《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

本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法，系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理，梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法，阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分：基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果，计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法，真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材，也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均

Microsoft Excel 365功能卓越，全球无数企业和个人用户使用Excel365来收集、理解和解读数据。Excel办公系列书籍在广大读者中引起热烈反响，一直畅销不衰。本书对上一版做了全面细致的更新，娓娓道来，指引你创建和使用电子表格，编写公式和自定义函数，可视化数据，以及基于组织的数据创建报表和预测。本书既适合初级用户，也适合高级用户，将帮助你解锁数据的价值和潜力。

Python是一门开源的计算机编程语言，凭借其易学、灵活等特点，得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异，金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进，Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。 本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延

本书以Oracle12c为蓝本，是一本专门为从事Oracle数据库设计、Oracle应用系统开发、Oracle环境应用维护及Oracle系统管理人员编写的样例参考书。通过参考和使用这本书，可以使一线的技术人员快速掌握Oracle系统的使用方法和技巧。 本书共有28章，每章都给出详细的样例与使用说明，全书基本覆盖了Oracle12c的SQL、PL/SQL及DBA日常管理的基本部分，每章节按照主题进行内容的描述，每个主题构成完整的内容单元。使用者可直接从这些主题中查阅到所需内容。每个主题都以“问题的提出”、“实现技术”、“实现步骤”、“说明”来描述。在“实现步骤”中给出具有参考价值的样例介绍。

本书内容包括高可用性、数据库备份与恢复，以及数据库优化。这三部分是 Oracle DBA必须掌握的内容，尤其是 RAC、Data Guard和 Stream部署在很多企业应用系统上，提供了系统的高可用性以及高可靠性，已经成为企业招聘面试的必考内容。 本书高可用部分介绍了 RAC、Data Guard和 Stream的原理、架构以及安装部署技术，同时还介绍了 ASM存储以及 Clusterware的维护技术。备份与恢复部分详细介绍了 Oracle的所有备份和恢复技术。数据库优化包括 SQL优化和数据库实例优化技术，并介绍了性能分析工具 Statspack与 AWR。各部分所涉及的技术都使用了大量的实例来说明。 本书面向需要进阶的初级 DBA、中级 DBA以及准备 OCM考试的读者。如果读者有着丰富的 DBA经验，但对于某些原理如 RAC、Data Guard、Stream和 ASM等不甚了解，也可以从书中获得解答。

Oracle 12c数据库是 Oracle公司推出的旗舰级数据库。本书全面、详细地讲解了 Oracle 12c数据库管理技术，是学习 Oracle数据库管理的实用教材。 全书共分 24章，通过近千个范例详尽讲解了 Oracle 12c数据库体系结构、安装与卸载、各种数据库对象、 PL／SQL语言、数据库备份与恢复、用户与管理等技术。书中每章的内容不但概念清晰、操作步骤明了、示例丰富，而且更侧重于满足实际工作的需要。 本书适合 Oracle数据库初学者以及初级 Oracle数据库管理员使用，也适合作为 Oracle数据库管理技能培训用书。

《Oracle RAC核心技术详解》由Oracle RAC专家结合其多年的研究和工作经验撰写而成，不仅介绍了RAC的基本原理，同时包含一些和实际案例，以帮助读者更好地理解RAC的工作原理，以及如何在实际工作中运用这些知识来解决问题。 本书分为两部分，共13章。部分（章~第9章）对集群管理软件进行了详细介绍，涵盖关于10g CRS 和11g GI 的核心技术的详细介绍，包含集群的核心组件CSS、CRS以及11gR2新增的OHAS组件和守护进程，同时还包含诊断集群问题常用的诊断工具介绍。此外，由于从11gR2版本开始ASM已经变成了集群管理软件的一个组件，作者在这部分还介绍了和集群、数据库相关的ASM知识。第二部分（0章~3章）讲解RAC 数据库的核心技术—内存融合（Cache Fusion），详细介绍了内存融合技术的核心组件以及工作原理，并且还对RAC相关的性能调优知识进行了介绍，同时作者对RAC

数据是组织的重要资产，做好数据管理是盘活数据资源，释放数据价值的有效手段。本书以数据管理为主题，分为背景篇、标准篇、贯标篇、评估篇和政策篇五个篇章，首先梳理了数据管理的概念、背景和发展历程，为读者建立对数据管理的总体认识；其次详细解读国家标准――数据管理能力成熟度评估模型（以下简称DCMM），帮助读者深入理解DCMM标准及其内涵，掌握开展数据管理活动所需的理论知识，指导读者应用DCMM标准构建数据管理体系，并开展数据管理贯标评估活动。

《Python科学计算和数据科学应用(第2版)使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。

《AIGC辅助数据分析与数据化运营(套装)(全2册)》由宋天龙著

《基于Oracle的SQL优化》是一本与众不同的书，它的目的是使读者真正掌握如何在Oracle数据库里写出高质量的SQL语句，以及如何在Oracle数据库里对有性能问题的SQL做诊断和调整。《基于Oracle的SQL优化》从Oracle处理SQL的本质和原理入手，由浅入深、系统地介绍了Oracle数据库里的优化器、执行计划、Cursor和绑定变量、查询转换、统计信息、Hint和并行等这些与SQL优化息息相关的本质性内容，并辅以大量极具借鉴意义的一线SQL优化实例，阐述了作者倡导的“从本质和原理入手，以不变应万变”的优化思路，最后还介绍了作者在实际工作中总结出来的Oracle数据库里SQL优化的方法论。《基于Oracle的SQL优化》适用于使用Oracle数据库的开发人员、OracleDBA和其他对Oracle数据库感兴趣的人员，也可以作为各院校相关专业的教学辅导和参考用书，或作为相关培训机构的培训教材。

真实世界中的序列数据随时间推移呈爆炸式增长，如何设计面向序列数据的知识发现方法是当前研究的热点之一。本书以深度学习和多视图学习为理论基础，以序列数据为研究对象，为面向序列数据分析提供多视图的学习方法与技术，同时为典型场景下的序列数据分析提供多视图深度学习解决方案，以期为序列数据分析、多视图学习领域的研究及应用提供参考。本书针对序列数据的动态性、突变性、不确定性和时空关联性等特点，探讨多视图学习理论，构建面向序列数据的多视图方法，概述基础理论与传统方法，并系统地介绍多视图序列数据应用领域的研究理论、算法及成果。全书兼具理论性、资料性和实践性，可供从事机器学习、数据挖掘、交通工程、智慧医疗等学科领域的教研人员、研究生使用，也可供上述领域的企业工程研发人员参考。