本书全面阐述了新一代安全理论与安全架构，并结合作者自身经验层层剖析了包括Google公司在内的各大互联网企业所应用的各种关键安全技术的原理及具体实现。全书分为3部分，共15章。第一部分“安全理论体系”主要讲解了业界优选的安全架构体系（IPDRR模型、IA、网络韧性架构）与安全体系（ISMS管理体系、BSIMM工程体系、Google技术体系）建设理念。第二部分“基础安全运营平台”的主要内容有威胁情报、漏洞检测、入侵感知、主动防御、后门查杀、安全基线、安全大脑等。第三部分“综合安全技术”主要讲解了安全开发生命周期、企业办公安全、互联网业务安全、全栈云安全等方面的内容，并展望了前沿安全技术。期待本书可以给读者带来不一样的互联网企业整体安全架构理论和安全建设视角，让读者获得自身职业发展所需的专业信息安全知识！本书适合对信息
MongoDB自2009年推出以来，历经了近十年的发展，在这十年中，数据库领域可谓经历了翻天覆地的变化。本书深入剖析MongoDB新旧版本的特性，结合生产案例详细讲解MongoDB的常见故障；学习MongoDB索引，以便更好地掌握MongoDB性能调优技巧；描述备份恢复的重要性，让读者掌握MongoDB备份恢复技巧；充分利用MongoDB的水平扩展能力，详解MongoDB复制集、分片架构环境；很后讲解如何使用PMM性能监控平台，做好线上MongoDB的监控工作。
作为数据仓库和商业智能(DW/BI)行业中有影响力的领军人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典(第1版)》中确立了行业标准。现在，在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，本书涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。这些无与伦比的文章提供了成功地设计、部署和维护DW/BI系统的重要建议。主要内容：启动DW/BI项目和收集需求的注意事项集成式企业数据仓库的要素，其中包括总线架构和矩阵事实表的粒度性和三种基本类型渐变维度技术星型模式、外支架和桥接表维度建模高级模式提取、转换和加载(ETL)子系统与数据质量BI应用佳实践大数据注意事项
本书用幽默风趣的语言，结合大量的实例，深入讲解数据透视表中看似难懂的各种概念,从初级的数据透视表工具、数据透视表选项、数据透视表的刷新、数据透视表中的排序，到中级的动态数据透视表的创建、数据透视表函数GETPIVOTDATA的使用、在数据透视表中执行计算项、可视化透视表切片器，再到高级部分的使用SQL语句导入外部数据源创建透视表、使用MicrosoftQuery创建透视表、PowerPivot与数据透视表、数据透视图，以及最终的一页纸Dashboard报告呈现，都进行了详细的介绍。
随着移动通信和行动装置普及、物联网和网络发展，以及云端技术的不断进步，现今数据产生、搜集和储存方式比以往更为方便。数据挖掘与大数据分析可以从海量数据中，找到值得参考的样型或规则，转换成有价值的信息、洞察或知识，创造更多新价值。本书主要介绍数据挖掘与大数据分析的理论方法与实践应用，并加入丰富的实务案例介绍，具体说明如何应用数据挖掘与大数据分析技术以解决真实问题，深入浅出地剖析从数据中掏金的秘诀。全书共分为13章，内容涵盖数据挖掘基本概念与数据准备、数据挖掘的方法与实证、数据挖掘的进阶运用；书中也提供R语言与编程实例辅以说明，使读者更能融会贯通地应用数据挖掘方法，进而提升大数据分析和数字决策能力。
DB2数据库是IBM公司关系型数据库核心产品，在以及全球有着广泛的应用。针对DB2初学者，《循序渐进DB2：DBA系统管理、运维与应用案例》循序渐进地把DB2涉及的众多概念和知识介绍给大家。客户端连通性、实例、数据库、表空间和缓冲池、数据移动、备份恢复、SQL基础知识、DB2基本监控方法、运行数据库必须考虑的设置、DBA日常维护以及数据库常用工具都是本书关注的重点。在介绍这些数据库对象和概念的同时，作者尽可能从DBA日常工作的角度探究DB2数据库常规维护工作。本书同时还就表、索引、序列、触发器等数据库对象从应用设计的角度进行了介绍。本书适合DB2的初学者、DB2开发人员、准备参加DB2认证考试的读者以及DB2数据库管理人员学习和阅读。
本书结合大数据技术趋势和中兴通讯的长期实践，对大数据技术提出的理解，对大数据研究提供了初步的思路和建议。本书首先从大数据的需求和现状出发，分析目前大数据出现的问题，然后针对这些问题对大数据存储、大数据处理，以及大数据的可视化进行了充分的探索。
《语音库建设与分析教程》主要介绍笔者这几年在语音语料库建设和数据分析方面所做的一些工作和积累的一些初步经验，其中包括一套录音工具和九个Praat脚本程序的功能和用法，旨在解决语音语料库建设和数据分析中的一些技术问题和效率问题，并试图为语音语料库建设及其基础研究提供一个简便的框架流程。《语音库建设与分析教程》共分八个章节，主要包括语音语料库的录制与整理、生成TextGrid标注文件、生成语音声学参数文件、编辑TextGrid和PitchTier数据对象等方面的内容。
《深入解析Oracle：数据库的初始化》围绕“数据库的初始化”这个主题展开，详细介绍了数据库的创建、使用模板创建数据库、插接式数据库、数据库的启动和关闭、参数及参数文件、控制文件与数据库初始化、控制文件与启动校验、数据字典等内容，不但兼顾了Oracle10g、11g版本的功能，还为读者揭秘了刚刚发布的Oracle12c的。《深入解析Oracle：数据库的初始化》给出了大量取自实际工作现场的实例，在分析实例的过程中，兼顾深度与广度，不仅对实际问题的现象、产生原因和相关原理进行了深入浅出的讲解，更主要的是，结合实际应用环境，提供了一系列解决问题的思路和方法，包括详细的操作步骤，具有很强的实战性和可操作性，适用于具备数据库基础、打算深入学习Oracle技术的数据库从业人员，尤其适用于入门、进阶以及希望深入研究Oracle技术的数据库管理人
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廉启国编著的《Stata数据统计分析教程》定位为Stata入门级的书籍，以Windows平台下Stata13．1MP版本为基准，围绕数据访问、数据管理、数据呈现和数据分析4个核心问题进行了详细阐述(并介绍了大量实用且的第三方命令)。此外，本书还介绍了Stata编程以便提高用户日常科研工作效率并介绍了工作流程以有助于用户更好地实施项目管理(含数据的加密和恢复)。，本书通过两章对近年来比较热门的Meta分析和日常科研中频繁使用的样本量估计进行了介绍。
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集
