本书是作者及所在课题组近年来关于数据驱动全局优化方法研究成果的总结。先介绍数据驱动优化方法的发展现状、关键技术及常用的测试函数，然后介绍基于空间缩减的全局优化方法、基于混合代理模型的全局优化方法、基于多代理模型全局优化方法、代理模型辅助的约束全局优化方法及离散全局优化方法、代理模型辅助的高维全局优化方法。本书介绍的数据驱动全局优化方法优化效率高，新颖性和先进性强，可广泛用于解决工程优化问题。

零基础入门，让读者轻松、快速地掌握使用Power BI 创建和设计报表的整体流程。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3 级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。本书适合想要学习使用Power BI 或Power BI for Excel 进行数据分析和报表制作的读者。如果读者对Power BI 不熟悉或从未使用过Power BI，那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握Power BI 的使用方法，并使用它来解决实际应用中的问题。对于有使用经验的读者来说，学习本书有助于梳

本书是在作者多年从事数据挖掘行业实践和相关科学研究的基础上编写而成，书中包括数据挖据理论研究及实际应用的现状分析、研究内容的组织框架、研究方法与技术路线的描述、数据挖掘理论及应用的综述、不确定性理论、多目标优化的分类器方法、模糊多目标优化的分类器模型和算法、基于粗糙集和统计贡献度的特征选择算法、基于粗糙集预处理和粗近似的多目标优化的分类器模型和算法以及基于模糊化、核方法和惩罚因子的多目标优化的分类器模型和算法等内容。本书含有不确定性多目标优化的数据挖掘在信用评分、Web客户忠诚度分析、蛋白质交互的热点区域预测以及重大疾病的医疗诊断和预测等几个经典领域中的实际应用的描述。最后，通过对研究内容和实际应用效果的总结，展望了进一步研究和应用的方向。本书可供从事数据挖掘、机器学习与知识工

本全书内容主要包括11章和三个附录，其中11章又分为两大部分，部分是一些基础的介绍性的内容，章和第二章完整地讲述了元数据的意义以及一些基本的概念，第三章则从总体上分明绍了当前主要的元数据标准。第二部分则根据无数据的仓储项目生命周期的各个阶段，分别在第四章到第九章介绍了元数据的工具的评估，元数据仓储项目的组织和人员的配置，如何制定元数据的项目计划，元数据体系的结构的设计，如何通过元数据来提高数据的质量以及元模型的构造，此外，第十章还详细地介绍了开发周期的各个阶段该交付的产品以及取得的阶段性的成果，第十一章展望了元数据的未来发展的趋势。

为推广数据中心的建设技术，贯彻执行国家标准，本书总结了数据中心供配电系统、空调系统、机柜系统和布线系统的理论和实践经验，阐述了数据中心用电设备对于电能的基本要求，介绍了数据中心环境要求、设备布局、空调系统规划、未来的发展趋势以及数据中心空调系统的评估和优化。

本书分为六部分，共16章。部分（～4章）讨论对数据质量和数据管理意义重大的一组术语，涉及数据的扩展定义、符号性功能、与数据和数据管理相关的角色、与数据管理相关的概念以及数据质量维度的概念。第二部分（第5章和第6章）描述创建DQAF的原因，概括框架的假设、定义和管理思路，并给出48种测量类型的简短描述。第三部分（第7～9章）阐释数据评估方案，涉及数据评估的目标与输入、如何剖析数据、测量与数据质量改进项目的关系以及将持续测量用于维持数据质量的一般原则。第四部分（0章和1章）展示DQAF类别如何用于编制数据质量的需求，以便指定数据质量的联机测量、控制和定期测量。第五部分（2章和3章）讨论定义数据质量战略的环境和方法，涉及数据质量战略的概念与总体策略，还讨论建立组织的数据质量战略的12个指令。第六部分（4～16章）

财务管理对所有企业而言都具有重要战略意义。一个能全盘掌握企业信息，并能清晰地提供决策所需资料的数据处理系统将是企业提升财务管理系统的核心平台。Oracle公司是全球的信息管理软件及服务供应商，Oracle数据库已成为世界上使用最广泛的数据库系统之一。在市场竞争日趋激烈的今天，该系统可以为企业培养迅捷的反应能力和整合资源提供极大的便利。本书以版本的Oracle11iE BusinessSuit为对象，全面系统地介绍了Oracle11i财务系统的操作使用流程和方法。从教学内容上来看，本书涵盖了财务模块的所有构成部分，表述了会计核算和财务分析的主要流程，体系完整；从教学方法上看，本书提供了丰富的示例和技巧说明，并辅以明晰的图示，读者可以轻松地在实践中掌握相关技巧。本书的目的是力争让每一位希望实现企业财务管理软件化、现代化、智能化，并对Ora

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因果关系严格区分了"因"变量和"果"变量，在揭示事物发生机制、指导干预行为等方面有相关关系不能替代的重要作用。因果关系方向判断困难、结构发现能力不足、适用场景有限等仍然严重阻碍着因果推断领域的发展，是当前因果关系研究的难点和热点。本书从因果关系与相关关系之间的区别与联系出发，在因果关系模型、因果关系方向发现方法、因果关系结构发现方法、时序因果关系发现模型等角度对上述难题进行了深入探讨，并介绍因果关系理论在医疗大数据、社交网络大数据等方面的典型应用。本书是因果关系发现算法方面近期研究进展的总结，将为有志从事因果关系研究学者提供因果关系发现理论、算法及应用等方面一个较为完整的介绍。

《数据质量管理基础》正文由7章组成（重点考虑关系型结构化数据）：章简介数据质量问题；第2章展开讨论条件依赖理论；第3章阐述发现条件依赖，以及基于发现条件依赖检测数据不一致、修复数据的实践技术；第4章介绍依赖匹配作为数据去重的匹配规则；第5章重温经典的两个信息完整性假定，即封闭世界假定和开放世界假定，并提出和研究相对信息完整性理论；第6章进行数据时效性建模，以便时间戳缺失情况下，在数据库中进行实体值辨别并基于此返回查询结果；第7章探索数据质量问题之间的交互作用。