SQL是使用最广泛的数据库语言，绝大多数重要的DBMS支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。

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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。

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商业分析有用吗？当然有用！商业分析是行走职场、创业启航的一项推荐技能。作者结合自己多年的工作经验，用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。本书分为6篇，共17章，其中第1篇是概念篇，讲述商业分析的基本概念；第2篇是基础篇，讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况；第3篇是进阶篇，讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题；第4篇是高阶篇，讲述如何应对复杂的商业难题；第5篇是基础实践篇，通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题；第6篇是高阶实践篇，通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的，从简单场景到复杂场景，从基础的方法到复杂的方法。因此，无论读者是否有数据分析基础和经验，都建议从头开始阅读，这样可以一步步提升认知，更快地掌握商业分析的方法。

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒图

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。

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。

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。

Access是Office办公软件系列中的重要组件，是桌面型关系数据库的一个典范。它让原本复杂的操作变得方便、快捷，使一些非专业人员也可以熟练地操作和应用数据库。全书共12章，介绍了Access数据库概述、Access数据库学习方法、表与字段属性、创建“人力资源管理系统”基础表、编辑各表之间的关系、创建查询、高级查询、创建窗体、创建报表、使用宏和VBA、导入与导出数据、数据库安全与优化等内容。本书以创建“人力资源管理系统”为例，由浅入深、结构清晰、实例丰富、图文并茂、实用性强、内容简单、通俗易懂，适合Access初学者、数据库应用从业人员、大专院校师生、计算机培训人员、办公人员等使用，同时也是Access爱好者的参考书。

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基

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本书系统论述了基于MATLAB的微分方程求解方法，全面介绍了微分方程的解析求解与数值求解方法，包括微分方程的初值问题、延迟微分方程与分数阶微分方程问题，并介绍了基于框图的初值问题求解方法。此外，本书还介绍了微分方程边值问题与偏微分方程问题的数值求解方法。本书可以作为一般读者系统学习微分方程的教辅教材，从另一个角度认识微分方程。

加速数字化转型，已经成为新时期组织生存和发展的必然选择。针对组织推进数字化转型过程中普遍面临的战略不明确、路径不清晰、过程方法缺失、价值难获取等共性问题和挑战，本书系统提出了数字化转型的体系架构和方法

本书是MySQL领域的经典之作，拥有广泛的影响力。第3版更新了大量的内容，不但涵盖了近期新MySQL 5.5版本的新特性，也讲述了关于固态盘、高可扩展性设计和云计算环境下的数据库相关的新内容，原有的基准测试和性能优化部分也做了大量的扩展和补充。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。本书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。

本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用，程序员可以

本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握S