《华为数据之道》 《华为数据之道》 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优选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（～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

《数据恢复技术深度揭秘》第二版是在版的基础之上增加和充实了服务器磁盘阵列（RAID）的恢复技术，新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。本书从逻辑类恢复和物理类恢复两个层面全面讲解当前实用的数据恢复技术。在逻辑类数据恢复方面，内容包括MBR磁盘分区、动态磁盘分区、GPT磁盘分区、Solaris分区、APM分区、BSD分区的恢复技术；Windows平台的FAT32、FAT16文件系统、NTFS文件系统、ExFAT文件系统的恢复技术；UNIX平台的UFS1、UFS2文件系统恢复技术；Apple平台的HFS 文件系统恢复技术；Linux平台的EXT3、EXT4文件系统恢复技术；还包括Windows、UNIX、Apple、Linux平台的RAID-0、RAID-1、RAID -1E、RAID-5、RAID-5EE、RAID-6、HP双循环等磁盘阵列恢复技术。在物理类数据恢复方面，内容包括各大品牌硬盘出现电路故障、磁头

R语言作为如今热门的编程语言之一，它由统计学家开发，在解决数据分析问题时具有先天优势。它是一门新兴的语言，掌握它，就是掌握了一门高校的数据分析软件。随着大数据的轰炸，R语言的功能越来越丰富，越来越多的人对R语言产生了兴趣。R语言的特点主要是开源性、全面性、操作简便性、可扩展性等。《基于R语言数据挖掘的统计与分析》的编写是为了让对R语言有兴趣的读者能更加了解R语言，了解大数据时代的数据挖掘等。

本书介绍了 PostgreSQL 内部的工作原理，包括数据库对象的逻辑组织与物理实现，进程与内存的架构。并依次剖析了几个重要的子系统：查询处理、外部数据包装器、并发控制、清理过程、缓冲 区管理、WAL、备份及流复制。本书为 DBA 与系统开发者提供了一幅全景概念地图，有助于读者形 成对数据库实现的整体认识，亦可作为深入学习 PostgreSQL 源代码的导读手册，对于理解数据库原 理与 PostgreSQL 内部实现大有裨益。 本书适合数据库开发人员及相关领域的研究人员、数据库 DBA 及高等院校相关专业的学生阅读。

《SQL Server 数据库经典译丛：SQL Server 2012 深入解析与性能优化（第3版）》呈现大量专家建议和实例，指导您在透彻理解SQL Server和Windows内部原理的基础上排除SQL Server 2012故障。通过学习《SQL Server 数据库经典译丛：SQL Server 2012 深入解析与性能优化（第3版）》，您将能熟练使用具体的故障排除工具，并正确解释工具的输出结果，从而迅速地查找和排除SQL Server所在服务器的各种性能问题。 主要内容 完整介绍查询的生命周期，呈现实际环境中的SQL Server架构 介绍服务器硬件和存储系统，分析SQL Server如何使用内存以及正确的内存配置方式 探讨查询的处理和执行，讲述锁和tempdb数据库的工作原理 分析如何使用故障排除工具针对系统范围的性能问题收集数据、展开分析并找到根源 详述如何使用PowerShell和展事件来增强故障排除工具集，以及如何在

本书是纳迪赫和雪莉二人对数据可视化创新、创意实践的总结和反思。全书12个主题作品、24篇精彩故事，从奥运会历史到美国总统和欧洲王室轶事，从暑期热门电影到星座神话、女性传奇――二人精诚合作，探索了可视化叙事的多种技术和形态，突破了数据可视化工具属性和美学表达之间的界限。书中内容翔实，见解独到深厚，通过对项目背景、创作历程和关键方案的阐述，揭示了数据可视化创意编程的思维方式和技术路线。本书非常适合那些对数据可视化和信息设计感兴趣的人或业内相关人士，尤其适合那些欣赏数据叙事之美，并期待借此提升自身业务能力的人阅读。

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本书重点介绍数据质量管理与安全管理的理论及应用。首先通过数据管理现况和问题的分析,提出数据质量管理的步必须是将各种来源的数据标准化，具有统一的数据格式和规则。书稿中强调了提高数据质量不仅可提高信息系统的质量，还可提高经营活动的质量。需要制定质量管理计划或执行具体的质量管理活动。定义了数据质量的准确性、一致性、可用性、可达性、及时性、安全性这6个标准以及对应的管理流程，划分了5个能力成熟度的等级，界定了从管理者到执行者等各个质量管理活动和责任。提出多项数据质量管理主要技术和各国实用案例，还进一步在Orange数据库中实践了数据质量诊断流程。书稿后半部针对日益增长的数据库安全性的需求，提出了安全管理系统构建、访问控制，数据伪装等具体可行的技术手段，最后还将数据安全技术推广到大数据的应用场景

《MySQLWorkbench数据建模与开发》提供了一些已经过验证的策略、实践和详细的实例。其中包括了安装MySQLWorkbench、创建数据库模型、配置和部署数据库、认证用户、可视化地设计脚本和系统性能化。在这本书中，还全面涉及了逆向工程、数据库迁移和安全性等。 主要内容： ·安装MySQLWorkbench ·建立和配置MySQL数据库 ·建立、测试和管理连接 ·涉及的关系数据模型 ·创建函数、过程和触发器 ·对数据库进行逆向工程并捕获定义 ·编写、调试并部署用户脚本 ·维护本地和远端实例管理器 ·授予系统或模式级的用户权限 ·老版本数据库的迁移和融合

本书讲述在流行的大数据分布式存储和计算平台Hadoop上设计实现数据仓库，将传统数据仓库建模与SQL开发的简单性与大数据技术相结合，快速、高效地建立可扩展的数据仓库及其应用系统。 本书内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用HIVE进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hue将数据可视化，以及数据仓库中的渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员，也适合高等院校和培训机构相关专业的师生教学参考。

今天，数据是系统设计的众多挑战中非常核心的部分。我们需要解决许多难题，例如可伸缩性、一致性、可靠性、效率以及可维护性。此外，工具的选择纷繁复杂，包括关系数据库、NoSQL数据库、流式处理器或批处理器以及消息中间件。对于应用程序来说，哪个才是正确的选择？如何才能搞清楚所有这些时髦词？在这本务实且全面的指导之作中，作者Martin Kleppmann会带你领略这一领域的多样性，他会分析各种数据处理工具和数据存储工具的优缺点。软件在不断变化，不过基本的原则没有变。通过《设计数据密集型应用（影印版）》，软件工程师和架构师会学到如何在实际中应用这些原则，如何在现代应用程序中充分使用数据。

《高校数据仓库系统建设与应用》共分6章。章主要介绍数据仓库的概念、背景及大数据研究展望。第2章介绍数据仓库相关的技术原理。第3章介绍数据仓库项目需求分析的流程、方法、原则，以及数据仓库需求分析应包含的内容。第4章结合高校业务特点，根据数据仓库系统建设过程介绍各环节，主要有建设流程、系统架构、主题规划、源数据分析、数据模型设计、ETL设计、ETL开发、ETL测试、系统运行监控和报表设计开发，重点阐述每个环节采用的技术方法、实现过程及注意事项。第5章介绍数据仓库元数据管理、数据质量管理和系统运维管理，其中重点介绍数据质量监控系统的设计及实现。第6章通过剖析高校的核心管理业务、数据分析指标和分析案例，来详细说明数据仓库在高校各业务管理中的应用。

本书阐述了数据流分类问题的基础理论、技术方法以及应用实践，为面向实际数据流开展分类数据挖掘任务提供了理论与实践基础。全书共分四篇12章。篇是引言篇，本篇首先简介数据挖掘的相关概念，然后介绍数据流挖掘的相关定义、应用背景及理论基础与技术，最后重点总结数据流分类挖掘的主要研究进展并归纳了存在的关键问题；第二篇是基础篇，本篇主要阐述了分类挖掘任务中常用的模型与技术，为后续数据流分类方法提供技术基础；第三篇是专题篇： 本篇首先总结分析适宜于数据流环境的几种集成模型，并通过两个示例讲解了基于加权集成模型的数据流分类算法的应用。然后详细介绍若干数据流的概念漂移检测与分类方法、不完全标记数据流分类方法以及面向实际应用数据的特征选择方法，并通过在模拟与实际数据上的大量实验考察了这些方法的分类性