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。
计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业界的视角对这一领域进行具体技术的深入剖析。 本书立足于广告市场的根本问题,从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发,以广告系统业务形态的需求和变化为主线,依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题,并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨。这一版中更是加入了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员,还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员,传统企业互联网化进程的决策者,传统广告业务的从业者,互联网创
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*的DB的SQL之外,还新增了一章,介绍如何从应用程序执行SQL。
《MySQL?从入门到精通(第?3?版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例,详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章,包括数据库基础,初识MySQL,使用MySQL图形化管理工具,数据库操作,存储引擎及数据类型,数据表操作,MySQL基础,表数据的增、删、改操作,数据查询,常用函数,索引,视图,数据完整性约束,存储过程与存储函数,触发器,事务,事件,备份与恢复,MySQL性能优化,权限管理及安全控制,Python MySQL实现智慧校园考试系统和Java MySQL实现物流配货系统等内容。书中所有知识都结合具体实例进行介绍,涉及的程序代码也给出了详细的注释,可以使读者轻松领会MySQL的精髓,快速提高开发技能。
《数据分析思维:分析方法和业务知识》分为两大部分: 方法篇 和 实战篇 。 方法篇 介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 实战篇 讲解了如何应用*篇的方法来解决工作中的问题,分享十二个行业(国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售)的业务知识,以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习,你会熟悉数据分析的方法,并将其灵活应用在自己所处的行业中。
《数字化生存》描绘了数字科技为我们的生活、工作、教育和娱乐带来的各种冲击和其中值得深思的问题,是跨入数字化新世界的*指南。英文版曾高居《纽约时报》畅销书排行榜。 信息的DNA 正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物。尼葛洛庞帝向我们展示出这一变化的巨大影响。电视机与计算机屏幕的差别变得只是大小不同而已。从前所说的 大众 传媒正演变成个人化的双向交流。信息不再被 推给 消费者,相反,人们或他们的数字勤务员将把他们所需要的信息 拿过来 并参与到创造它们的活动中。信息技术的革命将把受制于键盘和显示器的计算机解放出来,使之成为我们能够与之交谈,与之一道旅行,能够抚摸甚至能够穿戴的对象。这些发展将变革我们的学习方式、工作方式、娱乐方式 一句话,我们的生活方式。犀利的见解使尼葛洛庞帝成为《连线》
系统、完整,一本在手,学习工作都能用的SQL入门教程 第1部分介绍SQL的基本语法,包括查询操作、数据统计、高级查询、内置函数、表的操作、列的属性等。 第2部分主要SQL的高级技术,包括多表连接、视图、索引、存储过程、存储函数、事件、触发器、游标、事务。 第3部分通过经典案例帮助读者融会贯通。 第4部分提供了常用的数据参考。 为了让读者更好地掌握,本书还结合实际工作以及面试,精心挑选了大量高质量的练习题。 此外,本书还专门配套了课件PPT,方便老师教学使用。
《SQL语言从入门到精通》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了在开发中使用SQL语言必须掌握的技术。全书分为3篇共18章,内容包括SQL语言基础、SQL查询基础、复杂查询、数据排序、SQL函数的使用、分组统计、子查询、多表查询、添加数据、修改和删除数据、视图、存储过程、触发器、游标、索引、事务、管理数据库与数据表、数据库安全。所有知识都结合具体实例进行介绍,涉及的程序代码给出了详细的注释,读者可以轻松领会SQL语言的精髓,快速提高开发技能。
《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》结合大量实际案例,介绍了如何利用Excel VBA和数据库查询技术ADO SQL快速进行数据查询、汇总,并开发个性化模板。本书共分8章,提供了大量的VBA实际案例和实用代码。在实际工作中,可以直接照搬套用这些代码,或者结合自己的实际情况稍微修改加工即可使用。 另外,《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》重点介绍了一个比较完整的合同系统模板,包括供货商信息管理、合同信息管理、发票管理、付款管理、统计分析等。《Excel VBA SQL数据管理与应用模板开发》可供企事业单位数据管理和数据分析人员参考,也可供大专院校相关专业的学生参考。
随着TheDataWarehouseToolkit(1996)第1版的出版发行,RalphKimball为整个行业引入了维度建模技术。从此,维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和实践的资源。 该书汇集了到目前为止全面的维度建模技术。 该书采用新的思路和实践对上一版本进行了全面修订,给出了设计维度模型的全面指南,既适合数据仓库新手,也适合经验丰富的专业人员。 该书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验,通过实际案例加以描述。 该书主要内容: 实用设计技术 有关维度和事实表的基本和高级技术。 14个案例研究,涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等。
本书面向MATLAB的初、中级读者,在介绍MATLAB R2022a集成环境的基础上,对MATLAB使用中常用的知识和工具进行了详细的介绍。书中各章均提供了大量有针对性的示例,可供读者进行实战练习。 根据内容的侧重点不同,全书分为4部分,共20章:第1~5章为基础部分,第6~11章为数学应用部分,第12~16章为工程应用部分,第17~20章为高级应用部分。为了使读者能够更好地操作MATLAB,本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中,读者可以将相关的目录设置为工作目录,直接使用M文件进行操作,以便快速掌握MATLAB的使用方法。
本书以案例的形式,介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕 数据分析 与 运营增长 两大关键要素,在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时,以问题为导向,解读运营与增长的关键性业务内容,在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。 本书提供案例相关数据集与源码包,适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读,也适合相关专业的师生阅读。
大数据时代,对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要,并被应用在各方各面,如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等,而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论,大数据时代的每个人都应该懂点统计学,学会读懂并分析数据,学会让数据说话,让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维:让你从众多数据中找到真相》就是大数据时代统计学思维的科普书籍,全书共10章,第1章用几个有趣好玩的例子引导读者进入统计学的世界,并调动读者学习统计学的兴趣。第2~10章结合生活和工作中的例子全面介绍统计学原理和方法,涵盖统计学中的数据收集、数据处理和统计推断等内容,既有抽样调查、概率、相关性分析、回归分析等实用统计方法,也有大数定律和中心极限定理等基本统计学原理。用实例引导理论,通俗
本书分12章重点阐述了数据管理的重要性,数据管理面临的挑战,DAMA的数据管理原则,数据伦理,数据治理,数据生命周期管理的规划及设计,数据赋能和数据维护,使用和增强数据,数据保护、隐私、安全和风险管理,元数据管理,数据质量管理,以及现在应该怎么办,能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。
本书第1版于1983年出版,至今已修订至第6版。教材出版近40年来为全国数百所高校采用。本书三次荣获优秀教材奖(1988年、2002年、2021年)。相应课程先后入选北京市精品课程、精品课程、精品资源共享课程、精品在线开放课程和一流本科课程。 本书系统全面地阐述了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18章。篇基础篇,包括绪论、关系数据模型、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。第二篇设计与应用开发篇,包括关系数据理论、数据库设计和数据库编程,共3章。第三篇系统篇,包括关系数据库存储管理、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概述,共5章。第四篇新技术篇,包括数据库发展概述、大数据管理系统、数据仓库与联机分析处理、内存数据库系统、区块链与数据库,共
《Power Query M函数语言:基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》结合大量教学范例和逻辑示意图,深入介绍Microsoft Excel和Power BI中Power Query M函数语言数据清理技术的运行逻辑和进阶使用技巧。本书按照Power Query M函数语言的知识结构,在《Power Query M函数语言:基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》的基础上,详细、深入地介绍运算符、关键字、数据类型、函数的高级参数,以及高级函数和特殊函数等相关知识。 《Power Query M函数语言:基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》共9章,分为3篇。第1篇 背景知识 ,主要回顾 入门分册 的知识脉络,并展望本书的知识架构。第2篇 语法进阶 ,首先介绍Power Query M函数语言的高级运算符,然后介绍循环、迭代和递归的相关知识,接着介绍关键词的相关用法,最后介绍错误数据和类型数据的相关知识。第3篇 函数进阶 ,归纳总结M
本书从新时代商业环境出发,紧随市场热点,如分布式自治组织(distributed autonomous organization,DAO)、非同质化通证(non-fungible token,NFT)、元宇宙、Web 3.0 、资产 数字化、反垄断、要素市场化配置等,以企业数字化转型为核心,以区块链等数字化技术 为基本点,以场景为基本面,勾勒了数字化时代分布式商业演化的新趋势,以及其对企业 经营管理的影响,提出了数字化时代企业数字化转型的新策略和分布式经营管理的低成 本、高效率发展方案。 本书全面分析了分布式商业产生的背景及其本质内涵,认为分布式商业是未来商业演 化的必然趋势。分布式商业生态战略不但是未来企业生存的基本战略,而且是元宇宙商业 生态建设的底层逻辑,并将Web 3.0 、DAO、NFT、元宇宙等新兴事物融入分布式商业生 态体系中,深度解读了数字化时代的新商业逻辑和战略思维。同
在大数据爆发的短短10多年中,NoSQL成为处理大数据必须掌握的热门核心技术之一。《NoSQL数据库入门与实践(基于MongoDB、Redis)(第2版)》正是在这种背景下应运而生的,本书结合MongoDB、Redis和测试工具等全面介绍NoSQL数据库技术,是一本NoSQL数据库入门图书,也是初学者了解NoSQL 技术全貌的图书。全书包括3部分,其中NoSQL基础部分包括初识NoSQL、TRDB与NoSQL的技术比较、NoSQL数据存储模式;NoSQL实践部分(电商大数据)分别介绍了文档数据库MongoDB和键值数据库Redis 入门及提高知识,并通过两个电商平台综合案例详细介绍了MongoDB和Redis在实现不同业务(如日志存储、商品评价、订单信息记录、点击量存储、商品推荐、购物车、记录浏览商品行为等)功能模块开发过程中的具体应用;NoSQL提高部分(电商大数据〉介绍了大数据环境下MongoDB和Redis 在操作速度和数据存储方面的优化方法
人工智能、机器学习和大数据等,都是建立在大量数据的基础上,才能发挥作用,所以数据库非常重要。目前主流的数据库有 MySQL、SQL Server 和 Oracle,虽然他们的界面不同,但是在操作数据库方面都要用到同一种标准语言 SQL。《SQL 从入门到精通(微课视频版)》一书全面介绍了 SQL 语言的知识体系,及其在三大主流数据库系统中的使用方法,既是一本 SQL 入门教程,又是一本 SQL 语言的速查工具书。 《SQL 从入门到精通(微课视频版)》全书共 20 章,详细介绍了 SQL 数据库及 SQL 语句的使用方法,具体内容包括数据库的基础知识,搭建运行 SQL 语言的环境,SQL 语言基础,数据表的基本操作,索引的创建和使用,数据的简单查询,条件查询,SQL 函数的使用,聚合函数和分组数据的应用,多表连接查询,子查询,视图的应用,数据的插入、更新与删除,数据库系统的安
本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括:决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、ElS系统和数据仓库的关系,外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的 权威著作,既可作为相关专业的研究生教材,也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
本书以 实战、实用、实效 为原则,充分考虑智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用户的大数据应用痛点,紧贴大数据实践的业务场景,汇集数据分析模型全生命 周期的关键应用技术,包括数据准备、工作表管理、可视化图表创建、数据大屏制作、数据模型创建和自定义算子设计等内容。 本书内容通俗易懂,案例丰富,图文并茂,同时配有教学视频和建模平台,适合初级、中级数据分析师和广大数据分析爱好者参考学习。通过本书,读者无须具备计算机、 软件开发等专业知识背景,即可熟练掌握大数据分析建模的基本方法和技巧。
本书描述了数据的混杂特性、当前关于首席数据官报告体系的分歧、自适应规划的需求、平衡的实现以及特定的新执行模型;介绍了首席数据官过程改进框架,通过数据管理知识体系和数据管理成熟度模型描述了数据领导者使用的核心概念、技术和策略以及集成;描述了在当前领导者之外维持数据和实践改进所需的关键角色,以及首席数据官在其组织中实施解决方案时可能会面临的问题;*后描述了在公共领域正在进行的工作及将对公共和私营部门产生的影响。通过这本书,有助于首席数据官为他们的组织创造以数据为中心的价值,适合从事大数据、数据管理的人士阅读。