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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

指標體系與指標平臺：方法與實踐

這是一部講解企業如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業落地應用的方法。本書由行業領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，融合了其創始人在百度、平安、京東等頭部企業的技術研發經驗和其團隊服務近百家企業的實戰經驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個方面的內容：（1）從指標驅動的數字化經營新模式開始，介紹指標管理對企業經營的重要意義。（2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。（3）指標管理平臺的產品設計與技術架構，介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。（4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業，從不同行業的特點出發，介紹不同行業的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結合行業的最佳實踐，為想要進行數據智能決策的企業提供參考。（5）探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用，探索時下最先進的技術帶給企業經營的無限價值。

·16.2萬字

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

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

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

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

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

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

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

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

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?！镀咧芷邤祿臁穼⑸钊朊恳环N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?！镀咧芷邤祿臁愤m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?！镀咧芷邤祿臁穼椭x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

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

SQL應用開發參考手冊

·29.9萬字

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

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?。淳W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

大數據偵查

本書緊扣“大數據”這一時代主題，著眼于偵查領域大數據運用在法律研究方面的空白，構建起包括思維、模式、方法等全方位的大數據偵查體系，同時對大數據偵查可能產生的法律問題進行探討，為偵查實務中大數據的運用提供方法、法律理論及程序上的指導。

·13.5萬字

企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用

本書第1～4章講解企業大數據的戰略規劃，主要從宏觀的角度介紹大數據的定位、組織保障、解決方案選擇和自主實施思路，目的是從全局角度引導建立大數據工作的整體思維。第5～10章講解企業大數據的落地實施，主要從執行層面介紹了大數據落地的相關技術、架構、開發、大數據工作流、應用和價值評估，直接以落地視角解讀大數據工作中每個環節涉及的流程、知識和方法，這也是本書的核心章節。第11～13章講解大數據的價值、變革和挑戰，主要涉及大數據的社會價值、當前問題和挑戰以及大數據的未來趨勢，這是對現有大數據工作的延展以及未來趨勢的探索。

·34.9萬字