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本书是数据仓库之父Inmon的新作，探讨数据的架构和如何在现有系统中有效地利用数据。本书的主题涵盖企业数据、大数据、数据仓库、Data Vault、业务系统和架构。主要内容包括：在分析和大数据之间建立关联，如何利用现有信息系统，如何导出重复型数据和非重复型数据，大数据以及使用大数据的商业价值，等等。

在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得 巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和计算机科学，对大数据这一主题进行了概要性探讨，并强调指出，大数据不仅改变了商业的运营模式，而且改变了医疗研究的进行方式。与此同时，它也引起了一些重要的伦理问题，作者据此对斯诺登事件、数据安全，以及家庭智能设备可能被黑客挟持等实例进行了讨论。

《精通Oracle SQL(第2版)》语言精炼、风趣，所涵盖的内容涉及SQL核心、SQL执行、分析函数、联结、测试与质量保证等，并提供大量实用性建议，且总结出方方面面的“技巧”，帮助读者在阅读过程中快速消化所看内容。新版针对Oracle 12c进行了大幅修订，以反映技术的发展动态。 《精通Oracle SQL(第2版)》旨在为Oracle数据库开发人员、DBA和架构师提供参考。

大数据是当前流行的热点概念之一，其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象，作为明确的技术发展趋势之一，基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 张俊林著的这本《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点，其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结

本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，由大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark，然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识，接着讨论了如何将Spark用于机器学习，同时介绍了常见应用中几个常用的算法。此外还收集了一些更加新颖的应用，比如通过文本隐含语义关系来查询Wikipedia或分析基因数据。

《大数据分析：点“数”成金》以大数据分析的商业及金融价值为主线，对大数据这一崭新领域进行了深入探索。《大数据分析：点“数”成金》以大数据技术的基本概念和演进历程开篇，随后详细介绍了不同类型的数据源及其对企业的重要意义、企业投资大数据技术的成功商业案例、有效利用数据集的技能，解析了打造大数据分析系统所需的存储、加工、软件平台及其他构成要素，海量数据的安全工具和技术，系统潜在风险及其规避方法，以及怎样对大数据进行分析并从中提取有价值的可用信息，并详实阐述了如何将大数据融入企业文化等问题。 《大数据分析：点“数”成金》不但向读者阐明了大数据分析的重要性，更淋漓尽致地展现了大数据分析的具体过程，从而帮助企业提升智能化水平、解决实际问题、提升利润空间、提高生产率并发现更多的商业机会

本书共5章，涉及使用SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中，章为数据分析方法概述，第2章至第4章为横截面数据分析方法。第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。 本书是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

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本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及系统。其中相关章节有对应的习题，以巩固所讲解的内容。读者更可以从网上获取相关拓展材料。

这是一本依据技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的著作，作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成。首先从技术层面讲解了Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；然后从应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；对Spark的性能优化进行了探讨。

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