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

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。

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。

本书通过完整、规范的数据科学项目的流程来组织全书体系结构，涵盖数据科学项目的全过程，包括问题提出与目标制定、凝练前提假设和设计数据方案、探索性数据分析、建模与分析、性能评价、结果诠释与展示。佐以丰富的案例分析和模拟项目训练，启发学生主动思考，培养学生在实践中树立严谨的科学思维方式及数据科学流程。 本书除了可作为本科生数据科学基础课、理工通识课教材外，还面向所有对数据科学有浓厚兴趣的人群，以及各行各业中有大体量数据分析需求的人群。

数据结构教程(第3版) 第3版第2次印刷

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。

本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。

本书针对大数据、人工智能、信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了大数据存储与管理的基本知识和技能，介绍了大数据存储基础、数据管理技术的发展、RDBMS与SQL、NoSQL数据模型、键值数据库、文档数据库、列族数据库、图数据库、数据库技术的发展（NewSQL），重点安排了熟悉MongoDB文档数据库和HBase列族数据库两个课程实践。全书具有较强的系统性、可读性和实用性。 本书是为高等院校相关专业 大数据存储 大数据存储与管理 大数据管理 等课程全新设计编写的具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考，或作为继续教育的教材。

本书从新时代商业环境出发，紧随市场热点，如分布式自治组织（distributed autonomous organization，DAO）、非同质化通证（non-fungible token，NFT）、元宇宙、Web 3.0 、资产 数字化、反垄断、要素市场化配置等，以企业数字化转型为核心，以区块链等数字化技术 为基本点，以场景为基本面，勾勒了数字化时代分布式商业演化的新趋势，以及其对企业 经营管理的影响，提出了数字化时代企业数字化转型的新策略和分布式经营管理的低成 本、高效率发展方案。 本书全面分析了分布式商业产生的背景及其本质内涵，认为分布式商业是未来商业演 化的必然趋势。分布式商业生态战略不但是未来企业生存的基本战略，而且是元宇宙商业 生态建设的底层逻辑，并将Web 3.0 、DAO、NFT、元宇宙等新兴事物融入分布式商业生 态体系中，深度解读了数字化时代的新商业逻辑和战略思维。同

如今企业数字化转型和“互联网+”已成为热门话题。那么，如何开展转型工作，让具体工作可以落到实处呢？由于数字化转型工作的复杂性，很多企业管理者感觉无从下手，市面上也十分缺乏相关的指引和资料。本书介绍的企业架构方法以及多个领先企业和行业数字化案例，可以使读者系统地掌握数字化转型的理论和落地方法，帮助企业完成生死攸关的转型变革。本书回答了“什么是数字经济，什么是数字化转型，什么是数字化转型的关键要素”等问题，并在转型方法方面介绍了数字化企业架构的业务架构、流程、组织、IT架构，详细阐述了金融、零售、医疗、物联网、AI、智能制造等方面*的商业模式和技术发展。本书打开了一扇新的数字化转型方法之门，是企业管理者、信息化从业者以及管理咨询服务机构、IT服务公司从业人员、大专院校师生很好的参考资料。

本书是兼具技术性与指导性的参考手册。书中首先介绍了全书所需的基础知识；接着描述如何借助相关工具识别和分析性能问题，如何利用动态性能视图；接着重点关注负责将SQL语句生成执行计划的组件——查询优化器；展示了Oracle数据库为高效执行SQL语句提供的特性。

本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用.本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等. 本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法.此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.

本书是在新工科背景下编写的一本综合大数据基本理论知识与应用技术的兼顾 通识教育 和大数据相关专业教育的教材。 本书从解析数据、大数据基础理论入手，描述大数据应用的多侧面场景，讲解大数据的存储于管理工具，大数据分析的基本方法，以及大数据可视化等相关知识。本书在内容安排上，力求体现 能进入、快适应、解需求、重实践 的宗旨，以 小 的数据应用实例讲解 大数据 的知识框架和相关技术，使应用实例贯穿全书。 本书的 通识教育 特色，使其可以作为所有专业的本科生学习大数据技术、培养 计算思维 能力的教材，也可作为大数据相关专业的入门教材，以及广大计算机学习者的培训用书和自学参考书。

借助人工智能相关技术，帮助人们方便、高效地利用网络大数据信息，已成为当前IT业的研究热点之一。本书介绍社交网络等海量异构信息采集算法；对文本挖掘与自然语言处理中涉及到情感分析、微博情绪诱因分析、电商产品评价与意见挖掘等内容进行研究，并提供丰富的应用案例。

本书融数据库基础、数据库设计、数据库管理系统和数据库新技术为一体，以关系数据库为重点，全面系统地介绍数据库系统原理与技术的基本内容。全书共分四大部分十四章。部分介绍数据库基础，分别介绍数据库系统的基本概念、关系数据库和数据库语言。第二部分介绍数据库设计，主要介绍关系数据库理论、数据库设计。第三部分介绍数据库管理系统内部机制系统，详细、深入、系统地介绍数据库管理系统内部机制。第四部分介绍数据库新技术，分别简要介绍分布式数据库与并行数据库系统、数据库访问技术、面向对象数据库与对象关系数据库、XML数据库技术以及数据仓库与联机分析处理技术。为方便读者学习，各章均附有习题。 本书可作为高等学校计算机专业或其它专业学生的数据库课程基础教材。全书在系统阐述数据库基本概念和原理的基础上

全书分为九章，引言，大数据治理与大数据服务，大数据治理工作机制，大数据治理现状分析和资源盘点，大数据治理专业能力，大数据服务专业能力，一体化大数据平台，一体化大数据平台 区块链，一体化大数据平台应用场景及典型案例，全面介绍了大数据相关从业人员所需的基本知识、专业能力，并给出了具体案例。

本书系统地介绍了较为常用的数据结构，主要包括线性表、栈、队列，串、数组、树和二叉树、图、查找表和排序，并按照高职高专计算机专业本课程大纲要求，对每种数据结构算法实现进行阐述，并对备种算法的时间和窄间性能作了简要分析。 本书内容详实，通俗易懂，理论的讲述够用为度，注蘑实践。每章都有要重点掌握的、在C语言习、境下调试通过的上机实训题，章末有大量标准化习题和上机操作题，并且上机操作题还配有参考操作步骤，使读者对每章的学爿从理论到实践都能得到进一步巩固。 本书可作为高职高专院校、技校、职高及社会办学相关课程的教材，也非常适合计算机相关专业初学者学刊使用，特别是要参加专升本考试的读者，是很好的学习参考书。

《数据库技术及应用实验与课程设计教程》是与《数据库技术及应用》(isbn978-7-302-27145-1)配套的上机实验及课程设计指导教程，以当前主流的关系数据库管理系统sql server2008和建模工具powerdesigner 15为操作平台，精心组织设计了13个上机实验和一个课程设计，包括sql server2008的安装、数据库的基本操作、表的基本操作、数据操作、数据查询、数据完整性控制、索引、视图、数据库安全性控制、存储过程、用户定义数据类型和函数、数据库事务设计、应用powerdesigner进行数据库建模及数据库课程设计。本书语言精练，实验目的明确，实验内容紧密结合教材，根据教材的章节精心编写，实验步骤清晰、可操作性强，使读者能够有效地将理论应用到实际当中，便于对教材知识的巩固。每个实验后均配有适量习题，便于学生课后练习。 《数据库技术及应用实验与课程设

本书系统地介绍了数据结构的基本概念和基本算法，主要内容包括：绪论，线性表，栈与队列，串，数组、特殊矩阵和广义表，树，图，排序，查找，算法的分析与设计，实验与上机指导。 本书特别注重突出应用性和实践性，实例和习题丰富，并在附录中给出了各章习题的答案。 本书适合作为应用型本科院校和成人教育计算机专业数据结构课程的教材，也可作为数据结构培训班的教材以及软件从业人员的自学参考书。

本书第1版列为*“面向21世纪课程教材”。这次再版时作了较大的修改和补充，增加了关系逻辑、递归SQL、对象联系图、UNfu的类图、ODMG标准、ODBC、JDBC和XML等内容。 本书详细介绍数据库系统的基本原理、方法和发展趋势。内容包括：数据库系统的基本概念、关系模型的运算理论、SQL语言、规范化设计理论、数据库设计与ER模型、存储结构、系统实现技术、对象数据库、分布式数据库、中间件技术、数据库与WWW、XML技术。 本书第1版在2002年获*优秀教材二等奖。本书是作者长期从事数据库数学和科研活动所获得的结晶。全书内容丰富，叙述严谨清楚，每章后均有适量的习题，适于教和学。与本书配套，还有习题解答书等出版物。 本书可作为高等院校计算机有关专业的数据库课程教材，也可供从事信息领域工作的科技人员和工程技术人员以及其他有关人员参阅。