这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。 本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。

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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本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，包括Oracle 11g概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓，快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例，帮助读者更好地巩固所学知识，提升能力；随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程，力求让学习者能学以致用，真正获得数据库管理经验；附赠的光盘中给出了视频讲解

自从2015年提出中台的概念后，数据中台的概念就火遍了整个互联网圈。数据中台是实现企业数据智能的重要手段，但是数据中台是什么、为什么要搭建数据中台、数据中台究竟应该怎么搭建，这些问题的答案却很少有人知道。本书从“数据采集”“数据存储”“数据打通”“数据应用”的角度，基于作者多年搭建数据中台的实战经验，毫无保留地为大家解析从0到1搭建数据中台的全过程。每个章节都有大量的实战案例，希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。本书的读者范围很广，无论你是想要进行数据化转型的公司高层、一线的产品经理、运营/设计/开发人员，还是对数据领域感兴趣的学生或从业人员，都可以从中学到想要的内容。

本书通过大量的绘图和详细的说明，从技术层面以简单易懂的形式讲述大数据分析。这是一本从系统结构搭建到实际开发逐步推进的教科书。书中的知识点包括大数据分析时所需的分布式处理、机器学习，以及分布式存储、分布式计算、开发时可能遇到的瓶颈，还包括大数据的收集、积累、活用以及元数据的使用与管理等。本书适合大数据领域的广大爱好者、商务人士和工程技术人员用于了解、学习、掌握、运用大数据技术进行大数据分析，也适合作为该领域的职业院校和高校本科相关专业的教材及研究生辅助教材。

本书主要围绕南京图书馆非物质文化遗产影像资源的采集、制作、加工、传播以及数据库建构这几个方面展开，对近十年来的工作加以总结和思考，对非遗影像的制作和收藏提出建设性的意见。本书共分为九章，层层递进。第一章主要介绍公共图书馆与非物质文化遗产的关系，阐述其中的渊源，引出公共图书馆的非遗影像制作工作的必要性和重要性。第二章主要介绍南京图书馆十年来非遗影像数据库的建构历程，介绍工作经验和基本情况。第三章从《何处忆江南》这个项目来分析非遗影像专题中对非遗项目的选择标准。第四章从技术层面介绍南京图书馆外拍团队的拍摄技术和后期剪辑技术。第五章以《何处忆江南》这个项目分析非遗影像中非遗传承人的选择和人物的形象架构。第六章从视听语言角度，分析非遗影像的声音和画面，如何做到声画的统一。第七章从精

本教材《大数据分析与应用实验教程——基于Tempo平台》的编写，是在《大数据分析与应用》教材的基础上，以Tempo平台为实验工具的实验课本，旨在为读者提供系统全面的大数据分析与应用知识，并通过实验的方式，让读者深入理解各种大数据分析方法的原理和实践技能。通过实验的亲身体验，读者将能够更加深入地理解大数据分析的核心概念和方法，掌握Tempo大数据处理平台的使用技巧，从而在实际学习中灵活应用所学知识。本教材紧紧围绕“构建知识体系，阐明基本原理，引导理论实践，掌握相关应用”的指导思想，对大数据分析与应用知识体系进行了系统梳理。本书第一章介绍了大数据分析的相关概念、大数据分析模型的建立方法；第二章介绍了Tempo平台的功能模块以及创建课堂、添加实验、发布实验等常用功能的快速入门；第三章介绍了数据预处理，本书

本书主要分三部分内容：上篇Python基础，分5个章节介绍Python基础知识，主要包括Python概述、程序结构、函数、组合数据类型和面向对象编程基础；中篇Python数据挖掘实战，分2个章节介绍Python实现数据挖掘的过程和实战案例，主要围绕Python实现一个网站的简单搜索引擎、静态网站爬虫、动态网站爬虫和网络爬虫框架Scrapy几部分内容展开；下篇Python数据处理和分析案例，分3个章节介绍使用NumPy进行数据计算、使用Pandas进行数据分析及Matplotlib、seaborn和Bokeh数据可视化和实战案例。

Oracle数据库是关系型数据库领域重要的产品之一，在市场上赢得了广大用户和技术爱好者的信赖。在使用数据库产品的过程中，如何通过优化提升性能，通过诊断分析解决问题，一直是这个领域重要的议题。随着Oracle 12c版本的深入使用和云技术的蓬勃发展，关于12c的版本特性也备受关注。 本书汇聚了Oracle数据库领域的一批技术专家，通过成长历程分享、技术经验讲解、诊断和优化案例分析，将其独特的经验和视角分享给广大读者。作者希望通过这些各具特色的实践分享，让读者找到对自己有益的学习方法和诊断优化思路。 本书适用于对Oracle数据库技术有一定的了解，希望深入学习的数据库从业人员，尤其是希望深入研究Oracle数据库的管理人员。

本书共分两个阶段，阶段进行SQL Server的专业内容教学，让学生学会SQL Server数据库的配置、T-SQL语句、存储过程、触发器、用户管理、备份与恢复等基础知识；第二阶段在掌握SQL Server基础理论知识的前提下，辅以融合课程知识和技能点的基于企业真实项目的综合实践项目。本书以课程组开发的“采购数据库PO”为主线进行编写，每个章节都包含知识点、实训、课后习题部分。 本书适合作为数据库类课程的，也可供数据库爱好者阅读和参考。

本书将从物联网概述，到物联网相关架构、关键技术与应用，紧密结合物联网系统中的智能数据处理应用，从物联网系统数据处理的算法、架构以及数据处理的多个关键技术进行深入讲解，包括物联网图像处理、数据融合、大数据处理算法等多个方面。很后将结合多个物联网应用领域，对物联网及其数据处理的实际应用展开深入的描述。

全书共8个项目，内容包含：开发环境搭建、Python语法基础实现、Python的序列操作、函数实现、面向对象编程、文件操作、Numpy数值计算、Pandas统计分析。每个项目先给出知识目标、能力目标和素质目标，再通过设计若干小任务引出主要知识点，重在培养读者采用Python语言进行数据分析的基本思想与方法，突出分析与解决问题的思路，强化读者良好的编程规范与风格，充分体现软件职业素养要求。书中每个案例的操作都有录屏，读者可以通过扫描书中二维码观看视频完成代码编写学习。同时，本书还附赠课件等资源。本书结构新颖，突出实践性与应用性，可作为高职高专大数据技术、软件技术、云计算技术应用及其他计算机相关专业的教学用书或培训教材，也可供计算机爱好者自学参考。

本书全面、翔实地介绍了应用Oracle11g数据库管理系统进行数据库管理的各种操作以及数据库程序开发所需的各种知识和技能。主要内容包括：案例数据库设计、初识Oracle11g、数据库操作、数据表操作、查询操作、视图和索引操作、存储过程操作、游标、事务和锁、触发器操作、数据库安全操作、数据库管理操作和Oracle数据库程序开发。作者在多年的数据库应用与教学经验的基础上，根据软件行业程序员和数据库管理员的岗位能力要求以及学生的认知规律，精心组织编写了本书内容。全书通过一个实际的“eBuy电子商城”数据库的管理和应用，以案例的形式介绍Oracle11g的管理和开发技术，适合“理论实践一体化”的教学方法，将知识讲解和技能训练有机结合，融“教、学、做”于一体。同时提供教材中数据库的完整脚本和配套电子课件。本书可作为高职高专软件技术、

本书是一本介绍数据分析相关算法的学习指南，主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。本书的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例，内容丰富、容易理解。本书共9章，第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系；第2章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维，包括数据思维认知、数据挖掘“定律”；第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例，其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。本书适合从事数据分析工作的读者自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。

本书在基本数据结构的基础上，围绕一些常用的高级数据结构，结合大量实战例题，深入分析“数据结构是如何服务于算法的”，这也是本书编写的一个核心理念：学习数据结构是为了“用好”数据结构。本次修订除了改错，主要是更换全书的程序代码为（C++）。本书的适用对象包括：中学信息学竞赛选手及辅导老师、大学ACM比赛选手及教练、高等院校计算机专业的师生、程序设计爱好者等。