本书是畅销书《SQL基础教程》第2版，介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应近期新的DB的SQL之外，还新增了一章，介绍如何从应用程序执行SQL。

这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分（第1～3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和

本书共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的 内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和 实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2 行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书，读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术，还能学会如何将这些知识应用于实际问题，从而在这一快速发展的领域中取得优势。

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。 本书适合所有需要用图表展示信息和数据的人士阅读。

本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，值得每位创业家和企业家一读。深入理解精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的新企业找到你的关键指标确定底线，找到出发点在大企业中应用精益分析，打造新产品

无论是审计师还是会计师，在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题，甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发，讲解IT审计的学习技巧、SQL基础与实战技巧、Python基础与Python实战技巧，以及数据可视化技巧等。

《高性能MySQL（第3版）》是MySQL 领域的 之作，拥有广泛的影响力。第4版 新了大量的内容，全书共分为16章和6 个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的MySQL和MySQL相关工具等方面的内容。每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。《高性能MySQL（第4版）》不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。

《问卷数据分析：破解SPSS软件的六类分析思路（第2版）》系统介绍了使用SPSS软件进行问卷数据分析的思路及方法，分为四部分，分别是问卷设计、六类问卷分析思路、数据分析方法在SPSS软件中的操作和答疑解惑。其中问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前详细阅读这部分内容。读者可以结合实际情况选读六类问卷分析思路部分的内容。数据分析方法在SPSS软件中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSS软件中的操作细节，并且对输出结果进行说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难杂症，并且提供了解决方法。本书侧重于问卷分析的应用性，力求让读者在最短的时间内掌握使用SPSS软件分析问卷数据的方法并完成高质量的问卷数据分析报告。 使用SPSS软件分析调查问卷数据常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类

本书基于作者十多年的工作经验和分享，全面覆盖了从SQL基础查询到高级分析、从数据库设计到查询优化等内容，通过循序渐进的方式和简单易懂的案例分析，透彻讲解了每个SQL知识点。本书采用了近期新的SQL:2019标准，紧跟产业发展趋势，帮助读者解锁最前沿的SQL特性，同时提供了5种主流数据库的实现和差异。最后，本书还介绍了近期新SQL标准对文档存储（JSON）、复杂事件处理（MATCH_RECOGNIZE）、多维数组（SQL/MDA）以及图形存储（SQL/PGQ）的支持。

本书是介绍大数据算法设计与分析技术的教材，内容丰富，结构合理，旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法，切实培养读者设计、分析与应用算法解决大数据问题的能力。不仅适合计算机科学、软件工程、大数据、物联网等学科的本科生和研究生使用，而且可供其他相近学科的本科生和研究生使用。同时，该教材还可作为从事大数据相关领域工程技术人员的自学读物。

这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。

本书是作者十年数据领域实践经验的一次总结，系统介绍了企业的数据战略规划和企业内外部数据的应用，并在此基础上介绍了零售、快速消费品、汽车、航空、保险等行业的实战案例及作者的思考。本书通过与企业数据相关的理论体系、行业主题、行业案例、业务领域热点等主题，全面覆盖了不同行业的企业中数据的管理、分析与应用，对企业未来的数字化转型也做了简要介绍。相信不同类型的读者都能够从本书中获得自己想要了解的部分。 本书实战案例丰富，阅读门槛适中，适合想在企业中更好地利用数据的企业主、管理层、业务负责人阅读，也适合从事数据和AI相关工作，关注数据和AI在产业中发展趋势的读者阅读。

数据是自然和生命的一种表现形式。古人结绳计数、勒石记事，客观地记录了人类的成长和社会的发展。今天，大数据时代，数据洪流激荡着时代的发展。本书穿越数据的前世今生，回顾了数字和数据的基本演进过程，从数学家借助概率发现数据分布的秘密到量化看世界引领大数据思维；从虚拟现实、数据孪生、数据世界的规则深入探究元宇宙的数据本质，展现即将跟随元宇宙迸发的数据活力。本书能给读者以启发和参考，一起走向数字时代的未来。

本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 全书共19章，分为三个部分：基础篇（～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（

本书是一本帮助读者了解Access功能，建立数据库思维，并且指导读者快速开发一个小型数据库应用程序的指导手册。与大部分Access书籍一开始就引入大量数据库专业术语不同，本书以读者已有的Excel知识为基础，逐步过渡到Access的相关知识，让读者感觉自己不是在学习一门全新的Access技术，而是在已掌握的Excel技术上进行自然扩展，极大地减轻了读者的学担。本书适合对Excel操作比较熟悉，想进一步利用Access知识提升个人能力的MicrosoftOffice爱好者，以及想利用MicrosoftOffice技术进一步提高工作效率的职场人士阅读。此外，本书对于已掌握一些Access知识，但对Access还没有形成清晰逻辑的Access初学者也非常适用。

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。

本书示范应用的SPSS软件和R软件，是当前量化研究中的主流。 本书将研究方法、统计分析和软件操作三方面的主要知识进行了的融合，对20多种统计分析技术的讲解都配有图示清晰、步骤详细的范例，十分便于读者学习领会、照猫画虎。 本书的内容组织方式相对于将统计学和软件应用分别成书的做法，更能帮助读者在整体上对量化研究融会贯通。在难度的把握上，立足于为量化研究的初学者服务，材料选择、内容设计都比较基础，因此，完全可以作为社会学、心理学、管理学、教育学等学科的本科生和研究生的量化研究方法课程的教材。