捕鱼机有清分按钮吗

本書將以智能數據分析為主線，分三個部分進行介紹：第一部分將通過對數據分析發展歷程及趨勢的介紹，讓讀者通過淺顯易懂的方式快速了解數據智能分析及其發展趨勢；第二部分將詳細講述筆者通過經驗總結的數據智能分析的思路、方法與技巧，幫讀者在腦中建立起清晰的智能分析思路及分析體系；第三部分將通過各行業案例的介紹，側重說明企業數據智能分析的價值體現。

·12.4萬字

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數據架構與商業智能

本書是《商業智能深入淺出》一書的姊妹篇，數據架構、商業智能、數據治理和大數據技術是本書的核心。本書共13章，主要內容包括：企業架構總體規劃、數據架構現狀分析、數據架構目標規劃、數據架構案例、大數據架構與實踐，數據治理體系、商業智能架構理論、商業智能架構實踐、商業智能—數據倉庫架構和案例、商業智能—ODS數據架構和案例、商業智能—數據集市架構和案例等。本書的讀者對象包括：公司管理者、IT架構咨詢顧問、數據架構師、系統分析師、商業智能架構師以及相關技術愛好者。

·21.2萬字

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信息技術導論

全書共分11章，在介紹信息科學基本理論形成的基礎上，重點介紹了信息技術、應用及發展趨勢。本書主要內容有信息技術與信息社會、計算機技術、軟件技術、云計算與大數據、微電子與傳感技術、通信與網絡技術、物聯網技術及應用、電子商務與電子政務、人工智能技術、自動化與智能控制、智能家居與智能汽車。本書內容豐富、由點到面、循序漸進，通過對信息技術的源流與演變、理論建立與轉變進行較為全面的介紹，助讀者拓展綜合素質。本書可作為高等學校各專業通識教育課教材或教學參考書，也可供科技愛好者參考閱讀。

·23.1萬字

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Hadoop 3實戰指南

本書主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先簡單介紹Hadoop，讓剛接觸Hadoop的讀者對它有個基本了解；接著介紹目前使用比較多的分布式文件系統HDFS，內容涉及NameNode的原理、HA、HDFSFederation和HDFS3.0中新增的特性；然后從應用管理和資源調度這兩個方面介紹一個通用的資源管理平臺YARN；再后討論如何在YARN平臺中運行應用，比如如何將應用遷移到YARN平臺，以及非Hadoop的應用是如何兼容YARN模式的。最后，書中給出了一些工作實戰指南，包括如何搭建一個生產可用的Hadoop3.0集群；如何將現有Hadoop2.0集群升級到Hadoop3.0，及其在升級過程中遇到的問題；如何針對Hadoop進行二次開發，并參與社區，向社區貢獻代碼；一個大數據平臺應具備哪些必備組件等。

·8.3萬字

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商業銀行數據庫管理實踐

《商業銀行數據庫管理實踐》共12章，第1～3章講解在金融科技大潮下，商業銀行數據庫架構轉型的新思路，隨后闡述集中式到分布式數據庫實踐，以及從小型機遷移到x86平臺的實踐；第4～6章講述商業銀行Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫新系統上線以及數據庫版本升級等重要內容；第7～9章講述Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫故障診斷理論及實戰案例；第10、11章分別講述Db2和MySQL數據庫的性能優化；第12章主要講述筆者對商業銀行數據庫管理方面的思考。《商業銀行數據庫管理實踐》主要面向企業（尤其是商業銀行）的數據庫架構師、數據庫管理員、應用開發人員和數據庫技術決策人員，也適合大學生學習數據庫使用。

·28.7萬字

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數亦有道：Python數據科學指南

本書結合數據科學的具體應用場景，由淺入深、循序漸進地引導讀者入門數據科學，覆蓋了數據獲取、數據預處理、數據分析等方面的內容，共10章。本書首先概括性地介紹各章的主要內容，然后通過一個個生動的案例講解數據獲取、數據預處理、自然語言處理、機器學習和深度學習等方面的典型應用，最后通過答疑部分為讀者提供進一步學習的方向和方法的建議。本書各章的案例均基于具體應用場景，以簡單、清晰的方式對數據科學相關的技術原理和實際操作進行講解。

·13.8萬字

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Visual FoxPro數據庫技術基礎

本書以VisualFoxpro9.0為例，詳細介紹了VisualFoxpro9.0的特點、功能以及如何使用VisualFoxpro9.0進行程序設計與項目設計，并按照使用數據庫的邏輯順序，從數據庫的交互操作、數據庫程序設計和數據庫應用系統開發3個方面組織教材內容，精心設計豐富恰當的實例，引導讀者循序漸進的掌握數據庫的基本理論和數據庫應用系統開發的方法。

·14.3萬字

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數據庫系統原理及應用教程（第4版）

本書為“十二五”普通高等教育本科規劃教材。本書系統全面地闡述了數據庫系統的基本理論、技術和方法，具有概念清楚、重點突出、章節安排合理，重視上機實驗環節等特點。書中以流行的SQLServer2008數據庫管理系統為技術案例和實驗平臺，具有較好的可操作性。書中每章附有豐富習題。為便于組織教學和實驗，本書的后一章為數據庫課程的教學標準、實驗標準和實驗方案，供讀者參考。

·21.7萬字

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突出重圍：Transact-SQL管理與開發實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數據庫管理和開發經驗積累的Transact-SQL綜合性實例整理歸類并進行剖析。可以幫助讀者快速借鑒和開發出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數據庫管理，也可以用于數據庫系統開發。同時，由于Transact-SQL語言良好的傳承和繼承性，因此，本書的絕大部分代碼可以跨越SQLServer版本的限制，在SQLServer2008、2005甚至2000上都可以使用，即使今后推出的新版本，幾乎也不用修改就可以移植使用。

·14.7萬字

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openGauss數據庫核心技術

本書系統論述了openGauss數據庫理論、技術及應用。本書共11章，首先介紹數據庫發展歷史，包括傳統的網狀數據庫、層次數據庫、關系數據庫、NoSQL數據庫、NewSQL數據庫、云數據庫、多模數據庫、分布式數據庫等。其次介紹結構化查詢語言（SQL）、SQL語法、存儲過程、觸發器、游標、數據庫設計規范和E-R模型等數據庫基礎知識。再次介紹數據庫未來發展趨勢，包括新硬件、不同部署形態、新應用對數據庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術，包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優化技術、SQL引擎、執行器技術、數據庫存儲技術、數據庫事務機制、數據庫安全、數據庫自治技術等。為方便讀者掌握數據庫教學內容，本書每章都提供了小結和習題（含答案）。通過閱讀本書，讀者可以深入了解數據庫的發展歷史與未來趨勢、數據庫系統架構、鯤鵬和昇騰優化技術、數據庫事務處理技術、數據庫執行器技術、數據庫安全技術，從而既可以在將來開發數據庫的核心代碼，也可以更好地利用數據庫開發應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數據庫的參考書，也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數據庫理論教學或科學研究的教師、系統實現的研究人員的參考書，還可供企業工程師進行數據庫二次開發和應用開發的參考。

·14.2萬字

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信息學競賽寶典：數據結構基礎

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，往往同高效的檢索算法和索引技術有關。學習和掌握數據結構的相關知識，使我們能夠更好地運用計算機來解決實際問題。為了提高讀者的學習效率，本書直接從各類競賽真題入手，以精練而準確的語言、全面細致地介紹了信息學競賽中經常用到的數據結構類型，包括鏈表、堆棧、隊列、樹、圖等。本書精挑細選、由淺入深地安排了相關習題。考慮讀者接受水平的差異，一般在引入新知識點的題目時，本書會提供該題目的完整參考代碼，但隨著讀者對此知識點的理解逐步加深，后續的同類型題目將逐步向僅提供算法思路、提供偽代碼和無任何提示的方式轉變。此外，對于一些思維跨度較大的題目，本書會酌情給予讀者一定的提示。本書可以與《信息學競賽寶典基礎算法》同步學習，也可以作為有一定編程基礎的讀者學習數據結構算法的獨立用書。

·9.7萬字

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工業大數據分析指南

如今，全球掀起了以制造業轉型升級為首要任務的新一輪工業變革，工業大數據通過云計算、物聯網、人工智能等技術引領新一輪科技革命，拉動工業經濟的創新發展。工業大數據分析技術作為工業大數據的核心技術之一，可使工業大數據產品具備海量數據的挖掘能力、多源數據的集成能力、多類型知識的建模能力、多業務場景的分析能力、多領域知識的發掘能力等，對驅動企業業務創新和轉型升級具有重大的作用。本書圍繞著"工業大數據分析”這一重要議題，對通用的工業大數據分析方法和分析流程進行歸納總結，對其關鍵共性進行辨識、抽象和提升，而非針對某一特定行業、企業或產品進行闡述。本書從工業大數據分析的概念、特殊性以及常見的問題入手，提出了工業大數據分析框架，并詳細闡述了業務理解、數據理解、數據準備、數據建模、模型驗證與評估、模型部署這6個工業大數據分析的基本步驟，最后對工業大數據分析的未來進行了展望，為工業大數據分析相關技術研發、設計建模和應用落地提供了理論依據和標準化方法。

·4.1萬字

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R語言醫學多元統計分析

隨著醫學研究和信息技術的快速發展，多元數據分析方法廣泛應用于醫學各個領域。R是一款優秀的開源軟件，有著實用的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用多元統計分析方法。統計分析方法只有在實際應用中才能得到直接、生動的驗證。本書強調實戰和應用，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。通過本書的學習，讀者能熟練使用R語言及相關包實現多元統計計算，還能更深入地理解多元數據分析方法。本書可作為醫學院校高年級本科生或研究生的多元統計分析課程教材，亦可作為其他專業讀者和科研工作者從事科研活動的參考資料。

·7.4萬字

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數據要素安全流通

這是一本從背景、技術、產業、政策等多個維度深度解讀如何實現數據要素安全流通的專業指導書。來自40余所高校、科研機構、企業的超100位業界專家參與編撰，來自中科院、公共大數據國家重點實驗室、南京航空航天大學、阿里巴巴、騰訊等單位的10余位知名專家親自指導。本書理論和實踐兼備。書中囊括了數據可信確權、數據資產化、數據安全保障三大領域技術方案，從核心產業、基礎設施、咨詢服務三個維度劃分數據要素安全流通的產業生態鏈，深度解讀了國內外重點政策、法規，匯聚了通信、金融、政務、能源、工業等6大領域40余個特色解決方案及實踐案例。

·14.4萬字

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數據會說話：活用數據表達、說服與決策

《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》用通俗易懂的語言、豐富的案例，介紹了如何利用數據有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數據誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數據說服力”；第2～6章分別介紹如何通過尋找合適的參照點、運用不同的統計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結果，來提升數據說服力，讓他人更容易被說服；第7章介紹如何運用4種可視化方法，提高數據的可信度；第8章介紹如何運用6種方法，防止自己在工作和生活中被他人的數據誤導。《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》面向職場人士，可幫助他們在匯報工作、說服客戶、打動他人時更加游刃有余。為了降低閱讀難度，本書不涉及復雜難懂的公式，可作為新手學習數據分析的入門讀物。

·5.9萬字

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數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最后介紹Python操作示例。由于4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和游標只在SQLServer中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

·12.8萬字

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Python數據分析入門與實戰

本書系統地描述了如何利用Python語言進行數據分析。由淺入深的編寫方式可以幫助讀者輕松愉快地進入數據的世界。全書從理論到實踐、從基礎語法到科學計算庫，循序漸進地講解了Python數據分析所需要學習的技能。搭配項目實戰幫助讀者更好、更快地掌握Python數據分析知識點。此外，還全面介紹了數據分析的必知必會技能。本書提供代碼資源下載服務，每章均配有重要知識點串講視頻。本書不僅適合零基礎喜歡數據分析的入門級讀者，還可助力數據分析從業者進行技術進階。

·7.7萬字

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商業智能工具應用與數據可視化

《商業智能工具應用及數據可視化》一書聚焦商業智能與數據可視化主題，從概念、價值、方法、工具等理論基礎出發，以實際場景為參考，分入門、進階兩大階段，以帆軟FineBI為例從商業智能工具的基本知識，商業應用場景，數據可視化優秀案例等方面，介紹了商業智能工具和各種常規和高級可視化圖形的使用方法，重點介紹了商業智能工具FineBI的數據分析與可視化應用實踐。本書內容層層遞進，體系完善，可使讀者對商業智能工具的運用有一個全面、系統、深入的了解。

·6.8萬字

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活用數據：驅動業務的數據分析實戰

本書分為數據思維和案例解析兩個部分，對“怎么想”和“怎么做”兩大分析痛點問題進行剖析和解答。基于知先行后的考慮，前3章首先對“怎么想”的問題進行解答，通過明確分析問題、開啟分析思路、打開分析視角，依次回答數據思維3個核心問題：解決什么問題？分析哪些內容？分析到何種程度？結合11個思維練習的案例，引導讀者對業務需求進行思考，明確研究內容和分析方法。

·10.8萬字

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云計算虛擬化技術與應用

全書共11章，分為理論篇、技術篇和實戰篇三個部分。本書將虛擬化技術與應用融為一體，較為系統地介紹了虛擬化技術發展史、虛擬化技術的分類、虛擬化架構特性、主流虛擬化技術、服務器虛擬化應用、桌面虛擬化應用、網絡虛擬化應用、虛擬化架構軟/硬件方案等內容，基本涵蓋了目前主流的虛擬化技術及其應用。

·8.6萬字

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智能數據分析：入門、實戰與平臺構建