数字经济已成为各国经济增长的新动能，并上升为国家发展战略，各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络，重点分析了全球主要国家和地区数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同，特别介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则及规则间的弥合，也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家和地区的立法现状，同时展望了全球数据跨境规则的未来走向，在此基础上对我国的数据跨境流动治理规则现状进行梳理，并对其实施与完善提出了相关建议。本书语言平实易读，主要以法律法规、执法部门的解释性指南、判决书等一手资料作为参考，介绍分析了国内外立法现状和法律实践。
大数据知识工程旨在从大数据中获取知识、表示知识，并基于这些知识进行推理计算，解决大数据背景下的实际工程问题。大数据知识工程是信息化迈向智能化的必由之路。本书全面系统地介绍大数据知识工程的有关内容。全书共9章，第1章介绍大数据知识工程的背景；第2章介绍大数据知识工程的“三跨”特点及面临的“散、杂、乱”挑战；第3～6章介绍知识表示、知识获取与融合、知识表征学习、知识推理四个核心环节；第7章介绍教育、税务、网络舆情领域的大数据知识工程应用；第8章指出未来研究方向；第9章对全书进行总结。
《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
本书中文版分为基础篇和进阶篇，深入探讨了数据挖掘的各个方面，从基础知识到复杂的数据类型及其应用，涉及数据挖掘的各种问题领域。它超越了传统上对数据挖掘问题的关注，引入了高级数据类型，例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社交网络数据。到目前为止，还没有一本书以如此全面和综合的方式探讨所有这些主题。 基础篇（包括原书的第1-13章）详细介绍了针对数据挖掘的四个主要问题（聚类、分类、关联模式挖掘和异常分析）的各种解决方法、用于文本数据领域的特定挖掘方法，以及对于数据流的挖掘应用。 进阶篇（包括原书的第14-20章）主要讨论了用于不同数据领域（例如时序数据、序列数据、空间数据、图数据）的特定挖掘方法，以及重要的数据挖掘应用（例如Web数据挖掘、排名、推荐、社交网络分析和隐私保护）。 本书在
本书一共分为3篇：基础篇、案例篇和工具篇。 基础篇 从理论基础和基本原理层面介绍了MySQL的安装与配置、升级和体系结构，information_schema、sys_schema、performance_schema和mysql_schema，MySQL复制，MySQL事务，SQL语句优化及架构设计基础知识。 案例篇 从硬件和系统、MySQL架构等方面给出了性能优化的十几个案例，包括：性能测试的基本优化思路和*需要关注的性能指标解释、对日常SQL语句执行慢的基本定位、避免x86可用性的一般性方法、节能模式会怎样影响性能、I/O存储作为数据库*重要的依赖是如何影响数据库性能的、主备复制不一致可能有哪些原因、字符集不一致会造成哪些性能问题、在实际场景中锁的争用是怎样的。 工具篇 介绍了在MySQL性能优化过程中需要用到的各种工具，包括：dmidecode、top、dstat等硬件和系统排查工具；FIO、sysbench、HammerDB等压力测试工具；mysqldump
本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念，讨论RDD和DataFrame基本抽象，讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序，*后介绍监控、配置、调试、测试和开发等高级主题。通过本书的学习，你将能使用SparkR和PySpark API开发Spark应用程序，使用Zeppelin进行交互式数据分析，使用Alluxio进行内存数据处理，将透彻理解Spark，并能对海量数据执行全栈数据分析，*终成为数据科学家。
![数据分析与预测算法：基于R语言 [美]拉斐尔·A. 伊里萨里](http://img3m4.ddimg.cn/4/16/29717824-1_l.jpg)
本书介绍可以帮助读者处理真实数据分析挑战的概念和技能。它涵盖了概率论、统计推断、线性回归和机器学习等概念。它还帮助读者提升如下技能：R编程、数据清洗、数据可视化、预测算法构建、使用UNIX/Linux shell组织文件、使用Git和GitHub进行版本控制以及可复制的文档准备。全书分为六个部分，分别为R、数据可视化、统计与R、数据清洗、机器学习和生产力工具。
看似佛系，其实只是不思进取；在朋友圈假装热爱生活，真实的自我只敢去微博展露；年初列了无数计划，年底全成了打脸的笑话；人前装得无懈可击，活得却比谁都软弱无力 本书作者赵德昊， 毒鸡汤 公众号创始人，凭借《不会偷懒还假装勤奋，怪不得你又累又穷》《你这不是抑郁，是没钱和缺爱的正常表现》《就算朋友遍天下，你还是个nobody》等爆文圈粉无数。 这些热辣酸爽的金句，引起无数年轻人共鸣，也映照出他们在当下焦虑生活中无力挣扎的现实。61篇犀利扎心的硬核文章，不卖情怀只给解药，愿这些狠话能为你打破思维桎桔，重塑人生。 生活虽不易，但请你干万别假装。
利用这本书，你将学习以下内容：了解如何选择Spark转换实现优化的解决方案。探索强大的转换和归约，包括reduceByKey()、combineByKey()和mapPartitions()。理解数据分区以实现优化查询。使用PySpark设计模式构建和应用模型。对图数据应用motif查找算法。使用GraphFrames API分析图数据。对临床医学和基因组数据应用PySpark算法。学习如何在ML算法中使用和应用特征工程。了解并使用实用的数据设计模式。
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，《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》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。 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、
与传统的关系数据库不同，MongoDB是一种面向文档的数据库。本书这一版共分为6个部分，涵盖开发、管理以及部署等各个方面。这一版对TTL和聚合管道等新特性进行了讲解，还增加了配置MongoDB的章节，涵盖面向文档的存储方式及利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合和多个数据库，以及监控、安全性和身份验证、备份和修复、水平扩展MongoDB数据库等多方面的内容。
查询优化器是数据库中很重要的模块之一，只有掌握好查询优化的方法且了解查询优化的细节，在对数据库调优的过程中才能有的放矢，否则调优的过程就如无本之木、无源之水，虽上下求索而不得其法。本书揭示了PostgreSQL数据库中查询优化的实现技术细节，首先对子查询提升、外连接消除、表达式预处理、谓词下推、连接顺序交换、等价类推理等逻辑优化方法进行了详细描述，然后结合统计信息、选择率、代价对扫描路径创建、路径搜索方法、连接路径建立、Non-SPJ路径建立、执行计划简化与生成等进行了深度探索，使读者对PostgreSQL数据库的查询优化器有深层次的了解。本书适合数据库内核开发人员及相关领域的研究人员、数据库DBA、高等院校相关专业的本科生或者研究生阅读。
我们能相信统计么？ 抛了5次硬币，结果都是正面，抛硬币是否肯定是正面？如何从高层的统计指标看透数据后面的本质？如何在大数据时代获取战略制高点，确定自己的职业发展定位？从一个互联网公司数据分析师的成长经历，为您娓娓道来，数据分析中的奇闻趣事、心得总结、方法技巧与哲学感悟。
SQL是数据查询的基本语言，Excel是数据分析和展示的很常见工具。两者结合，可以组成一个强大且易于理解的业务数据分析工具。很多类重要的数据分析并不需要复杂且昂贵的数据挖掘工具。答案就在你的电脑桌上。这是一本实用指南，作者Gordon S.Linoff是数据挖掘领域的专家。书中介绍了如何使用SQL和Excel来设计并完成复杂的数据分析。本书的靠前版被广泛认可，第2版涵盖了对SQL和Excel新功能的介绍，同时包括新的技术和实际业务示例。第2版介绍了业务经理和数据分析人员所需掌握的近期新信息。本书首先介绍数据挖掘所用的SQL基础知识，如何使用Excel展示结果，以及用于理解数据的简单的统计学概念。熟悉执行SQL和操作Excel后，本书介绍了核心分析技术。本书内容逐步从基础查询扩展到复杂的应用，使读者能够学习到某种数据分析的使用原因和时机，如何设计和实
查询优化器是数据库中很重要的模块之一，只有掌握好查询优化的方法且了解查询优化的细节，在对数据库调优的过程中才能有的放矢，否则调优的过程就如无本之木、无源之水，虽上下求索而不得其法。本书揭示了PostgreSQL数据库中查询优化的实现技术细节，首先对子查询提升、外连接消除、表达式预处理、谓词下推、连接顺序交换、等价类推理等逻辑优化方法进行了详细描述，然后结合统计信息、选择率、代价对扫描路径创建、路径搜索方法、连接路径建立、Non-SPJ路径建立、执行计划简化与生成等进行了深度探索，使读者对PostgreSQL数据库的查询优化器有深层次的了解。本书适合数据库内核开发人员及相关领域的研究人员、数据库DBA、高等院校相关专业的本科生或者研究生阅读。
《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得，在之前版本的基础之上，基于MySQL 5.7版本进行了内容升级，同时也对MySQL 8.0的重要功能进行了介绍。除了对原有内容的更新之外，本书还新增了作者在高可用架构、数据库自动化运维，以及数据库中间件方面的实践和积累。 《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》分为 基础篇 开发篇 优化篇 管理维护篇 和 架构篇 5个部分，共32章。基础篇面向MySQL的初学者，介绍了MySQL的安装与配置、SQL基础、MySQL支持的数据类型、MySQL中的运算符、常用函数等内容。开发篇面向的是MySQL设计和开发人员，内容涵盖了表类型（存储引擎）的选择、选择合适的数据类型、字符集、索引的设计和使用、开发常用数据库对象、事务控制和
Authorized translation from the English language edition, entitled Beyond Big Data: Using Social MDM to Drive Deep Customer Insight, 0 13 350980 X by Martin Oberhofer, published by Pearson Education, Inc, publishing as IBM, copyright ?i 2014.All Rights Reserved. No part of thiook may be reproduced or transmitted in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage retrieval system, without permission from Pearson education, Inc. CHINESE SIMPLIFIED language edition published by TSINGHUA UNIVERSITY PRESS Copyright ?i 2016.
《数据建模与DB设计》重点介绍数据建模与数据库设计的理论及应用。从数据模型的发展历程及其必要性引入，基于作者在研究和项目实践中积累的经验，让读者理解数据建模是业务负责人与数据设计者之间沟通的工具，数据模型决定数据处理性能与数据管理便利性。书中首先将数据建模划分为概念建模、逻辑建模、物理建模以及的数据库设计四个阶段，明确了导出实体、设定实体的重要关系、设定键的数据建模流程。为了提高数据整合性和业务流程性能，先后提出了范式化和反范式化过程，在构建理解的数据结构的同时兼顾数据库的访问成本，寻找盈亏平衡点。《数据建模与DB设计》无论对数据分析设计领域的初学者还是实际业务的实践者，都很有启发和指导作用。
数据中心网络作为云计算应用的物理支撑网络，是当前信息通信技术（ICT）领域的热点研究方向。数据中心网络借助于虚拟化技术通过将逻辑资源与物理资源解耦，提供更高的资源利用率和更好的灵活性。本书首先全面介绍了数据中心网络的基本概念、架构、发展历程、关键技术和面临的挑战，给读者建立一个全局视图。然后详细介绍了数据中心网络的资源管理和调度的主要算法；以此为基础，分别研究了数据中心网络的节能优化策略、数据中心网络中虚拟机的高效迁移机制，以及虚拟数据中心的优化映射等数据中心网络资源管理和调度中的诸多关键问题。
