《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。它被国际上许多大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务 数据 分析 层次框架，并以三类"详细级别 的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别 的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

本书英文原版由全球数据中心业内专家共同编写，中文版由国内数据中心业内专家共同翻译并修订完成。内容涵盖了数据中心全生命周期的相关技术及运营管理策略。从数据中心规划、选址、设计、建设、测试、验收、运营到灾备，内容全面详实。是作者及译者多年经验所得。是一本来自全球不同国家、不同企业、不同专业领域的专家共同完成的杰作。 本书可作为数据中心设计者、建设者、管理者以及投资者的学习及参考材料，亦可作为高校相关专业学生及其他人士了解数据中心行业的入门材料。

本书介绍了数据工程生命周期，并展示如何组合运用各种云技术来满足下游数据消费者的需求。本书分为三部分：第一部分介绍了数据工程的定义、数据工程的生命周期、合理的架构设计和帮助技术选型的框架；第二部分深入介绍了数据工程生命周期的每个阶段 数据生成、存储、获取、转换和服务；第三部分讨论了数据工程的重要部分 安全和隐私。附录还介绍了与处理数据文件和评估数据系统的性能有关的序列化和压缩，以及云网络。本书适合软件工程师、数据科学家、数据工程师和数据分析师等相关技术人员阅读。

本书是一本指导DBA进行数据库开发和运维的实用手册，本书共9章，包括漫谈数据库、如何提升数据库性能、如何运维好数据库、如何进行数据库设计、如何做好数据库之间的数据同步、认识HTAP技术、认识数据库的功能原理、认识数据库中的数学（逻辑与算法），以及DBA的日常：数据库管理及开发的最佳实践。另有附录DBA杂谈。 本书内容是资深DBA多年实践经验的归纳总结，涵盖DBA日常工作中的主要方面，通过剖析众多的真实案例，并解读原理、分享技巧、提供思路，内容具备较强的启发性和指导性。 本书的受众包括但不限于想要了解如何提升数据库性能的应用开发人员、DBA、业务架构师、IT架构师、数据架构师、数据分析师、系统架构师、解决方案架构师和企业高级管理人员。

数据包络分析（DEA）方法是一种应用广泛的效率评价方法。本书结合作者近年来的研究成果，将数据包络分析方法进行扩展与集成，使之成为一种开展系统综合评价的有效方法。本书重点介绍DEA公共权重配置和DMU完全排序方法、DEA中DMU结构分析和效率分解方法、不确定信息条件下的鲁棒DEA方法、径向和非径向DEA集成效率测度方法、基于DEA的资源配置和目标分解方法等DEA领域的前沿建模方法。同时本书还介绍了DEA方法在能源与环境绩效评价、银行和供应链效率分析中的应用。

《 区块链知识 大众普及版 》 本书只从外部来介绍区块链这个事物，注重的是普通人的理解，基本不涉及技术内容。内容覆盖了区块链常见知识的95%，适合大众了解和认识区块链。从区块链技术的诞生、特点、主要发展历程、热点概念、相关原理等内容都做了完整的介绍，并介绍了当前典型的区块链应用，如区块链电子发票，DCEP等。还介绍了区块链领域的监管、安全、危害等内容。同时分析了国内外对区块链的态度与指导思想，鼓励方向与政策等内容。 《区块链知识 技术普及版》 本书覆盖了区块链的技术基础知识，适合技术从业者从技术角度认知区块链。技术普及版用一种类似庖丁解牛的方式，将区块链技术的肌肉、骨骼、灵魂，逐一分解来讲解，是当前区块链知识技术分解比较完整和全面的一本书。 《图灵区块链》 有了《区块链知识-大众普及版

本书针对大学程序设计竞赛和课程教学，基于数据结构的知识体系结构和循序渐进的原则组织内容，包括基本编程能力训练、线性数据结构的编程、树的编程、图的编程。在每一章中，先介绍了相关的数据结构知识后，然后给出相应的范例；在每章的结尾给出相关题库。

本书按照需求规划、需求实现、可视化的流程进行编排，通过项目开发的主要流程，介绍数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路，以及各种问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念、电商业务概述、数据仓库理论和数据仓库建模等。 本书共14章，其中，第1～3章是项目的前期准备阶段，主要介绍了数据仓库的概念和搭建需求，并初步搭建了本数据仓库项目所需的基本环境；第4～7章是项目的核心部分，详细介绍了数据仓库的建模理论，并完成了数据从采集到分层搭建的全过程，是本书的重点部分；第8～14章是对数据治理各功能模块的实现，针对数据治理的不同功能需求分模块进行实现。 本书适合具有一定编程基础并对大数据感兴趣的读者

本书从大数据的业务与技术发展现状出发，探究大数据在零售领域的发力重心。然后从零售行业本质出发，分析零售行业变革诉求。基于大数据赋能，深入探讨新兴的零售数据应用，同时结合大量实际案例，分析目前智慧零售行业多种发展模式，对智慧零售的未来发展图景进行了阐述。

该专著的研究内容涉及到两方面：一是 大数据经济形势监测理论与方法研究 ；二是 经济大数据统计分析理论、方法重构研究 。 前者主要研究内容包括：经济大数据数据源与指标采集；大数据经济形势监测；大数据经济形势预测；大数据经济形势预警和大数据政策模拟这五个部分；后者主要研究内容包括：致力于解决大数据时代下经济统计学基本理论框架的重新构建以及这些理论与其他学科交叉应用研究等一系列的重大理论与应用问题，这些国际前沿研究主要内容包括：经济大数据统计学基本理论的发展研究；以及经济大数据统计学基本理论的应用。

《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》基于Spark 2.2.X，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，分为上篇、中篇、下篇，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。上篇基于Spark源码，从一个动手实战案例入手，循序渐进地全面解析了Spark 2.2新特性及Spark内核源码；中篇选取Spark开发中*有代表的经典学习案例，深入浅出地介绍，在案例中综合应用Spark的大数据技术；下篇性能调优内容基本完全覆盖了Spark在生产环境下的所有调优技术。

本书是系统、全面地介绍数据库理论与技术的知识性、专业性雨科全书。全书条目采用三级层次式框架组织，按数据库领域分类划分，分别是：总论、数据库理论、数据库管理系统、特种数据库、数据库技术、数据库应用开发、数据库技术标准以及数据库应用等八个部分。全书收编条目有750余条，约200万字。本书条目由条头与释文两部分组成，其中条头包括中文名和英文名，释文内容按定义、简要历史、基本内容、发展趋势、参考文献的顺序组织。所有条目以汉语拼音音序排列，并附有条目的汉语拼音索旨及英文索引。全书有五个附录：中因数据库学术组织；历届中国数据库学术会议（NDBC）：国际数据库学术会议；数据库发展历史人事记；获图灵奖的数据库专家简介。本书可作为数据库专业人员的工具书，也可作为数据库及信息技术爱好者学习数据库知识的参考用

大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源。《大数据分析研究进展》从机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等角度出发，详细讨论了大数据分析的相关基础理论和技术方法，主要包括：大数据机器学习理论与方法，大数据可视分析理论与方法，多源不确定数据挖掘方法与技术，自动深层化知识处理方法与技术，大数据分析平台、标准与应用示范等。《大数据分析研究进展》总结了部分代 表性工作，并呈现给读者。

《多维与度量数据结构基础》的出版，终于令纷繁多样的空间与多维索引方法得以统一连贯起来。hanansamet乃是“空间数据索引”领域的资深权威。其早先出版的另两本专著，在过去的20年内已成为重要的文献。《多维与度量数据结构基础》则进一步整合了这些工作，并将此领域拓展至度量空间中的信息索引和查找。 《多维与度量数据结构基础》内容综合全面，却又不失为一本系统讲解相关思路的好教材。《多维与度量数据结构基础》由点、物体、矩形等多维区间、高维数据等4大章组成，叙述简明翔实，各节配有习题，且在后给出了详细解答。本书还附有对b-树、线性散列、螺旋散列等的专题讲解，并给出了2000余条参考文献及作者索引，同时还通过网站(http：／／www．cs．umd．edu／~hjs／quadtree／)提供了演示程序及数据集。 通晓《多维与度量数据结构基

本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书，这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础。

这是一本关于如何更好、更有效地进行数据可视化的书。本书分为3个部分。第1部分是创建有效可视化的通用指导原则，我们将了解受众的重要性，以及思考哪类图表能更好地契合他们的需求。第2部分是本书的核心部分，我们将定义和讨论80多张图表，这些图表分为八大类：比较、时间、分布、地缘、关系、构成、定性和表格。我们将看到各类图表是如何起作用的，以及它们的优缺点。第3部分整合了两块内容，一是构建数据可视化样式指南，二是如何结合不同的经验对图表进行重新设计。 本书将指导你选择适合展示相关数据的图表，并有效地传递你想传达的信息。

面对日渐复杂的大数据，科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状，基于实际医疗案例，介绍数学基础知识和统计学基础知识,SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生，以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者，熟悉四个软件的任意一个且想要在短时间内掌握其他软件的读者，也适合医科学生、临床医生或药企人员等医疗相关人员学习使用。

数据泄露会影响组织的经济、浪费资源、破坏组织的声誉。世界上的每个组织都有遭受数据泄露的风险，因此开发出有效的、可扩展的策略来管理数据泄露是至关重要的。本书介绍了真实的企业数据泄露案例，读者在了解这些案例的过程中，会深刻地明白，为什么数据等于风险，影响数据泄露的五个因素，数据泄露为何是危机也是机遇，数据泄露响应模型DRAMA的含义，常见的数据泄露，针对特定行业的数据泄露的响应策略，以及技术供应链上的风险转移。

完备的OCA(1Z0-061、1Z0-062)和OCP(1Z0-063)考试指南《OCA/OCP认证考试指南全册(第3版)》是为OCA和OCP考试准备的指南。《OCAOCP认证考试指南全册(第3版) Oracle Database 12c(1Z0-061，1Z0-062，1Z0-063)》的每一章都提供了吸引人的练习题、知识点回顾和自测题，以强化所学的知识。《OCAOCP认证考试指南全册(第3版) Oracle Database 12c(1Z0-061，1Z0-062，1Z0-063)》可以帮助读者轻松地通过OCA和OCP考试，也是Oracle从业人员的参考书。 《OCAOCP认证考试指南全册(第3版) Oracle Database 12c(1Z0-061，1Z0-062，1Z0-063)》覆盖了1Z0-061、1Z0-062和1Z0-063考试的所有要点： ● 数据库安装 ● SQL ● DDL和DML ● 实例管理 ● 网络连接和存储 ● 安全性 ● 性能调整 ● Oracle数据库资源管理器 ● SQL Oracle调度程序 ● Oracle恢复管理器和Oracle闪回 ● 多租户容器和可插入数据库

本书从大数据生命周期的角度阐述大数据技术体系与开源生态的发展。全书分为7篇，包括大数据技术体系与开源生态概述、大数据获取技术、大数据管理技术、大数据处理技术、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化与交互技术、大数据安全与治理技术。又分为15章，详细介绍大数据的技术概况、发展近况和技术优势、软件架构、和应用场景等内容。本书适合大数据和人工智能业内人员、各大高校相关专业的高年级本科生和研究生、以及对大数据应用中各类框架组件的爱好者阅读。

Bob Bryla，Oracle 9i、10g、11g和12c认证专家，在数据库设计、数据库应用开发、培训以及Oracle数据库管理领域拥有逾20年的经验。Bob是Epic公司（位于威斯康星州维罗纳）的首席Oracle DBA和数据库系统工程师，还担任多本Oracle Press图书的技术编辑，包括一些针对Oracle Database 10g、11g和12c认证的学习指南。闲暇之余他喜欢在Android上看科幻电影或玩游戏。

入门篇 这是一本有趣的数据分析书！ 本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。 本书基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、提升图表之美的专业化视角，以及专业分析报告的撰写方法等内容。 本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。 本书能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各级管理人士提高专业水平。 工具篇 基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。 作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）

《制造业大数据与应用》一书围绕制造业数据的 聚、通、用 等关键问题，针对制造大数据的感知、汇聚、融合与应用等阶段开展研究。 第1章对制造大数据价值创造体系进行研究，重点阐述工业4.0的大数据环境、制造大数据从数据到信息再到价值的转化过程。第2章扼要介绍了制造大数据应用的总体架构和关键技术。第3章研究了制造大数据环境下多源冲突数据融合技术，提出了一系列相关算法。第4章研究了制造过程大数据感知与处理技术，提出了基于物联网技术的制造过程数据主动感知、基于CEP和关联模板的关键事件实时处理等方法。第5章研究了制造过程质量数据分析与控制技术、制造业质量成本控制体系，并提出了基于复杂事件处理的制造过程管控及数据应用技术。第6章研究了大数据环境下的制造业云设计技术和制造大数据云设计平台构建技术。第7章研究了