社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？ 《社交网站的数据挖掘与分析（原书第2版）》第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻的有用信息。 ■ 借助IPython Notebook、自然语言工具包、NetworkX和其他科学计算工具挖掘主流社交网站 ■ 使用高级文本挖掘技术（如聚类和TF-IDF）来提取人类语言数据中有价值的知识 ■ 通过发现GitHub上人、编程语言和代码工程间的亲密性，构建兴趣图谱 ■ 利用D3.js进行交互式可视化，充

《数据库原理与应用（第3版）》以关系数据库系统为核心，全面、系统地阐述了数据库系统的基本概念、基本原理和应用技术。《数据库原理与应用（第3版）》共分8章，主要内容包括数据库技术概述、关系数据库、关系数据库的标准语言SQL、数据库设计、数据库保护、SQL Server 2016、开源数据库管理系统MySQL、非关系数据库NoSQL等。《数据库原理与应用（第3版）》概念清晰、重点突出、章节安排合理，理论与实践结合紧密。《数据库原理与应用（第3版）》既可作为高等学校计算机类专业、信息管理与信息系统专业、电子商务专业、管理类专业及相关专业数据库课程教材，也可作为从事信息系统开发工作的科技人员的参考读物。

本书版于1983年出版至今已经第5版。第5版是“十二五”普通高等教育本科规划教材。相应课程于2004年被评为北京市精品课程，2005年被评为国家精品课程，2014年被批准为精品资源共享课。本书系统全面地阐述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。全书分为4篇16章。基础篇包括绪论、关系数据库、关系数据库标准语言SQL、数据库安全性和数据库完整性，共5章；设计与应用开发篇包括关系数据理论、数据库设计和数据库编程，共3章；系统篇包括关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制和数据库管理系统，共4章；新技术篇包括数据管理技术发展概述、大数据管理、内存数据库系统和数据仓库与联机分析处理技术，共4章。本书可以作为高等学校计算机专业、信息管理与信息系统等相关专业数据库课程的教材。也可供从事数据库系统研究、开发和应用

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本书以“酒店客房管理系统”为案例，以实际工作过程所需要的数据库知识和技能为出发点，结合教学对象的特点，通过对实例任务进行解析学习相关知识点。本书共设计了十个学习项目，包括数据库系统设计、创建和管理数据库、创建和管理数据表、数据的查询、创建和使用视图、数据库编程、创建和使用存储过程、创建和使用触发器、维护和管理数据库以及数据库项目案例——网上书店数据库管理系统，其内容基本覆盖了SQL Server 2019数据库入门所需的知识点。 本书既可作为高职高专院校和成人教育学院SQL Server课程的教材，也可以作为SQL Server培训班和职业资格等级考试或认证考试的培训教材，还可供自学考试人员、数据库应用系统开发设计人员、工程技术人员及其他相关人员参阅。

本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。

本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python很流行的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书共8章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。

本书是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比，例如：在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的应用难易结合，让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据，分析的结果使用Excel、LINGO、Crystal Ball来建立数据模型，使用Xcelsius来动态展示数据分析的结果。书中以两个人的对话为叙述方式，场景描写多，容易进入学习状态，完全是用生动的故事和实用的案例尽可能地贴近生活和工作，让数据分析生动有趣，基本上有高中数学知识就可以理解线性规划等数据分析内容。 本书不仅介绍Excel而且介绍使用其他工具软件进行数据分析，可用来拓展互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司等各行各业从事数据分析工作的分析师和管理者对数据分析的认知，也适合

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主要内容包括高维空间、图、奇异值分解、行走和马尔可夫链、学习算法和VC维、大规模数据问题的算法、聚类、图形模型和置信传播等，书后有附录及索引。本书可作为计算机及相关专业高年级本科生或研究生的教材，也可供相关专业技术人员参考。