本书重点介绍了基础设施运维概念以及如何进行规范操作，实用性高，可操作性强。主要内容如下。章总则部分，定义了规程中用到的术语、编写原则、适用范围。第2章对数据中心运维组织、人员、基本制度、运维流程进行了描述。第3～9章重点描述了高低压变配电系统、发电机组、UPS、直流系统、蓄电池组、冷水型制冷系统、直接膨胀式空调、新风自然冷系统、普通空调、制冷自控系统BA、动力环境监控系统、防雷接地系统、综合布线、安防系统和消防系统的维护技术和维护周期要求。本书旨在指导、规范和帮助数据中心的业主和用户提升运营维护的质量和效率，降低运营维护成本，提高经济效益。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。
本书用幽默风趣的语言，结合大量的实例，深入讲解数据透视表中看似难懂的各种概念,从初级的数据透视表工具、数据透视表选项、数据透视表的刷新、数据透视表中的排序，到中级的动态数据透视表的创建、数据透视表函数GETPIVOTDATA的使用、在数据透视表中执行计算项、可视化透视表切片器，再到高级部分的使用SQL语句导入外部数据源创建透视表、使用MicrosoftQuery创建透视表、PowerPivot与数据透视表、数据透视图，以及最终的一页纸Dashboard报告呈现，都进行了详细的介绍。
MongoDB自2009年推出以来，历经了近十年的发展，在这十年中，数据库领域可谓经历了翻天覆地的变化。本书深入剖析MongoDB新旧版本的特性，结合生产案例详细讲解MongoDB的常见故障；学习MongoDB索引，以便更好地掌握MongoDB性能调优技巧；描述备份恢复的重要性，让读者掌握MongoDB备份恢复技巧；充分利用MongoDB的水平扩展能力，详解MongoDB复制集、分片架构环境；很后讲解如何使用PMM性能监控平台，做好线上MongoDB的监控工作。
作为数据仓库和商业智能(DW/BI)行业中有影响力的领军人物，RalphKimball、MargyRoss得到了世界范围内的认可和尊重，他们在《数据仓库与商业智能宝典(第1版)》中确立了行业标准。现在，在《数据仓库与商业智能宝典(第2版)成功设计、部署和维护DW/BI系统》中已经更新了65篇DesignTip和白皮书，从而汇集了DW/BI技术创新前沿的著作。从项目规划和需求收集，到维度建模、ETL和BI应用，本书涵盖了你在数据仓库和商业智能中将会遇到的所有内容。这些无与伦比的文章提供了成功地设计、部署和维护DW/BI系统的重要建议。主要内容：启动DW/BI项目和收集需求的注意事项集成式企业数据仓库的要素，其中包括总线架构和矩阵事实表的粒度性和三种基本类型渐变维度技术星型模式、外支架和桥接表维度建模高级模式提取、转换和加载(ETL)子系统与数据质量BI应用佳实践大数据注意事项
《Spark大数据技术与应用/大数据应用型人才培养规划教材》共分为10章，～8章阐述了spark核心组件的用法，以及使用相应组件进行大数据分析应用的方法，通过综合性实践案例将理论和实践相结合；第9～10章通过两个综合实例让读者从理论阶段上升到实际应用层面，可以帮助读者更深入理解Spark的使用方法。 《Spark大数据技术与应用/大数据应用型人才培养规划教材》作为大数据分析与内存计算的入门教材，希望能够帮助读者打开大数据分析与应用的大门。《Spark大数据技术与应用/大数据应用型人才培养规划教材》采用理论结合实践的方式，循序渐进地介绍了Spark的运行原理，并引入综合性的实践案例，以引导读者运用所学知识解决现实中的问题。
（1） 概念篇：介绍当前紧密关联的IT领域技术云计算、大数据和物联网。 （2） 大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。 （3） 大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。 （4） 大数据应用篇：介绍基于大数据技术的。
Neo4j是一个高性能的NoSQL图数据库，将结构化数据存储在拓扑图上而不是表中，从而轻松地管理巨量的数据。Neo4j凭借嵌入式、高性能、轻量级等优势越来越受关注。 本书共15章，介绍图论和图数据库、Neo4j基础、Neo4j数据模型、Cypher入门、APOC和Cypher扩展、查询性能优化、Neo4j数据导入、空间、安全认证、Neo4j可视化、Neo4j数据重构、集群等内容，1后通过两大案例（推荐系统和影响分析与模拟）的讲解，使你获得图数据建模与设计的技能。 本书既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。
大数据分布式计算课程是大数据方向应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本课程的学习使学生能够掌握目前大数据挖掘领域常用的并行计算方法，加深学生对统计并行计算的理解，培养学生使用在现代并行架构下利用统计方法深入挖掘大数据中的数据结构并能解决一些实际问题的能力。
本书对PowerBI产品进行了全面的介绍，从原理介绍到实践。PowerBI可以让微软云MicrosoftAzure的用户在使用数据库、数据仓库，HDInsight、RServer，机器学习等数据处理的同时更好的输出和展现数据。作为数据分析和报表制作的用户可以高效合理运用PowerBI进行数据分析和制作生动且可交互的报表，作为开发者可以根据需求集成和嵌入PowerBI服务。本书分为五部分。靠前部分是PowerBI的历史版本和各个组件的介绍，让读者形成对PowerBI的整体认识。第二部分是围绕着PowerBI服务展开，讲解了PowerBI连接到数据源、创建分享报表和仪表板、数据可视化、刷新和数据网关。第三部分是关于如何使用PowerBIDesktop进行数据清洗、数据建模，创建报表。第四部分是PowerBI移动端查看、共享、首登仪表板等功能。第五部分是PowerBI开发应用的相关内容，包含PowerBI服务集成以及MicrosoftAzure的PowerBIEmbedded
这是一本系统剖析Greenplum开源大数据平台的书籍，也是大数据战略制定与落地的实战型指导书！ 本书围绕数字原生和云计算、大数据、人工智能驱动的企业数字化转型的核心诉求，从商业和技术实战视角分享了业界领先企业大数据战略的深刻思考，并提供了大数据战略从制定到落地的全面指导。既有高阶数字化战略高度对大数据的解读，又有技术实战角度对使用 Greenplum 大数据和机器学习平台实现大数据战略的实践指南。 本书作者来自Greenplum 核心研发团队，致力于以开源、开放的理念和先进的技术推进大数据产业生态，助力企业以更低的成本、更高的效率实现数字化转型，并基于Greenplum 开源社区培养大数据产业更多人才。 本书分为四个部分。 部分介绍大数据战略。其中， 章将分享作者对于人工智能、大数据和云计算
数据可视化允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释，数据可视化技术在国内市场长期看好，而现阶段国内相关书籍相对较少，本书选择这个方向进行系统基础研究，希望为那些在想此领域有所发展的读者提供学习帮助。在本书中，我们首先介绍数据可视化的一些基本知识，随后重点介绍使用Tableau、SAS及SPSSModeler的可视化界面进行数据分析与数据挖掘的方法。
