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數據分析師寶典

隨著移動通信和互聯網應用的發展，物聯網、云計算、大數據等新興技術與應用不斷涌現。這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。本書拋開深奧的理論條文，采用了大量的圖表與案例，深入淺出，將枯燥生硬的理論知識用詼諧幽默、通俗易懂的語言娓娓道來。本書除對必備的理論知識進行介紹外，還注重實務操作，旨在幫助數據分析人員快速掌握數據分析的核心知識，實現數據分析能力的大幅度提高。

·12.6萬字

CDA數據分析實務

本書引入真實的案例，以提供優質的數據分析服務、撰寫高質量的數據分析報告為目標。在闡述數據分析時，力求以系統的觀念從所研究主題的整體著眼，綜合不同的分析角度、數據處理方式、分析方法和分析工具，以揭示數據更本質的特點和更深層次的規律。書中以實際案例為背景，說明綜合采用統計方法、數據挖掘方法進行數據分析的主要問題。

·10萬字

大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統介紹了大數據的相關知識，分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。全書共17章，內容包含大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、MapReduce、數據倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·24.4萬字

有趣的二進制：軟件安全與逆向分析

《有趣的二進制：軟件安全與逆向分析》通過逆向工程，揭開人們熟知的軟件背后的機器語言的秘密，并教給讀者讀懂這些二進制代碼的方法。理解了這些方法，技術人員就能有效地Debug，防止軟件受到惡意攻擊和反編譯。本書涵蓋的技術包括：匯編與反匯編、調試與反調試、緩沖區溢出攻擊與底層安全、鉤子與注入、Metasploit等安全工具。《有趣的二進制：軟件安全與逆向分析》適合對計算機原理、底層或計算機安全感興趣的讀者閱讀。

·5.4萬字

SQL Server 2008寶典（第2版）

本書全面介紹了SQLServer2008各方面的知識，全書由6部分組成：第1部分為數據庫的基礎篇，介紹了數據庫的類型、概念、對象、SQL語言等；第2部分為SQLServer2008的準備篇，介紹了SQLServer2008的功能、特性、各版本的比較、安裝方法、SQLServer2008的服務、客戶端的工具等；第3部分為SQLServer2008的基本操作篇，介紹如何管理與配置SQLServer2008服務器，如何創建數據庫和數據表，以及如何對數據庫里的數據進行操作；第4部分為數據庫管理篇，介紹如何使用T-SQL程序對數據進行復雜的運算，以及如何使用視圖、存儲過程、觸發器、索引、用戶定義數據類型、用戶定義函數、全文索引、游標、事務和鎖、統計信息和同義詞等方面的知識；第5部分為SQLServer高級技術，介紹如何進行數據庫備份與恢復，如何規劃數據庫，如何保證數據庫的安全、復制與發布、自動化管理，如何使用性能工具優化數據庫、數據的導入導出、SQLServer郵件的使用、AnalysisServices、ReportingServices、SQLServer與XML的應用，以及如何使用客戶端和應用程序訪問SQLServer；第6部分為SQLServer2008改進篇，介紹了SQLServer2008相對于之前版本進行了哪些方面的重大改進和優化，進一步幫助讀者了解SQLServer2008更多的獨有特性。

·39.4萬字

智能數據時代：企業大數據戰略與實戰

本書將從一個管理者的視角，從大數據的基本概念開始，循序漸進地介紹相關工具、企業數據工程的主要活動、數據團隊建設以及相關的管理支持。TalkingData的十余位一線員工根據自己所在崗位的經驗知識，參與了全書的編寫工作，他們是（排名不分先后）：何香萍，馬齋，李正偉，楊慧，王俊，何坤，孔元明，姜偉，王福勝，潘松柏，盧健，張學敏，曾曉春，張寧，徐岷峰，周海鵬，呂博卿。他們不僅貢獻了專業的要點知識，也融入了工作中的實戰經驗，知識點與案例反復穿插，增加了本書的實踐價值。希望通過此書，管理者能夠建立起智能企業的定位，業內專業人士能夠有更清晰的戰略全景和邏輯脈絡。

·22.2萬字

Redis 5設計與源碼分析

優質的菜品需要有技藝精湛的廚師來烹飪，本書就像以優質菜品做成的“大菜”。整本書沒有太多啰唆的語言，直接抽絲剝繭：從基本的數據結構類型，Redis內部每個操作命令的底層代碼運行邏輯和結構，一直到整個Redis持久化技術、主從技術、分布式集群技術等，都有深入源碼級別的講解，讓你領略從數據結構到整個高性能服務的全部設計之美。學以致用，讀者朋友通過領會與實踐來提升技術，成為一個高性能網絡服務開發高手，繼而深入理解緩存服務，設計自己的高性能緩存服務系統或者緩存數據庫系統，應用到自己業務中去，豈非快哉！在整本書里，我也看到了一群程序員的認真執著，把每個業務數據流程圖、關鍵代碼、數據結構圖都規劃得詳細、清晰，把自己對技術的各種理解融入書中。本書脈絡清晰，適合剛入行的后端程序員、高性能服務開發者、系統運維人員、技術架構師等閱讀。希望閱讀本書的技術同仁都能夠得到進步和提高。

·17.2萬字

DevOps實踐指南

本書共分為6個部分：第一部分概述DevOps的歷史和三個基本原則，即“三步工作法”；第二部分介紹開啟DevOps轉型的過程；第三到五部分深入探討“三步工作法”的各個要素；第六部分關注如何將安全性和合規性正確集成到日常工作中。全書涵蓋40余個DevOps案例，以谷歌、亞馬遜、Facebook等全球知名企業和組織的實際調查結果為依據，展示如何通過現代化的運維管理提升管理效率，進而為企業贏得更大市場、創造更多利潤。

·22.1萬字

數據庫系統管理應用

本書是計算機應用職業技術培訓教程之一，根據最新的職業教育課程開發方法開發而成，體現了以“職業導向，就業優先”的課程理念，根據職業崗位的工作功能和工作過程組織編寫。全書在編排上由簡及繁、由淺入深、循序漸進，力求通俗易懂、簡單實用。本書在內容的組織形式上，結合使用廣泛的SQLServer2000數據管理系統，按照數據庫管理員職業技能的要求，全面介紹了數據庫管理的各項基本功能，同時結合實例介紹了數據庫管理員需要掌握的基礎理論知識。

·14萬字

Access數據庫開發從入門到精通

本書系統詳細地介紹了使用Access開發數據庫系統的知識、技術與實際應用。全書包括13章，每一章都是一個獨立的主題，以數據庫系統的開發流程來組織各章內容和排列順序，有助于梳理讀者的Access知識體系和數據庫開發流程。本書內容包括Access數據庫術語、數據庫對象及其視圖、Access界面環境的使用與定制、數據庫的整體設計流程、創建數據庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創建表之間的關系、在數據表視圖中操作數據、使用查詢操作數據、使用窗體顯示和編輯數據、使用報表呈現與打印數據、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數據庫等內容，最后一章介紹了開發一個數據庫管理系統的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發數據庫的過程中涉及的Access知識和技術，本書提供了70個案例，可以在學習過程中多加練習，不斷積累實戰經驗，快速提高自己的Access技術和數據庫開發水平。為了降低學習難度，本書附贈所有案例和重點內容的多媒體視頻教程，還提供了所有案例的源文件，便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數據庫系統開發的用戶閱讀。

·14萬字

數字孿生

本書內容包括數字孿生概論、數字孿生技術、數字孿生與工業4.0、數字孿生城市、數字孿生在其他方面的應用、數字孿生應用案例、數字孿生技術面臨的挑戰與發展趨勢、數字經濟產業政策。本書涵蓋了數字孿生的多個重要技術要點，列舉眾多案例對理論進行了解析，并在許多方面提出了創新性的觀點。通過閱讀本書，讀者可以深刻地理解數字孿生這門新興學科。

·7.9萬字

Visual C# 2005+SQL Server 2005數據庫與網絡開發

基于數據庫的應用程序開發是當今程序開發的一大特色，本書基于微軟的.NET框架和數據庫SQLServer2005服務器技術，詳細全面的介紹了該框架下的C#2.0技術，以及如何基于該編程語言實現基于數據庫的程序開發。全書分為6個部分。第1部分介紹了C#語言的基礎知識，包括C#簡介和C#語言基礎。第2部分介紹了數據庫SQL2005的相關知識，包括數據庫的操作、數據查詢語言基礎以及數據報表的相關概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關知識，包括數據庫的使用、數據集的操作、SQLXML的相關操作、XML編程以及數據映射NHibernate技術講解。第4部分介紹了Windows應用程序結合數據庫應用的實現，包括Windows窗體以及Windows菜單和對話框。第5部分介紹了Web程序結合數據庫應用的實現，包括ASP.NET應用程序和Web服務的相關知識。第6部分介紹了2個大型系統的實現過程。

·14.6萬字

網站數據庫技術

本書介紹數據庫技術的專業知識和技能，使學生對動態網站的編程理念有個整體的認識，對單機版MIS系統、C/S架構網絡程序有較深的理解。本書在內容選取上以實用為主，盡量不涉及過于深奧而抽象的專業術語，內容安排上由淺入深，循序漸進。為了適應中等職業學校課程改革，本書采用知識模塊化編寫體系，以創建“綠蕾教育網”項目為主線，緊密圍繞項目開發實例，將知識模塊細分為6章26個任務。各任務操作步驟清晰，有利于初學者比較系統地學習數據庫技術，掌握數據庫的開發方法及過程。

·6.2萬字

淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）

本書主要針對電商從業者（運營和店長）和數據分析入門者，以電商業務實戰為主線，介紹數據分析相關的知識。本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。本書的下半部分以實戰為主，主要介紹淘寶賣家如何應用Excel和數據來做決策。

·5.9萬字

從0到1：JavaScript 快速上手

本書分為2大部分：第1部分是Javascript基本語法，主要介紹流程控制、函數、字符串、數組等基本語法；第2部分是Javascript核心技術，主要介紹DOM操作、事件操作、window對象、document對象等核心技術。為了讓讀者更好地掌握，本書還結合實際工作以及前端面試，精心挑選了大量高質量的練習題。此外，本書還專門配套了課件PPT以及各種工具手冊，以便各大高校老師教學使用。

·8.2萬字

七周七數據庫

如今，我們要面對和使用的數據正在變得越來越龐大和復雜。如果說數據是新的石油。那么數據庫就是油田、煉油廠、鉆井和油泵。作為一名現代的軟件開發者，我們需要了解數據管理的新領域，既包括RDBMS，也包括NoSQL。《七周七數據庫》遵循《七周七語言》的寫作風格和體例，帶領你學習和了解當令最熱門的開源數據庫。在簡單的介紹之后，《七周七數據庫》分章介紹了7種數據庫。這些數據庫分別屬于5種不同的數據庫風格，但每種數據庫都有自己保存數據和看待世界的方式。它們依次是PostgreSQL、Riak、ApacheHBase、MongoDB、ApacheCouchDB、Neo4J和Redis。《七周七數據庫》將深入每一種數據庫，介紹它們的優勢和不足，以及如何選取一種最符合你的應用需求的數據庫。《七周七數據庫》適合數據庫架構師、數據庫管理員，以及想要了解和學習各種NoSQL數據庫技術的程序員閱讀。《七周七數據庫》將幫助讀者了解、選擇和應用這些數據庫，從而更好地發揮日益增長的大數據的能力。

·14.7萬字

Redis 6開發與實戰

Redis是一個十分熱門的內存數據庫，它擁有眾多優秀特性，已經被越來越多的公司采用，值得每一位開發者學習。通過本書講述的Redis在開發和運維等方面的案例，讀者不僅可以系統地學到有關Redis的大量知識，還可以將案例中所講解的內容用于開發和運維等在內的各類生產實踐。書中案例涉及的各種知識、命令和工具，均來自作者一線企業級應用的總結。本書的特色在于講解知識點的同時，輔助以大量生動的例子，以幫助讀者更好的理解Redis的使用。本書通過實戰的理論和案例全面系統的講解了Redis技術，適合所有渴望深入學習Redis的讀者。

·9萬字

SQL應用開發參考手冊

·29.9萬字

數據科學工程實踐：用戶行為分析與建模、A/B實驗、SQLFlow

這是一本將數據科學三要素——商業理解、量化模型、數據技術全面打通的實戰性著作，是來自騰訊、滴滴、快手等一線互聯網企業的數據科學家、數據分析師和算法工程師的經驗總結，得到了SQLFlow創始人以及騰訊、網易、快手、貝殼找房、谷歌等企業的專家一致好評和推薦。全書三個部分，內容相對獨立，既能幫助初學者建立知識體系，又能幫助從業者解決商業中的實際問題，還能幫助有經驗的專家快速掌握數據科學的Z新技術和發展動向。內容圍繞非實驗環境下的觀測數據的分析、實驗的設計和分析、自助式數據科學平臺3大主題展開，涉及統計學、經濟學、機器學習、實驗科學等多個領域，包含大量常用的數據科學方法、簡潔的代碼實現和經典的實戰案例。第1部分（第1～6章）觀測數據的分析技術講解了非實驗環境下不同觀測數據分析場景所對應的分析框架、原理及實際操作，包括消費者選擇偏好分析、消費者在時間維度上的行為分析、基于機器學習的用戶生命周期價值預測、基于可解釋模型技術的商業場景挖掘、基于矩陣分解技術的用戶行為規律發現與挖掘，以及在不能進行實驗分析時如何更科學地進行全量評估等內容。第二部分（第7～9章）實驗設計和分析技術從A/B實驗的基本原理出發，深入淺出地介紹了各種商業場景下進行實驗設計需要參考的原則和運用的方法，尤其是在有樣本量約束條件下提升實驗效能的方法及商業場景限制導致的非傳統實驗設計。第三部分（第10～12章）自助式數據科學平臺SQLFlow針對性的講解了開源的工程化的自助式數據科學平臺SQLFlow，并通過系統配置、黑盒模型的解讀器應用、聚類分析場景等案例幫助讀者快速了解這一面向未來的數據科學技術。

·13萬字

Python數據分析入門：從數據獲取到可視化

本書作為數據分析的入門圖書，以Python語言為基礎，介紹了數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過于高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在于應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Python來完成工作而非專注于Python語言語法等原理的講解。本書的目的是讓初學者不論對數據分析流程本身還是Python語言，都能有一個十分直觀的感受，為以后的深入學習打下基礎。最后，讀者不必須按順序通讀本書，因為各個章節層次比較分明，可以根據興趣或者需要來自行安排。例如第5章介紹了一些實戰的小項目，有趣且難度不大，大家可以在學習前面內容之余來閱讀這部分內容。

·6.6萬字