科学重构，可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点，分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书，考生可掌握考试的重点，熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考，也可供各类培训班使用。

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数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果读者对这两个领域特别感兴趣，却又不太清楚如何有针对性地学习Python，那么本书可以提供一些帮助。本书作者经验丰富，能够量体裁衣，为读者提供指导。 本书首先介绍Python和Jupyter笔记本的基础知识，然后逐一介绍丰富的、与数据科学相关的Python库，并举例说明如何在实际工作中运用Python。本书将Python和数据科学融合起来，帮助读者快速入门Python并使用Python完成数据分析相关任务，是实用的快速上手教程。书中代码使用与Jupyter笔记本兼容的Colab创建，方便读者配置和使用。

本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类、工商管理类等专业本科生、研究生的教材，也可以作为相关从业人员的参考读物。

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

本书以Oracle 12c（中文版）作为平台，分别介绍Oracle数据库管理系统和在当前流行平台上开发Oracle数据库应用系统。Oracle数据库管理系统介绍Oracle 12c的主要功能，语法为中文层次格式，实例数据库表字段名为汉字，方便教学。流行平台包括PHP 5、Java EE 7和Visual C# 2013。综合应用实习数据准备通过创建实习用数据库及其对象，简单小结Oracle数据库的基本对象创建和操作，不同平台操作同样的数据库，实现同样功能，给读者带来了极大的方便。 本书可作为大学本科、高职高专有关课程教材，也可供广大Oracle数据库应用开发人员使用或参考。

本书由江苏省信息学奥林匹克竞赛委员会组织富有算法竞赛教学经验的省内知名一线教师编写。以程序设计中的常用算法与数据结构为主要内容，来训练计算思维，提升用算法和数据结构来解决实际问题的能力。力求用浅显易懂的语言来描述数据结构中的哈希表、树、图的概念及其存储。通过经典的问题分析，来渗透动态规划的状态表示及其常用的优化策略。结合算法和数据结构，系统的介绍树和图的基本算法及其初等数论和组合数学相关知识。本书可以作为中小学生程序设计的拓展教材，也可供大学生及算法爱好者参考。

本书由浅入深，全面系统地介绍了NoSQL系统。本书既对NoSQL系统的理论进行了深入浅出的分析，又介绍了每一种NoSQL数据库在业界广泛应用的一个具体系统，理论与实战并重。本书共分5篇，12章。涵盖的内容有：NoSQL与大数据简介、NoSQL的数据一致性、NoSQL的水平扩展与其他基础知识、BigTable与Google云计算原理、Google云计算的开源版本——Hadoop、Dynamo：Amazon的高可用键值对存储、LevelDb——出自Google的Key-Value数据库、Redis实战、面向文档的数据库CouchDB、MongoDB实战、MySQL基础、MySQL高级特性与性能优化。

本书是“十四五”职业教有国家规划教材。本书以SQL Server2008为平台，以具体项目为载体，在叙述上采用通俗易懂的语言，由浅入深地介绍了SQL Server2008的主要功能、使用方法和应用技巧，特别突出了实用性的特点。本书内容包括数据库的基本知识，SQL Server2008的安装：创建、修改和删除SQL Server数据库：创建、维护数据表以及操作表中记录：数据完整性设置方法：进行查询和数据统计：创建和使用视图：设计与调试报表：使用程序操作SQL Server数据库：SQL Server数据库的安全设置与备份。本书每个项目均设计了拓展与实践，以供读者巩固所学知识，提高实际操作能力之用。 为便于教学，本书配套有电子教案、助教课件、二维码视频等，选择本书作为授课教材的教师可来电(010-88379194)索取，或登录机械工业出版社教有服务网www.cmpedu.com网站，注册后免费下载。 本书既可作

《oracledba高效入职指南》是一本特别注重实战的oracle数据库管理书籍，书中一共有316个日常管理oracle数据库的例子。本书使用浅显易懂的语言，通过讲故事模拟商业数据库来管理oracle数据库，阅读本书会让读者能够更加高效地管理oracle数据库。本书每个例子都有图文并茂的详细步骤，使读者能够很简单地按照书中的例子进行操作，知道如何去管理oracle数据库，比如如何在linux系统中安装oracle数据库，如何对表进行操作，如何备份数据库，如何恢复数据库、如何分析日志，如何检查监控及调优数据库等操作。书中还将介绍如何使用pl/sqldeveloper、putty、xmanager等软件来管理oracle数据库，讲解如何去获得一份管理oracle数据库的工作。 《oracle dba高效入职指南》适合所有数据库初级读者。

本书基于Tableau2020版本编写，结合编者十余年数据分析行业从业经验和应用心得，详细介绍了Tableau2020.1的数据连接功能、图形编辑与展示功能，包括软件的安装与激活、数据类型和运算符、连接数据源、基础操作、数据与图形的导出、连接大数据、基础图表、函数、高级数据操作、地图分析、故事、TableauOnline、TableauServer等内容，还介绍了Tableau在大数据方面的应用、数据分析案例以及上机操作题。另外，为方便读者使用本书，本书录制了同步全程视频教学，提供配书资源文件和PPT教学课件。本书适合Tableau软件的初学者，互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户使用，也可作为Tableau软件培训和高等院校相关专业的教学用书。

本书主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法。全书共分为13章，主要内容包括数据仓库的概念与体系结构、数据、数据存储、OLAP与数据立方体、数据挖掘基础、关联挖掘、聚类分析、分类、神经网络、统计分析、非结构化数据挖掘、知识图谱、大数据挖掘算法。

《大数据真相(谁动了我的数据)》由浪潮集团广东区云事业部总经理杨绪宾编著，书中依据目前个人大数据利用的乱象系统阐述了个人大数据的概念、财产属性、权力属性，以及如何保证数据安全、数据如何量化、实现数据共享和未来数据权利如何分配等内容，跨越经济、社会、文化和法律制度、IT设计、土地开发及系统建设等多个主题。 书中提出了开发“数说”APP的概念，展现数据采集、整合、分类、赋值、交易等思路，结合区块链技术对个人数据进行存储和价值极大化处理，并对实现数字永生的未来世界进行展望。 本书围绕着个人大数据系统提出了个人数据的概念、财产属性、权力属性、数据安全、数据量化、数据共享和未来的“数据”等方面的内容，跨越经济、社会、文化和法律制度，以及IT设计、城市规划、土地开发、系统建设等诸多领域。作者作为

本书以当前稳定版HBase2.4.9为基础，将Hadoop升级到2.10.1版本，并对客户端API进行升级。本书以精练的语言介绍HBase的基础知识，让初学者能够快速上手使用HBase；深入分析HBase的核心思想（如数据读取和数据备份等）和HBase架构（如B+树、LSM树和WAL等），专注于HBase在线实时系统的调优，使HBase集群响应延迟更低，让有经验的HBase开发人员能循序渐进地理解HBase源代码，更好地调试和解决各种实际问题；本书从企业常见的“用户行为日志管理系统”着手，结合HBase的实际应用场景，让读者快速上手，真正做到从入门到实践。本书非常适合作为有一定Java基础的开发人员的HBase入门教程，也适合作为HBase运维人员部署和监控HBase的参考手册，还适合作为将HBase应用到在线生产环境中的开发人员进行HBase在线集群性能调优的技术指南。

本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。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。不错篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力。

本书系统全面地介绍了有关Oracle开发所涉及的各类知识。全书共分16章，内容包括数据库概念、Oracle 11g体系结构、Oracle数据库的安装与配置、SQL Plus命令、SQL语言基础及调优、PL\SQL编程、过程、函数、触发器和包、数据表对象、视图、索引、序列、同义词、管理表空间和数据文件、控制文件和日志文件、表分区与索引分区、用户管理与权限分配、数据导出和导入、Oracle闪回技术与系统调优、综合案例――企业人事管理系统。全书每章内容都与实例紧密结合，有助于学生理解知识、应用知识，达到学以致用的目的。 本书附有配套DVD光盘，光盘中提供有本书所有实例、综合实例、实验、综合案例和课程设计的源代码、制作精良的电子课件PPT及教学录像、体验版学习软件。其中，源代码全部经过精心测试，能够在Windows XP、Windows 2003、Windows 7系统下编译和运行。 本

本书以创新的理念，探索和研究小学生成长数据和学校管理的新途径和新方法。本书阐述了研究的背景和意义；论述了小学生成长数据的来源、数据的特点与分类、数据的收集与处理、电子文件归档、小学电子档案、数据的存储、数据的检索、数据的分析挖掘；以北京市海淀区培英小学为例，论述了数字化赋能小学教育和小学智慧校园建设；介绍了培英小学承担的三个教育科学规划课题以及标准研究与编制。 本书内容翔实，重点突出，实例丰富，深入浅出地论述了小学生成长数据和学校管理的基本概念和关键技术，适合中小学教师、中小学管理者、各级门以及家长等不同层次的读者阅读。

《分布式智能算法及在大数据中的应用》主要包括智能算法技术与大数据概述；基于Hadoop的分布式杂交水稻算法；基于Hadoop的随机奇异值分解算法；基于Hadoop的分布式水波优化算法；基于Spark的分布式关联规则挖掘算法；基于Spark的分布式飞蛾扑火优化算法；基于Spark的分布式蚁狮算法等内容。本书可作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可作为科研人员的参考书，同时可作为研究生、博士生及教师论文写作的参考书。

本书旨在介绍神经网络数值模拟、稳定性及其在经济预测、文本分类等方面的应用以及作者近几年的研究成果。本书系统地阐述了时滞Markov切换神经网络、随机Hopfield神经网络的数值方法、Markov切换随机时滞神经网络数值方法的基本理论和稳定性分析，研究了神经网络与统计学习和群体智能优化算法的融合方法及其在证券投资、碳价预测和文本挖掘等方面的应用，并通过数值实例验证理论结果的正确性和方法的有效性，通过实证分析展示神经网络等方法在数据科学中的应用。本书可供高等院校数据科学、统计、应用数学等相关专业高年级本科生和研究生使用，也可供相关教师和科研人员参考。