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Oracle 11g數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設計、開發(fā)、管理與應用
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Oracle是目前關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)市場中應用最廣泛的產(chǎn)品,Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例,從數(shù)據(jù)庫設計、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、數(shù)據(jù)庫管理和數(shù)據(jù)庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數(shù)據(jù)庫的使用。本書共有19章,分4個部分,其中第1、2章屬于基礎篇,主要介紹數(shù)據(jù)庫設計方面的內容;第~11章屬于開發(fā)篇,主要介紹Oracle數(shù)據(jù)庫的開發(fā);第12~15章屬于管理篇,主要介紹Oracle11g數(shù)據(jù)庫的管理;第16~19章屬于應用篇,主要介紹Oracle11g數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的開發(fā)知識。讀者即使沒有數(shù)據(jù)庫技術基礎,也可以通過自學本書,熟悉最新Oracle系統(tǒng),并掌握Oracle數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設計、開發(fā)、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解,通俗易懂,適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數(shù)據(jù)庫課程的教材或參考用書,也可以作為計算機愛好者和數(shù)據(jù)庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼,如果需要,可發(fā)送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

馮向科 鄧瑩編著 ·數(shù)據(jù)庫 ·18.7萬字

新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng):原理、架構與實踐
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數(shù)據(jù)庫技術自從上世紀60年代誕生以來,經(jīng)歷了網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫、層次數(shù)據(jù)庫等發(fā)展階段,最終在80年代確立了關系數(shù)據(jù)庫技術的主導地位。關系數(shù)據(jù)庫技術經(jīng)過幾十年的發(fā)展,在各行各業(yè)都取得了巨大的成功。但是,進入21世紀后,隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫技術由于在可擴展性、靈活性等方面存在的不足,難以支持層出不窮的新型應用。在此背景下,鍵值數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等新型數(shù)據(jù)庫技術因運而生。本書與現(xiàn)有的介紹關系數(shù)據(jù)庫技術為主的書籍不同,重點介紹當前數(shù)據(jù)庫領域中出現(xiàn)的各類新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的概念、基礎理論、關鍵技術以及典型應用。在理論方面,本書除了介紹各類新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中基本的理論和原理之外,還將側重于對這些理論的研究背景和動機進行討論,使讀者能夠了解新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在設計上的先進性,并通過與成熟的關系數(shù)據(jù)庫技術的對比,明了新型數(shù)據(jù)庫技術的應用方向以及存在的局限性。在應用方面,本書將側重與實際軟件工程相結合,通過實際的應用示例介紹各類新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在實際應用中的使用方法和流程,使讀者能夠真正做到學以致用。

金培權 趙旭劍編著 ·數(shù)據(jù)庫 ·18.3萬字

Python金融數(shù)據(jù)挖掘與分析實戰(zhàn)
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這是一本金融數(shù)據(jù)挖掘與分析領域的實戰(zhàn)性著作,它能指導零Python編程基礎和零數(shù)據(jù)挖掘與分析基礎的讀者快速掌握金融數(shù)據(jù)挖掘與分析的工具、技術和方法。讀完本書,你將會有如下3個方面的收獲。(1)Python編程基礎和數(shù)據(jù)預處理:首先詳細講解了Python的核心語法,以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數(shù)據(jù)處理工具的使用;然后詳細介紹了數(shù)據(jù)預處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示,幫助初學者快速上手Python,為之后的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)夯實基礎。(2)數(shù)據(jù)挖掘與分析的經(jīng)典方法:詳細講解了經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法,包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關聯(lián)分析、時間序列分析等。(3)主要金融應用場景的數(shù)據(jù)挖掘方法:針對網(wǎng)絡輿情的采集和熱點分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預測、個人信用評分、企業(yè)信用評分、用戶畫像、目標客戶精準分析、銷售數(shù)據(jù)分析等金融行業(yè)的常見應用場景,給出了數(shù)據(jù)挖掘和分析的方法。本書注重實戰(zhàn),配有大量精心設計的案例,同時還有配套的講解視頻、代碼和數(shù)據(jù)資源,可操作性強。

劉鵬 高中強等 ·數(shù)據(jù)庫 ·18.3萬字

深入淺出存儲引擎
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全書分為3篇:第1篇首先會詳細講解存儲引擎的全貌,讓讀者能對存儲引擎有一個整體的思維框架,介紹存儲引擎的兩大分支:基于b+樹的存儲引擎、基于lsm派系的存儲引擎,其次對存儲引擎部分涉及的一些數(shù)據(jù)結構、存儲介質等概念做一個簡要的介紹,為后面內容的深入學習做鋪墊。第二篇主要介紹基于b+樹的存儲引擎,在理論部分重點回答為什么選擇b+樹做存儲引擎索引結構、b+樹存儲引擎解決哪些問題以及如何解決。在實踐部分選擇開源社區(qū)中比較有名的boltdb存儲引擎項目來講解其內部核心源碼的實現(xiàn)細節(jié)。第三篇主要介紹基于lsm派系的存儲引擎,理論部分重點介紹lsmtree中各組件的功能及作用,并在此基礎上擴展介紹其他幾類lsm派系存儲引擎的實現(xiàn)思路,幫助讀者開闊視野,實踐部分分別以bitcask、moss、leveldb等開源項目的核心源碼來展開,介紹其內部實現(xiàn)細節(jié)。通過閱讀本書,讀者不僅能對存儲引擎,尤其是單機的存儲引擎有一個整體的框架,而且能對兩類存儲引擎的實現(xiàn)思路及背后原理有個深刻的掌握,只有深刻理解了存儲引擎的背后實現(xiàn)原理,讀者不僅可以自己動手開發(fā)自己的存儲引擎,更可以很快掌握關系型數(shù)據(jù)庫或者NoSql這類組件的核心原理,對未來實際應用與開發(fā)提供參考。

文小飛 ·數(shù)據(jù)庫 ·18.3萬字

金融商業(yè)算法建模:基于Python和SAS
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這是一本貫穿金融業(yè)務經(jīng)營全流程,以業(yè)務為驅動的金融數(shù)據(jù)挖掘與建模著作,涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監(jiān)控、算法工程化等數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)。本書的4位作者都是在金融領域有多年工作經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)專家,不僅技術功底深厚、業(yè)務經(jīng)驗豐富,而且對金融行業(yè)從業(yè)者的需求痛點和圖書市場的供給情況有深入了解。他們通過精心策劃和寫作,讓本書內容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優(yōu)化分析類三大主題,獨創(chuàng)九大模板:客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規(guī)行為識別、預測、運籌優(yōu)化、流程挖掘,詳細講解了每個模板的算法原理、評估方法、優(yōu)化方法和應用案例等,內容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外,本書還對數(shù)據(jù)科學項目中比較容易被忽視的內容做了補充,包括模型評估、模型監(jiān)控、算法工程化,指導讀者構建易讀、高效、健壯的數(shù)據(jù)科學工程。本書堅持理論與實踐相結合,通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優(yōu)化理論的同時,還打造了一套可輕松適配各種分析場景與需求的工具模板,力圖幫助讀者從理論快速跨越到實踐。

趙仁乾 田建中 葉本華 常國珍 ·數(shù)據(jù)庫 ·18.2萬字

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