《SQL即查即用》从实用角度出发，由浅入深地讲解了SQL的基本概念、常用语法和操作技术。全书共24章，包括数据的简单查询、条件查询、模糊查询、过滤数据以及数据排序、分组、统计等内容，还包括子查询、多表连接、数据的增删改查、视图、存储过程、游标、事务处理以及数据库和数据表的管理等高级技术。包括200多个SQL语法，200多个应用示例。有很强的实用性和可操作性，既适合作为SQL初学者的学习用书，又适合作为程序开发人员和数据库管理人员随时查阅的参考工具书。为便于读者对SQL语法的理解，书中所有知识点和语法都结合具体示例进行讲解，并以对比图方式鲜明直观地展示数据变化，帮助读者快速掌握实际操作技巧，学以致用。书中还设置了注意、说明、常见错误、多学两招等贴心栏目，及时指出注意事项并给出相应的解决方案，帮助读者避开学
本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。
数据库基础 是高校非计算机专业的必修课程。本书从数据库理论到应用到实例开发，以一个案例贯穿全书，共分为两大部分，*部分由前3章组成，主要介绍数据库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系数据库的设计理论及数据库设计方法等内容；第二部分以Access 2013作为开发背景，主要介绍Access 2013数据库操作、表的创建和使用、查询设计、VBA基础、窗体设计、报表设计、使用宏和系统开发实例等知识。本书适合作为高校非计算机专业本科、专科学生学习数据库基础课程的教材，也可作为Access的使用者、学习者与开发人员的参考书。
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
为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际先进工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国著名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。
全书内容包括SQL Server 2016的安装和操作、数据库的基本认识、表的定义和操作、数据查询和更新、视图的定义和维护、存储过程的创建、事务和锁、触发器、数据完整性、数据导入和导出、数据库还原技术、用户管理技术、数据库综合设计和实现等。为了使初学者轻松地进行学习和操作，本书在每个章节有针对性地设置了与实际生活相关的示例，帮助读者更好地理解相关概念，同时也帮助其掌握软件的操作方法。介绍了数据库基本概念的理解、SQLServer数据库管理系统的认识，数据库定义、数据操作、数据库管理维护、数据库的综合应用、以及数据库的应用开发。
本书是一本系统介绍大数据可视化技术的图书。书中首先阐述了大数据的可视化技术的基本概念以及相关的基础理论知识，然后采用理论与实践相结合的方式，针对实际应用中的各种不同类型的数据，包括时间数据，比例数据，关系数据，文本数据，复杂数据，介绍相应的可视化理论和操作方法，*后，介绍了数据可视化在各个领域中的应用。本书实例丰富，图文并茂，叙述简明，重点突出。作者专门收集和整理了相关的课程案例、典型数据和实验指导手册，帮助读者深入学习大数据可视化中的各种技术知识。本书可以作为高校计算机、数据分析、大数据等相关专业学生的教学用书，对于从事数据可视化、数据分析的技术人员也有较大的参考价值。
Access是Office办公软件系列中的重要组件，是桌面型关系数据库的一个典范。它让原本复杂的操作变得方便、快捷，使一些非专业人员也可以熟练地操作和应用数据库。全书共12章，介绍了Access数据库概述、Access数据库学习方法、表与字段属性、创建“人力资源管理系统”基础表、编辑各表之间的关系、创建查询、高级查询、创建窗体、创建报表、使用宏和VBA、导入与导出数据、数据库安全与优化等内容。本书以创建“人力资源管理系统”为例，由浅入深、结构清晰、实例丰富、图文并茂、实用性强、内容简单、通俗易懂，适合Access初学者、数据库应用从业人员、大专院校师生、计算机培训人员、办公人员等使用，同时也是Access爱好者的参考书。
内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”： 数据治理之道：3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法
本书根据编者多年的项目开发经验编写，凝聚了康盛、PHP China等众多企业及社区的专家的心血，是目前市场上为数不多的理论和实践相结合的教材。本书介绍了基本的数据库设计原理，并基于MySQL数据库对基本的关系数据库的使用进行了详细讲解。全书共有9章，分别介绍了数据库基础知识、数据库设计的原理和方法、MySQL数据库基础知识、数据库的基本对象及相关操作、数据库的查询语句、存储过程与触发器的基本使用方法、用户与权限管理、数据的备份与恢复、数据库设计综合案例。本书内容翔实、语言流畅、图文并茂、突出实用性，并提供了大量的操作示例和代码，较好地将学习与应用结合在一起。本书适合作为高职高专院校计算机或者信息类专业的教材，还可以作为系统设计人员、程序员等软件开发相关人员的参考用书。本书提供配套的电子教学课件、源代
Visual FoxPro是一款可靠、便捷和高效的数据库编程软件。本书以Visual FoxPro 6.0为版本，采用案例驱动的教学方法，依据编者丰富的教学经验，精心设计了25个教学案例，每个案例由“案例描述”、“操作步骤”、“相关知识”和“案例扩展”等几个部分组成。全书共分为7章，读者可以边任务制作，边学习相关知识和技巧。本书将Visual FoxPro面向过程和面向对象的程序设计思想有机地结合起来，通过案例的完成使学生分析问题和解决问题的能力得到锻炼和提高。
本书遵循*高等学校大学计算机课程教学指导委员会(2013 017)制定的《大学计算机基础课程教学基本要求》中关于 数据库技术与应用 课程的教学要求，同时紧扣*考试中心颁布的《全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计考试大纲》而编写。 本书主要介绍关系数据库管理系统的基础知识以及关系数据库应用系统的开发技术，主要内容包括数据库基础知识、Access 2010概述、数据库的创建与管理、表的创建与操作、查询、窗体、报表、宏、模块与VBA编程基础、VBA数据库编程、Access数据库应用系统开发实例等。 本书适合作为高等学校非计算机专业本科、专科学生的教材，也可作为Access使用者、学习者与开发人员的参考书。
本书是关于大数据和Spark的实用手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务，其中覆盖了高效利用Spark所需要知道的重要主题：如何使用SparkShell进行交互式数据分析、如何编写Spark应用、如何在Spark中对大规模数据进行交互分析、如何使用SparkStreaming处理高速数据流、如何使用Spark进行机器学习、如何使用Spark进行图处理如何监控Spark应用等。
本书与主教材紧密结合，立足于“理论够用、操作熟练、案例驱动、重在实践、考试过关”的要求，力求把知识点融入到具体的实践练习中，循序渐进地培养学生的实际操作能力，便于教师的实验教学和学生课后学习使用。《BR》本书分为实验、习题两部分，实验部分给出了具有代表性的实验内容，帮助读者熟练掌握所学内容；习题部分给出了大量习题，帮助读者巩固所学知识。
本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基
本书是将大数据基本理论与基本应用有机结合的教材，按照定义、特征、技术流程和典型案例分析的方式编写，抽丝剥茧，由易到难，有助于读者理解和掌握大数据技术。本书的一大亮点是每章中都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书在每一章均附有实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备了习题和参考答案。本书适合作为普通高校大数据技术的基础教材，也可以作为职业培训教育及相关技术人员的参考用书。
本书以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术，包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、回归分析算法、时间序列分析和聚类算法。本书内容翔实，循序渐进地介绍各个知识点，并提供全面而丰富的教学资源，可作为各类高等院校计算机及相关专业 数据仓库和数据挖掘应用技术 和 SQL Server高级应用 课程的教学用书，也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。
