数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。

互联网公司里面几乎很少有公司不用MySQL，国内互联网巨头都在大规模使用MySQL。如果把MySQL比喻成数据库界的一条巨龙，则性能优化和高可用架构设计实践就是点睛之笔。本书将详细讲解 MySQL 5.7高可用和性能优化技术，细致梳理思路，并与真实生产案例相结合，通过原理阐述到实战部署，帮助读者将所学知识点运用到实际工作中。 本书分为13章，详解MySQL 5.7数据库体系结构，InnoDB存储引擎，MySQL事务和锁，性能优化，服务器全面优化、性能监控，以及MySQL主从复制、PXC、MHA、MGR、Keepalived 双主复制等高可用集群架构的设计与实践过程，并介绍海量数据分库分表和Mycat中间件的实战操作。 本书既适合有一定基础的 MySQL数据库学习者、MySQL数据库开发人员和 MySQL数据库管理人员阅读，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的参考用书。

《数据库原理与应用(VFP第2版)》由长期从事“数据库原理与应用”课程一线教学工作的教师编写完成。在编写过程中，主编祝胜林参考了相关的著作、中文VFP的帮助信息和各种与中文VFP有关的等级或水平考试大纲，同时融合了自身的教学经验。因此，《数据库原理与应用(VFP第2版)》具有如下特点：(1)系统性。可以帮助学生系统地学习有关数据库的基本原理与方法。 (2)针对性。本书的举例和习题经过精心挑选，应用分析条理清晰，可以满足学生参加各种考试复习的需求。 (3)新颖性。对传统的章节结构进行了重新编排，使内容更加紧凑，同时也更加突出数据库应用的重点。 (4)实践性。“数据库原理与应用”课程是一门实践性非常强的课程，本书根据应用操作的需要，精心设计了上机操作的题目。

你是不是曾经被数据库里貌似复杂和深奥的各种名词所困扰，不知道该从哪里人子学习?那么，这本书最适合你了。《漫画数据库》是世界上最简单的数据库教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要阅读一下这些有趣的漫画故事，你就能在最短的时间内成为数据库方面的达人!

本书主要就基础设施系统中的五大核心专业设备在数据中心内的应用方式、功能、运行、配置及运维管理进行阐述与介绍。重点介绍了基础设施运维概念以及如何进行系统学习，实用性高，可操作性强。本书旨在指导初步涉足数据中心基础设施运维工作的从业人员，同时帮助希望通过系统学习提高自身技术能力的从业人员。本书适用于政府、公共事业、金融、互联网企业基础电信运营企业等数据中心基础设施的运维管理人员阅读，亦可作为高等院校、高职高专的专业课程。

本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对各种方法的深入理解。

在参考《全国计算机等级考试四级数据库工程师考试大纲》的基础上，《数据库原理与应用/高等院校信息技术应用型规划教材》以SQL Server 2000/2005为平台，自始至终贯穿工程项目“教学管理系统”分析与设计这条主线，融合工程实践背景下的知识、能力和素质于教学案例中。《数据库原理与应用/高等院校信息技术应用型规划教材》将整个知识体系分解为关系数据库原理（第1～3章）、SQL Server 2000/2005应用（第4～12章）和数据库应用设计（第13章）三个模块，各模块既能相对独立构成一个逻辑知识体系，又能前后衔接构成一个完备知识体系。三大模块知识体系教学不仅保证了应用型本科生掌握一定的理论知识，同时又能促进本科生实际操作能力的培养和数据库系统应用开发能力的塑造。 《数据库原理与应用/高等院校信息技术应用型规划教材》可以作为高等院

本书是普通高等教育“十一五”*规划教材的再版。 作为数据库理论的实验指导教材，本书主要以大型数据库管理系统SQLServer 2008和数据库设计工具PowerDesigner15.1为例，通过详尽的实验和训练来培养学生对数据库的应用、设计、开发及维护的能力。全书共分为基础篇、提高篇、设计篇、训练篇和实例篇5篇。本书好与数据库的理论教材配合使用。 本书的特点是循序渐进、由浅入深。它从细微的验证性实验入手，然后进行关系数据库的设计与维护，直至后设计与开发完整的数据库应用程序，从而使读者不仅了解数据库本身，而且清楚数据库与其他先修及后续课程的联系；不仅理解理论知识，而且能够熟练应用。本书配有大量的训练题目，既便于教师教学，又便于学生自学。 本书可作为高等学校计算机及相关专业的数据库实验教材，也可供从事数据库应用

本书内容分为八章，基本涵盖了目前较为常用的数据科学建模方法，包括现在热门的深度学习。书中不仅介绍模型的理论基础，还以大量案例结合现实数据为读者展示了数据分析中常见任务的处理流程，如分类、回归、聚类、推荐、图片识别等，帮助读者应用这些模型和方法解决实际问题。 第1章首先对数据科学的任务和重要性进行了概述，接着介绍数据科学的建模流程以及Python语言开发环境与常用库； 第二章介绍了回归模型，包括线性回归和逻辑回归模型； 第三章介绍了聚类模型，包括k-means算法、DBSCAN算法和DIANA算法； 第四章介绍了关联规则分析，包括Apriori算法和FP-Growth算法； 第五章介绍了决策树模型，包括ID3、C4.5和CART算法及树的剪枝方法； 第六章介绍了支持向量机，包括线性和非线性支持向量机以及向量机的求解与多分类问题； 第七章介绍

大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，*终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark这两个主流技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、资源调度框架YARN与Hadoop新特性、大数据数据仓库Hive、离线处理辅助系统、Spark Core、 Spark SQL、Spark Streaming等知识。 为保证*学习效果，本书紧密结合实际应用，利用大量案例说明和实践，提炼含金量十足的开发经验。本书使用Hadoop和Spark进行大数据开发，并配以完善的学习资源和支持服务，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等终身学习内容，为开发者带来全方位的学习体验，更多技术支持请访问课工场官网：www.kgc.cn。

本教材基于IBM SPSS19.0中文版进行编写，通过实验项目的形式介绍了相关统计方法原理、SPSS软件操作与应用。全书分10章约30个实验。每一章设计了实验目的、准备知识、实验内容、实验步骤、实验结果与分析、实验总结、练习与作业。本教材既可以作为高等院校学生学习SPSS软件的实验教材，也可以作为应用SPSS软件进行数据统计分析的一本参考手册，而且特别适用从事统计分析、社会学、市场分析、金融统计、经济统计分析的专业人员和管理人员。

如今企业数字化转型和“互联网+”已成为热门话题。那么，如何开展转型工作，让具体工作可以落到实处呢？由于数字化转型工作的复杂性，很多企业管理者感觉无从下手，市面上也十分缺乏相关的指引和资料。本书介绍的企业架构方法以及多个领先企业和行业数字化案例，可以使读者系统地掌握数字化转型的理论和落地方法，帮助企业完成生死攸关的转型变革。本书回答了“什么是数字经济，什么是数字化转型，什么是数字化转型的关键要素”等问题，并在转型方法方面介绍了数字化企业架构的业务架构、流程、组织、IT架构，详细阐述了金融、零售、医疗、物联网、AI、智能制造等方面近期新的商业模式和技术发展。本书打开了一扇新的数字化转型方法之门，是企业管理者、信息化从业者以及管理咨询服务机构、IT服务公司从业人员、大专院校师生很好的参考资

全书分为九章，引言，大数据治理与大数据服务，大数据治理工作机制，大数据治理现状分析和资源盘点，大数据治理专业能力，大数据服务专业能力，一体化大数据平台，一体化大数据平台 区块链，一体化大数据平台应用场景及典型案例，全面介绍了大数据相关从业人员所需的基本知识、专业能力，并给出了具体案例。

本书通过一个完整的项目讲解如何使用Visual Studio 2010（C#）开发基于数据库（SQL Server）的Windows窗体应用程序。 本书主要内容包括：主窗体界面设计、数据集、多种数据维护（录入、修改、删除）开发、统计查询、Crystal报表设计、自定义控件开发（简单控件、复合控件）、控件使用技巧（如DataGridView拖放技术、自定义绘制技术）、LINQ技术应用、智能客户端部署ClickOnce等技术。 本书项目完整实用，既涉及项目开发的各个环节，又尽可能没有重复知识点。在讲解方面，本书力求以深入浅出的方式指导读者完成项目的开发，并期望读者能达到举一反三的效果。

非结构化数据是与结构化数据相对应的概念。结构化数据具有固定的格式，看上去非常规整。与结构化数据相反，非结构化数据是指无固定格式的数据，例如，文本、网页、图像、视频、数据流、序列、社交网络、图结构等。现有数据中绝大多数数据都是非结构化数据。 本书介绍了四种典型非结构化数据的分析和挖掘技术，分别是：文本数据、社交网络数据、数据流数据和多媒体数据（包括图像、音频和视频）。为了便于读者学习，大部分内容除了理论讲解之外，还给出了相应的在大数据环境下的上机实践案例。

本书强化知识脉络，内容循序渐进，环环相扣； 从培养应用型人才的目标出发，以数据库设计过程和数据库操作为主线，将数据库的原理与实际应用开发有机结合，增强学生的实际动手能力，培养真正满足社会需求的数据库技术人才。本书共分为9章，第1章主要讲述数据库系统的基本概念以及数据库系统的组成和体系结构，第2章讲述数据库的设计过程； 第3章~第5章主要讲述数据库的定义与操作； 第6章讲述关系数据库的规范化； 第7章讲述数据库系统管理； 第8章和第9章讲述数据库的编程。本书既可作为大中专院校学生学习数据库系统的教材，也可供数据库爱好者参考。

《解惑大数据》是一本系统介绍大数据的技术普及读物，可帮助读者迅速了解大数据的概况。全书分为4章，共120个问题，内容涵盖大数据概念、大数据技术、大数据应用等各个方面。第1章为大数据概述篇，介绍了大数据的概念、技术特点及应用方向等；第2章为分布式平台篇，介绍了大数据的核心计算平台；第3章为分布式数据库篇，介绍大数据中广泛使用的分布式数据库；第4章为大数据与数据挖掘篇，介绍经典的数据挖掘算法以及大数据如何实现规模化和并行化处理。 《解惑大数据》可作为对大数据技术感兴趣的读者以及工程技术人员、行业管理人员、大数据系统的设计开发人员的技术参考资料，也可以作为大学本科高年级学生和研究生相关课程的参考书。

本书以当前主流的关系数据库为主线，全面阐述了数据库的基本原理、基本技术、基本方法和应用技术，介绍了 数据库技术的研究动态，探讨了数据库领域研究的新进展。本书主要内容包括：关系理论、关系数据库标准语言 SQL.关系规范化理论、关系数据库设计、数据库的实施与调优、数据完整性约束、数据库的安全性、事务管理和锁、数 据库的备份和恢复、现代数据库技术新进展等。 本书注重数据库技术的实际应用，强调理论与实践紧密结合，可供从事数据库技术领域工作的科技人员参考使 用。

本书全面阐述了数据库系统的基本概念、理论、方法和技术。全书共10章，主要内容包括数据库系统基础、数据模型和概念模型、关系数据库、关系数据库标准语言--SQL、SQLServer关系数据库、关系数据库理论、数据库设计、数据库保护、数据库技术的新发展，以及用于配合课堂教学的课内实践。 本书以培养具有高素质、高技能的应用型人才为目标，结合计算机、信息管理等相关专业课程群建设的专业培养目标，以职业能力培养为重点，从岗位出发，围绕"工学结合"的思路，结合本课程既有理论知识又有实用基础的特点，在内容上重点突出了"职业性、实践性、开放性"特点。本书集中了本课程组诸位老师近十余年的教学经验和教学成果，配有课后习题和实践部分的参考答案。 本书适用于计算机类专业的本科生、高职高专、专升本的学生使用，也可以作为

本书是对主教材的补充，主要包括实验部分和习题部分。实验部分包括基础性实验和拓展性实验。基础性实验以学生应该掌握的基本知识和基本技能为依托，主要是对数据结构的基本操作进行验证性的实验，提高学生实践操作能力；拓展性实验主要是数据结构类型的应用，培养学生的创新意识和解决实际问题的分析能力。习题部分包含知识考点、常规题型和试题解析。考点分析部分是对知识点的凝练、总结和升华，便于学生梳理知识要点；常规题型主要是对考研、升本等题型的归纳和分类，便于学生对知识的掌握，达到融会贯通、举一反三；解析部分是培养学生分析问题、解决问题以及综合应用知识的能力。本书是《数据结构(C语言版)》的配套教材，可作为考研、升本、自学等考生的辅导材料。

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什么是 管理大数据 ：管理大数据是指企业发展过程中不断出现和积累的，涉及战略、组织、人力资源、企业文化等专业领域的各项管理数据。众多企业的管理数据整合到一起，可以形成多生态跨产业链的垂直整合、横向共享的完整生态体系，具有 海量、人工智能 的特征。 管理大数据的优势：丰富性，管理数据覆盖行业范围广，维度丰富，数据量巨大。完整性，管理数据涵盖企业战略描述、组织信息、管理制度、企业文化、管理变革过程记录等，数据完整。连续性，管理数据记录周期长、延续性好。实效性，管理数据为组织变革提供及时有效的支撑。 出版背景：2017年3月27日， 运筹帷幄，全球共享 中源数聚管理大数据（RBD）发布会在北京中关村创业大街3W咖啡隆重举行。来自管理咨询行业、互联网领域、创投界、政商界的一百多位精英齐聚一堂，共同见证全球

本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。

近几年数据管理技术发展迅猛，从大数据管理和数据库应用、设计和实现的角度，梳理数据库系统原理课程的知识点体系，调整教材结构，丰富教材内容，乃大数据时代数据库教学的尝试和实践。本书正是基于此目标编写的，全书内容主要包括5大部分，*部分是基本概念和基础知识，第二部分是SQL语言及其应用，第三部分是数据库设计，第四部分是DBMS实现技术，第五部分是大数据新技术简介。本书可以作为高等学校计算机、软件工程、信息管理和信息系统等相关专业数据库课程教材，也可供从事数据库系统、信息系统、Web系统、 互联网 平台系统研究、开发与应用的工程技术人员、科技工作者以及其他相关人员参考阅读。