《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

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的

本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 第一部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库打开、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log进行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。

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。

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。

本书共13章，主要内容涵盖Python语法及数据分析方法。第1章主要介绍数据分析的概念，使读者有一个大致的印象，并简单介绍本书频繁使用的Python的5个第三方库。第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。第3章介绍Python编程基础。第4章到第7章介绍使用Python进行简单数据分析的基础库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib库，并介绍使用正则表达式处理数据的方法。第8章到第13章属于进阶内容，但也是Python数据分析的基础，结合机器学习介绍一些常见的用于数据分析的机器学习算法及常用的数学模型。

《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，使其体系更符合国内本科数据库课程教学要求。本书第1章概述数据库系统，第一部分（包括第2~6章）讲述关系语言的基本概念，第二部分（包括第7~9章）介绍数据库设计与应用程序开发技术，第三部分（包括第10~14章）介绍数据库管理系统实现的核心技术，第四部分（包括第15~17章）介绍大数据分析、区块链数据库、高级应用开发等高级话题。 本书既可作为高等院校计算机及相关专业本科生的数据库课程教材，也可供数据库领域的技术人员参考。

本书包括导论以及对齐 (Align)、细化 (Refine)、设计 (Design) 三章。通过将业务术语、逻辑和物理三个建模层次重命名为对齐、细化、设计, 在名称中包含了该层次所做的工作。 导论介绍了数据模型的三个特征——准确性、最小化和可视化; 数据模型的三个组件——实体、关系和属性; 数据模型的三个层次——业务术语 (对齐)、逻辑 (细化) 和物理 (设计), 以及数据建模的三个视角——关系、维度和查询。第1章对齐 (Align) 是关于通用业务术语的, 以便每个人都能在术语和总体计划范围上保持一致。第2章细化 (Refine) 是关于搜集业务需求的, 即完善我们对项目的了解, 专注于关键业务要点。第3章设计 (Design) 是关于技术需求的, 即针对独特软硬件需求进行模型设计。 对齐、细化和设计，这就是本书遵循的方法，并通过“宠物之家”案例对概念加以强化。本书适合需要将建模技能

图作为一种新型的建模方式，非常适合在不确定模式下建模和存储数据。Neo4j是一款高性能的图数据库，作为图数据库的先驱，已广泛应用在金融风控、知识图谱、社交、政企关系和工业设计等领域。本书的两位作者，一位是资深的Neo4j专家，另一位是建模领域的大师，联合为我们呈现了图数据库Neo4j数据建模和模式设计的相关方法与技巧。本书适合所有对数据建模，尤其是非结构化的图建模感兴趣的读者阅读学习。

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。

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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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。

内容简介本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，前两版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动，以真实的行业应用为依托，帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例，涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域，将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合，让读者在实践中快速地掌握针对不同行业的数据挖掘方法。本书不仅适合零基础的读者自学，还适合作为相关专业的教材。为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下附加价值：（1）上机环境：提供相关工具的环境配置文件，省去配置环境的烦琐操作，方便省心。（2）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，开箱即用，增强实操性。（3）程序代码

这些年，随着工业互联网、人工智能科技的迅猛发展，企业数字化转型是大势所趋。而企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）是信息化时代企业最重要的管理层信息系统，在数字化时代同样也是扮演着非常重要的角色，依然是企业的数据枢纽。ERP为企业的信息化建设提供了一种系统的集成解决方案。本书力求从务实的角度，系统地阐述ERP的原理、设计与实施理论，为企业管理者、IT人员提供理论参考，推动ERP应用的健康发展。本书对ERP相关知识的讨论涵盖了原理、设计与实施的全部过程。前5版图书出版后均引起了很大的社会反响，作者收到大量读者来信，并与读者进行了良好的交互。鉴于工业互联网、人工智能、区块链等技术的高速发展给ERP及企业信息化带来的冲击与变革，本书再次改版。本书适合企业的各层领导、项目经理、系统分析员及高级程序员阅读，

时至今日产生的数据量达到了一个惊人的地步，而且还在不断增长。Apache Sparki已经成为分析大数据的实际工具，并且也是数据科学工具箱的关键部分。本书针对Spark近期新版本进行了更新，将Spak、统计方法和真实数据集结合在一起，教你如何运用PySpark、Spark Python API和Spark编程中的其他很好实践来解决分析问题。 数据科学家Akash Tandon、Sandy Ryza、Uri Laserson、Sean Owen和Josh Wills介绍了Spark:生态系统，然后深入研究将常用技术（包括分类、聚类、协同过滤和异常检测）应用于以下领域：基因组学、安全工作和金融。此更新版本还涵盖图像处理和Spark NLP库。 如果你对机器学习和统计学有基本的了解，并且能够使用Python进行编程，那么本书将帮助你开始进行大规模的数据分析。

本书研究了随机向量、随机矩阵、随机子空间和用于量化高维不确定性的对象的行为。高维概率借鉴了概率论、分析学和几何学的思想，并成功地应用于数学、统计学、理论计算机科学、信号处理、很优化等领域。这是一本整合理论、关键工具，以及现代高维概率应用的教材。集中不等式是本书的核心内容，它涵盖了霍夫丁不等式和切尔诺夫不等式等经典结果以及矩阵伯恩斯坦不等式等新发展的理论。本书还介绍了基于随机过程的强大方法，包括斯莱皮恩不等式、苏达科夫不等式、达德利不等式，以及基于VC维数的通用链和界。书中配有大量插图，涉及协方差估计、聚类、网络、半定规划、编码、降维、矩阵补全、机器学习、压缩感知和稀疏回归等内容的经典和现代结果。而且书后还给出了许多练习题的提示。

本书是中国计算机学会青年计算机科技论坛在2021年举办的“大数据治理的关键技术路径”深度思辨论坛的成果，着重讨论大数据治理的内涵和大数据治理的可行技术路径，包括大数据治理的背景与内涵、大数据安全与隐私保护、大数据管理与数据流转、面向大数据应用的算法治理等内容。书末还收录了深度思辨论坛的起源、论坛组织纪实与精彩观点，梳理了大数据治理中的挑战，并对未来的潜在研究方向进行了展望。 本书适合从事大数据相关工作的研究者和工程师阅读。

在数字智能时代，数据能力已经成为管理者的基本能力，成为其胜任未来管理岗位和晋级领导岗位的必需能力。管理者的数据能力水平决定着其在企业中所能够胜任的层级。提升管理者的数据能力成为企业数字化转型的关键举措之一。本书主要介绍了企业管理者所需要具备的数据能力，包括管理者的数据能力维度与4M 模型、数据思维能力、数据管理能力、数据体系化场景的应用能力、数据分析能力、数据领导能力。撰写本书的目的是让管理者掌握企业数据基本管理和应用之道，利用数据赋能管理，让管理可见、过程可控、结果可达。

本书详细地介绍使用 Access 开发数据库系统的知识、技术与实际应用。全书共 13 章，每一章都是一个独立的主题，以数据库系统的开发流程来组织各章内容和排列顺序，有助于梳理 Access 知识体系和数据库开发流程。本书内容包括 Access 数据库术语、数据库对象及其视图、Access 界面环境的使用与 、数据库的整体设计流程、创建数据库和表、设计表结构、设置表的主键和索引、创建表之间的关系、在数据表视图中操作数据、使用查询操作数据、使用窗体显示和编辑数据、使用报表呈现与打印数据、使用表达式和 SQL 语句、使用宏让操作自动化、管理和维护数据库等内容， 一章介绍了开发一个数据库管理系统的具体方法和步骤。为了帮助读者 好地理解在开发数据库的过程中涉及的 Access 知识和技术，本书提供了 72 个案例，读者可以在学习过程中多加练习，不断积累实战

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。

《企业级大数据平台构建：架构与实现》是一部教你如何从0到1架构与实现一个企业级大数据平台的著作，是作者在大数据和系统架构领域工作超过20000小时的经验总结。 作者朱凯从横向视角出发，手把手教你如何拉通Hadoop体系技术栈，以此搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台。通过阅读本书，大家一定能找到灵感和思路来应对实际工作中面对的问题。 本书在逻辑上分为三大部分： 背景篇（靠前～2章）：简单阐述了企业级大数据平台的重要性，并指出了作为一个企业级大数据平台应当具备的能力。接着抛砖引玉介绍了通过Hadoop生态体系去构建一个企业级大数据平台可以使用的技术栈的核心概念，如HDFS、HBase、Spark等。 方法篇（第3～6章）：详细讲解了集群服务、安所有渠道关、服务授权、Kerberos认证、单点登录和集群用户整合等各个方面的背景知识与配置整

图作为一种新型的建模方式，非常适合在不确定模式下建模和存储数据。Neo4j是一款高性能的图数据库，作为图数据库的先驱，已广泛应用在金融风控、知识图谱、社交、政企关系和工业设计等领域。本书的两位作者，一位是资深的Neo4j专家，另一位是建模领域的大师，联合为我们呈现了图数据库Neo4j数据建模和模式设计的相关方法与技巧。本书适合所有对数据建模，尤其是非结构化的图建模感兴趣的读者阅读学习。