数据分析是现在不仅在互联网行业同时也在基础行业中必不可缺的运营手段，是业务提升效率、增强收益的有效方法。 本书的前8个章节精选提炼了多种数据分析中重要方法，包括ROI分析、数据标签和评分、用户生命周期、因果推断、可解释模型、PSM理论、ABtest、时序分析等，并通过更清晰、简单的方式向读者全方位的展示数据分析在以下诸多原理上的阐释，并且针对每种方法都提供了充足的生活和业务中的前沿案例作为辅助讲解，帮助读者更好的理解数据分析在传统行业、互联网行业及各类新兴行业的实际应用，同时也能更快的运用在实际工作和生活中，所以通过阅读前8个章节，读者可以系统的学习数据分析的理知识，拥有数据化思维，为读者能够在数据分析行业中不断深耕打下良好的理论基础并将数据分析能力逐步应用于实际的工作和生活中，成为一名合格的
随着信息化建设的推进，电子数据资源成为企事业单位的重要基础设施。云计算因能够实现计算和存储资源按需分配、快速部署等而迅猛发展。越来越多的团体或个人倾向于将数据迁移至云存储系统，基于云的存储和计算应用已经深入金融、工业、交通、医疗健康等传统行业。安全、高效地提供云服务对于相关技术人员来说既是机遇也是挑战。本书从云数据安全存储这一视角切入，重点解决云数据去重技术中面临的安全和效率问题，提出并系统地讲解了一系列适用于抗侧信道攻击的云数据隐私保护去重技术。本书共9章: 第1章介绍了云数据去重技术的基础知识和国内外研究现状；第2、3章介绍了一些基于上传流量混淆的去重技术；第4～7章介绍了基于响应值混淆的去重技术；第8、9章介绍了基于广义去重的云数据安全存储技术。 本书内容丰富，算法翔实，实用性强，
本书是一部异构制造大数据智能融合技术的学术专著。本书以制造业大数据为背景，围绕旋转设备的运行状态展开，系统介绍了在多源异构制造大数据的基础上利用多源数据融合的方法实现旋转设备的运行状态监测和智能诊断。 本书的最大亮点和特色是遵循理论性与实践性相结合、先进性与实用性相结合、专业性与通用性相结合的原则。 本书适合以下读者: 对人工智能、机器学习、数据融合感兴趣的读者；希望用计算机的算法解决机械相关领域问题的研究者、工程设计人员和应用人员。本书可以作为计算机专业和机械专业的本科毕业设计和研究生学术论文的参考资料，尤其是可供研究多源数据融合和机械设备故障诊断方向的学生、研究人员参考；还可以作为相关工程技术人员的辅助参考。
数据是什么？如何应用数据？如何把数据变成更有价值的东西？本书主要适合刚开始使用数据的读者，能让他们对数据的含义、价值及用途有清晰的认识和了解，本书目的是介绍数据的相关知识，同时鼓励人们参与到日益增多的与数据有关的对话中。 本书通过介绍简单数据相关知识，即从一个总体目标、两种思维系统、三大应用领域、四种数据尺度、五种数据分析方法、六种数据展现方式、七种数据活动、八个提前问的问题分别展开阐释数据和分析的方法和思维方式。
本书介绍了柴油发电机组的分类、组成和工作原理，分析了柴油发电机组的功率标定和技术指标， 重点讨论了不同性质负载对柴油发电机组带载能力的影响，详细介绍了柴油发电机组供电方案的电源架 构和运行方式以及柴油发电机组的运维保养方法。此外，还介绍了机房安装的柴油发电机组和集装箱式 柴油发电机组的设计、安装的相关知识。 本书力求理论性和实践性相结合，书中所列的柴油发电机系统的供电方案及运维保养方法对当前主 流的数据中心柴油发电机系统普遍适用。本书是数据中心柴油发电机系统运维工作流程的指导性教材， 相信阅读本书一定会对数据中心柴油发电机系统运维管理从业人员大有裨益。
教材系统地介绍文本数据挖掘的相关概念，利用Python作为工具进行相关试验，其内容主要包括：文本挖掘产生的背景及发展；文本挖掘的概念、文本模型表示、文本内容的预处理，包括分词、去停用词以及特征抽取；文本相似度的概念等。介绍文本分类的概念及常用方法，如KNN算法、SVM算法等，并对分类结果进行评价；在介绍文本聚类聚类的概念时是，同样介绍聚类常用算法，如K均值算法、层次聚类法、密度聚类法等，作为有文本分类、文本聚类的应用，*后给出了信息抽取、社会网络中的实体关系抽取和事件抽取。
本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。
在云计算和互联网快速发展的驱动下，分布式技术领域产生了很多新的热点，分布式数据库就是其中之一。但是，目前对分布式数据库的理解和研究多停留在理论层面，本书以Greenplum分布式数据库为例，深入剖析分布式技术在工业级产品里的实现细节，为读者呈现从理论到实践的 全景图 。 本书共3篇：第1篇主要介绍分布式数据库基础理论，包括经典的CAP理论、一致性算法相关的理论、并发控制相关的理论等；第2篇具体介绍Greenplum数据库，从分布式事务、分布式计算和分布式存储3个方面，深入代码层级，讲述分布式理论在工业上的实现；第3篇是总结和展望，介绍云原生数据库和新技术带给Greenplum和数据库管理系统的机遇和挑战。 本书打破以理论介绍和架构介绍为主的思路，深入分析工业化的实现，实践性强。本书主要面向数据库领域的科研工作者
互联网公司里面几乎很少有公司不用MySQL，国内互联网巨头都在大规模使用MySQL。如果把MySQL比喻成数据库界的一条巨龙，则性能优化和高可用架构设计实践就是点睛之笔。本书将详细讲解 MySQL 5.7高可用和性能优化技术，细致梳理思路，并与真实生产案例相结合，通过原理阐述到实战部署，帮助读者将所学知识点运用到实际工作中。 本书分为13章，详解MySQL 5.7数据库体系结构，InnoDB存储引擎，MySQL事务和锁，性能优化，服务器全面优化、性能监控，以及MySQL主从复制、PXC、MHA、MGR、Keepalived 双主复制等高可用集群架构的设计与实践过程，并介绍海量数据分库分表和Mycat中间件的实战操作。 本书既适合有一定基础的 MySQL数据库学习者、MySQL数据库开发人员和 MySQL数据库管理人员阅读，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的参考用书。
本书以高等院校培养综合型交叉学科本科人才为发展目标而编写，介绍了空间数据库的原理与方法。全书共13章，主要内容包括：数据库系统概论、空间数据库、数据模型与空间信息模型、关系数据库模型、结构化查询语言、空间查询语言、关系模式的规范化理论、数据库设计与实施、空间数据存储和空间数据索引、数据查询优化、空间查询处理与优化、数据库技术新发展、空间数据库发展趋势。 本书内容丰富、结构合理、针对性强，理论叙述严谨、能力培养目标明确。读者学完本门课程后，应掌握空间数据库系统的基本知识、基本原理与方法。
近年来，针对互联网数据滥用、平台垄断、隐私泄漏等问题，全球兴起了Web3.0探索热潮，力图通过区块链等技术重构新一代互联网。2021年，国家《 十四五 数字经济发展规划》中指出，要推动数字技术在数据流通中的应用，鼓励企业、研究机构等主体基于区块链等数字技术探索数据授权使用、数据溯源等应用，提升数据交易流通效率；2022年，国务院《关于数字经济发展情况的报告》中也指出，数字经济成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量，其发展离不开区块链等数字产业。区块链的分布式账本和智能合约实现了数据的确权、定价、交易和赋能，是Web3.0中数字经济的 新基建 ，也是元宇宙的创作者所有权经济的基础。本书以笔者团队负责的真实区块链应用案例为蓝本，深度剖析了区块链如何赋能金融科技、智慧能源、企业管理和
如今，推荐算法已经普遍应用于在线各个领域和场景，越来越多的商品、服务、用户通过推荐算法高效地连接彼此，每个人都享受到更加个性化的内容和服务。推荐已深刻地改变了我们与世界连接的方式。 本书聚焦在产品运营的角色上，探讨产品运营人员应该如何理解推荐算法，如何在不同的功能场景下应用推荐算法，如何从平台业务的角度对算法结果进行干预和再平衡。此外，本书着重于阐述不同功能场景下推荐的应用，辅以内容、电商、社交等业务下的应用实例。在每个章节中，都会枚举市面上已有产品功能或作者本人经历过的业务实践，以期给读者提供可以实操落地的借鉴。
本书注重理论联系实际，内容丰富多彩且图文并茂，不仅介绍云计算安全技术是什么，还从技术提出的背景出发，介绍相关云计算安全技术的提出意义。为满足零基础读者的需要，本书内容深入浅出，用通俗易懂的语言详细介绍云计算的相关理论及技术。此外，本书还注重知识与技术的系统性，以便读者在全面了解云计算安全体系的同时，掌握云计算安全关键技术，了解当前最新的云计算安全前沿技术。本书可作为高等院校信息安全、计算机等相关专业的课程教材，也可作为广大云计算运维人员、云计算安全开发人员及对云计算安全感兴趣的读者的参考用书。
本书作为《数据库基础教程(第2版)》的配套实验教材，共分为实验与模拟试题两个部分。*个部分为实验部分，有10个实验，其中前九个实验为基础实验，第十个实验为综合性设计实验，每个实验包括实验目的、实验内容和步骤、实验习题3个部分。模拟试题部分有选择题、填空题和操作题3种类型，后附参考答案。本书适合作为高校非计算机专业本科、专科学生学习的数据库相关课程的实验教材，也可作为Access的使用者、学习者与开发人员的上机实验参考书。作者开发有适合本教材的 实验自动批改管理系统 和 无纸化考试系统 ，使用本书的读者和教学单位可向出版社或作者（neuq@sina.com）索取。
本书内容分为八章，基本涵盖了目前较为常用的数据科学建模方法，包括现在热门的深度学习。书中不仅介绍模型的理论基础，还以大量案例结合现实数据为读者展示了数据分析中常见任务的处理流程，如分类、回归、聚类、推荐、图片识别等，帮助读者应用这些模型和方法解决实际问题。 第1章首先对数据科学的任务和重要性进行了概述，接着介绍数据科学的建模流程以及Python语言开发环境与常用库； 第二章介绍了回归模型，包括线性回归和逻辑回归模型； 第三章介绍了聚类模型，包括k-means算法、DBSCAN算法和DIANA算法； 第四章介绍了关联规则分析，包括Apriori算法和FP-Growth算法； 第五章介绍了决策树模型，包括ID3、C4.5和CART算法及树的剪枝方法； 第六章介绍了支持向量机，包括线性和非线性支持向量机以及向量机的求解与多分类问题； 第七章介绍
