本书是国际数据管理协会(DAMA国际)组织众多国际专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结,是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有性的基础工具书。从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。
SQL是使用*广泛的数据库语言,绝大多数重要的 DBMS 支持 SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法,涉及数据的排序、过滤和分组,以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容,实例丰富,便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新,并增加了章后挑战题,便于读者巩固所学知识。
本书围绕精益创业展开讨论,融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验,呈现了 30 多个极具价值的案例分析,可以为各阶段的创业者提供行为准则。 如果你是一名创业者,或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员,那么本书不容错过。
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数据、模型与决策是应用数学建模和计算机技术帮助决策者解决问题。作为国外一本优秀的数据、模型与决策的教材,本书具有以下特色: 1.对枯燥、复杂和技术化的数学问题用简明易懂的语言予以解释,兼顾严谨的数理逻辑。 2.突出建模分析框架和基础逻辑的讲授和训练,在某种程度上实现了艺术与科学的有机融合。 3.课后习题丰富,并配有网络题库,供自学者加强训练,及时检查对理论模型及其求解方法的掌握程度。 第12版把修订重点放在企业和组织的*技术发展上,增加了商业分析(第1章)、项目风险(第8章)以及数据挖掘(第14章)等内容。
本书是畅销书《SQL基础教程》第 2版,介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧,切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题,帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外,本书还将重要知识点总结为 法则 ,方便读者随时查阅。第 2版除了将示例程序更新为对应**新的DB的SQL之外,还新增了一章,介绍如何从应用程序执行SQL。
本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础,围绕数据资源建设的规划和管理问题,介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能,系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤,以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。本书内容划分为数据工程基础篇、数据资源规划篇、数据资源管理篇三个部分,其中数据工程基础篇涵盖数据工程概述、数据标准、数据模型等内容,数据资源规划篇涵盖数据资源规划理论、规划方法、需求分析、模型构建、实践与工具等内容,数据资源管理篇涵盖数据治理、数据质量管理、数据集成、数据中台等内容。 本书既可以作为高等院校信息管理与信息系统、信息资源管理、大数据工程以及计算机信息管理等专业本科生的教材,还
《机器学习数学基础:概率论与数理统计》从基础的概率统计知识讲起,逐步深入到机器学习以及深度学习的分类算法,并在后配合深度学习的实战案例,介绍了softmax回归函数在手写体图像识别中的具体应用。通过手动编辑代码,让读者更深入地了解概率在人工智能领域的重大作用。全书分为16章,涵盖的内容主要有概率统计在人工智能发展过程中的重要影响;随机试验及概率的概念;随机变量的分布及多维随机变量的分布情况;贝叶斯算法;正态分布现象;随机变量的数字特征;机器学习中的损失函数;大数定律;样本及抽样分布的做法;参数估计的概念;马尔科夫链;过拟合与欠拟合问题及解决方法;Tensorflow概述及安装方法;卷积神经网络介绍;实验演练之手写体数字识别等。 《机器学习数学基础:概率论与数理统计》配有大量的插图,以身边的生活现象
全书分为 8 章, 主要内容如下:第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础;第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具,并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征;第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法,包括直方图、密度图、Q-Q 图等;第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法, 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等;第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法,包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等;第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法,包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等;第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法,包括配对图系列、韦恩图、泰勒图
本书在梳理和反思数字化转型和数字治理现状的基础上,以马克思主义政治经济学中有关生产力与生产关系的经典理论为指导,将数字化转型与数字治理之间的互动关系作为切入点,详细解读了数字经济时代的数字化转型和数字治理挑战,提出了数字化转型和数字治理的创新思路,以期走出一条科学思想与人性光辉共同闪耀的数字繁荣之路。其中,在数字化转型方面,基于"技术-社会”互构视角提出了"技术动力”与"结构调适”的数字化转型机制;在数字治理方面,基于当前的治理挑战和治理需求提出了数字治理"三位一体”体系框架。 此外,本书还对数字化转型和数字治理的未来发展进行了展望。
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。
数据清洗是大数据领域不可缺少的环节,用来发现并纠正数据中可能存在的错误,针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用适当方法进行 清理 ,使 脏 数据变为 干净 数据。本书共分为8章:第1章主要介绍数据清洗的概念、任务和流程,数据标准化概念及数据仓库技术等;第2章主要介绍Windows和类UNIX操作系统下的数据常规格式、数据编码及数据类型转换等;第3章介绍ETL概念、数据清洗的技术路线、ETL工具及ETL子系统等;第4章介绍Excel、Kettle、OpenRefine、DataWrangler和Hawk的安装及使用等;第5章介绍Kettle下文本文件抽取、Web数据抽取、数据库数据抽取及增量数据抽取等;第6章介绍数据清洗步骤、数据检验、数据错误处理、数据质量评估及数据加载;第7章介绍网页结构,利用网络爬虫技术进行数据采集,利用JavaScript技术进行行为日志数据采集
本书主要针对电商从业者(运营和店长)和数据分析入门者,以电商业务实战为主线,介绍数据分析相关的知识。本书的上半部分主要介绍*的操作方法,以及探讨未来的电商布局之路。本书的下半部分以实战为主,主要介绍*卖家如何应用Excel 和数据来做决策。数据从来都离不开业务层,数据分析师必不可少的4 个要素是思维、业务、工具和数据,而前两者才是*重要的。
SQL Server 2016数据库案例教程(第2版)在设计上采用 大型案例,一案到底 的思路,以SQL Server 2016数据库管理系统为平台,选用 学生选课系统 为案例贯穿始终。全书以 学生选课系统 的数据库设计与管理为主线,详细介绍了SQL Server 2016中实现该系统数据库的应用与维护,主要内容包括数据库建模、数据库对象创建、数据查询、查询优化、面向数据库编程、模块化编程、数据库的高可靠性和安全性等。本书可以作为计算机、电子商务和信息管理等相关专业的教学用书,也可以作为相关领域的培训教材,适合各个层次的数据库学习人员和广大程序员阅读。
《MySQL是怎样使用的:快速入门MySQL》采用通俗易懂的表达方式,对如何使用MySQL进行了详细的介绍。 《MySQL是怎样使用的:快速入门MySQL》完全从零基础用户的角度出发,依照用户认知习惯,从MySQL的安装开始,介绍了MySQL的服务器程序和客户端程序的使用、MySQL的数据类型、数据库和表的基本操作、列的属性、MySQL中的表达式和函数、简单和复杂的增删改查语句等入门知识,还介绍了视图、存储程序、备份与恢复、用户与权限管理等高级概念以及使用Java语言连接MySQL服务器等知识。 《MySQL是怎样使用的:快速入门MySQL》较好地契合了MySQL初学人员的学习曲线,内容深入浅出,通俗易懂,可帮助初学人员迅速入门MySQL。
大数据管理与应用主要以信息科学、计算机科学和管理科学等学科为理论基础,其研究内容包括大数据科学基础理论、大数据预处理、大数据计算、大数据管理和分析等。本书力图通过对大数据科学相关数据管理方面内容的综合介绍,面向大数据时代的电子商务智能数据计算领域,从大数据采集、大数据预处理、大数据存储与计算、多源异构大数据分析、大数据知识融合技术和大数据的应用管理等方面说明大数据管理与应用的主要研究内容和应用方向。
数据虚拟化可以使商务智能系统的数据架构更简单、更便宜、更敏捷。本书讨论关于数据虚拟化的“是什么”“为什么”和“怎么办”,这些内容不限于特定的制造商或产品,而是全景呈现其基本原理、影响范围、优化技术、应用方法和管理策略。你将了解数据虚拟化技术与ETL等传统方法的不同,同时更加明晰这项技术自身的优劣,进而在开发和管理不同项目时做到有的放矢、事半功倍。此外,作者还分享了丰富的实战经验,十分适合从事数据管理、数据架构、数据分析等工作的专业技术人员参考。
《中公版 数据库深度开发指南:MySQL数据库理论与实战》本书共分为十八章,包括基础篇、开发篇、优化篇和运维篇四部分内容,涵盖了MySQL知识体系中,从MySQL安装、SQL语句,到基本数据类型和函数以及数据库基本组件的相关知识点,再到面向开发人员和运维人员的SQL优化和备份恢复等内容。本书以由浅入深、循序渐进为原则,对于较难理解的知识点,通过相关实验的操作与分析,力求让读者对MySQL的基本知识点和相关业务应用能有更加全面的学习和掌握。 ●基础篇(*章至第六章) 介绍数据库基本概念、MySQL的安装与使用、基本数据类型、常用运算符以及常用函数。 ●开发篇(第七章至第十二章) 讲解SQL查询语句在MySQL中的应用,以及开发人员经常用到的数据库基本组件,包括索引、视图、存储过程、存储函数、触发器,*后介绍能保证业务数据完整
本书以关系数据库为基础,以数据库的设计与编程为重点,以引进面向对象的数据库技术为特色。本书内容新颖、系 统全面;突出重点、注重总结;概念清晰、分析深入;例题丰富、实用性强。 全书从数据库系统基础、关系代数、规范化理论、SQL Server 2008 安全管理、SQL Server 2008 数据库创建和备份、数 据库的恢复与传输、SQL Server 2008 T-SQL 数据查询、SQL 高级应用、Web 编程基础、JSP 技术方面结合了实际数据库开 发需要和高等教育的特点完成编写。
数据结构教程(第3版) 第3版第2次印刷