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无论初学还是巩固，一本适合各个层面DBA的通用教材！ 从未系统学习过，数据库开发及设计能力比较薄弱怎么办？ 学校教材太简单，想提高实际维护能力怎么办？ 从事开发工作，急需提高数据库维护能力怎么办？ 如何快速寻找并解决BUG，提高程序测试效率？ 这些困惑，本书统统可以解决，让你一本就够！ 光盘采用标准普通话进行录制讲解讲解到位，条理清晰。 搭配多个小例子与代码进行实际讲解理论 实践，层次分明。 对数据库运营维护原理进行详解十分透彻，一
很多数据科学资源包括了统计方法，但是欠缺具有深度的统计学视角。如果你熟悉R语言编程，也对统计学有所了解，这份快速参考将帮助你搭建易学可达的知识桥梁。 你将从这本书中学到： ? 为什么探究式数据分析是数据科学的入门关键 ? 随机采样如何减少偏见并产生高质量的数据集，即便用于大数据 ? 实验设计原则如何生成针对问题的答案 ? 如何使用回归估计结果及检测异常 ? 用于预测记录归属的关键归类技
本书内容包括Oracle概述, Oracle体系结构, SQL Plus命令, SQL语言基础, PL/SQL编程, 过程、函数、触发器和包, 管理控制文件和日志文件, 管理表空间和数据文件, 数据表对象, 其他数据对象, 表分区与索引分区, 用户管理与权限分配, Oracle系统调优, 优化SQL语句, Oracle数据备份与恢复, 数据导出和导入, Oracle的闪回技术, 企业人事管理系统等...
本书以理论够用、案例实用、实践第一为原则，使读者能够快速、轻松地掌握sql server数据库技术的基础与高级应用。本书内容包括数据库系统基础、sql server 2008简介、数据库管理、数据库表的管理、数据库的查询、t-sql语言、索引和视图、存储过程和触发器、安全管理、数据库的备份恢复、sql server 自动化和事务、sql server与ado.net集成、报表、数据库管理应用实例和数据库开发应用实例。 本书适用于高等
本书主要介绍了商务智能一些核心技术的应用，包括数据仓库、业务报表与企业绩效管理、数据挖掘、文本与Web分析、大数据分析等内容，通过大量的案例和练习使读者容易理解和掌握商务智能在业务决策中的应用。第3版的改进主要集中在以下方面：文本与Web挖掘、大数据与分析以及商务分析的趋势与前景等。本书可以作为管理科学、电子商务和企业管理等专业的MBA、研究生以及本科生商务智能、决策支持系统等课程的教材，也可以作为管理信息系统、商务数据分析等课程的辅
本书对数据库理论、方法及新型数据技术等知识进行阐述, 内容涉及数据模型、系统结构、研究领域、关系模型及关系操作、SQL语言基础及数据库操作功能、关系数据的查询优化、关系数据规范化理论等...
本书以现代化数据库技术发展研究为主线，系统地介绍了现在、代数据库技术的基础知识与新技术的研究发展。全书共分14章，包括绪论、关系模型及关系操作、关系数据库规范化理论、结构化查询语言SQL、SQL Server程序设计的高级应用、数据库中的数据查询处理与优化、数据库中数据的控制、数据库系统设计、数据库的应用与实现、数据库应用程序开发、移动对象数据库及其索引技术、时态数据库技术、主动数据库及其规则分析、其他数据库新技术...
★如何认识我们熟悉而陌生的这个世界？物理世界？网络世界？还是数据世界？还是叠加一起的多维世界？★既然我们以往基于物理世界所建立的一切的基础发生了变化，我们该如何基于多维世界去重建新的一切？★我们大部分人几千年来擅长和运用的因果思维，为何在在网络世界以及数据世界失灵了？★我们如何拥有适应多维世界的灵魂相关性思维？如何培养具有相关性思维（或大数据思维）的人才？这些人才如何才能成为数据世界的未来领袖？★全球一体化的大趋势下，国与国的边界变得
本书内容包括：绪论、准备知识、多阶段延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多阶段含延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多批次试验数据下装备命中概率评估方法、多来源试验数据下装备命中概率评估方法、航空子母炸弹制导精度鉴定的贝叶斯方法、预警雷达最大探测距离鉴定与评估的贝叶斯方法...
以前mysql方面接触的少，怎么安装配置才合理？ 用户和权限设计的这么灵活，怎么玩才安全？ 数据需要频繁导入导出，怎么快速搞定？ 数据写入时明明都是正常的，读取出来显示却乱码，到底怎么回事儿？ mysql自带了那么多命令行工具，都能干点什么活？ 保存的数据越来越多，怎么保障它们的安全？ 数据库运行的越来越慢，想让它快一点点，应该怎么办？ 单个实例承载的压力太大，怎么将其扩展？ 管理的
全书以Microsoft Access2003中文版为平台，分12章，内容包括数据库基础知识，Access数据库系统概述、关系数据库理论设计等...
理解如何存储超大规模数据。设计并实施可提供快速“热”查询和准确“冷”结果的解决方案。以批量数据处理、实时微批量或一次处理一个元组的方式处理实时数据。将机器学习与你的数据管道相集成。数据资产的管理、治理和安全。使用示例代码，这些代码由C#、Scala、Java，以及现代数据分析管道中各种服务所使用的原生语言编写...
本书旨在探讨云计算在科学数据分析中不断演化发展的角色和地位变化，该项工作的重要性在于所有的科学领域都是数据驱动的。内容包括：公共云平台上LIGO物理应用的可扩展部署：工作流引擎与资源配置技术；面向大数据的FutureGrid测试平台；支持数据密集型应用的云网络；IaaS云测试案例：方法，挑战与经验；面向数据密集型应用的GPU加速云计算；面向数据密集型科研应用的适应性负荷分割与部署方法；DRAW：一种新的面向数据密集型应用的具有位置偏好
本书是以给广大量化研究者建立一个一般性的量化研究流程（主要是量化策略开发，也包括其他量化研究）为主旨来展开编写的。全部章节以流程化的形式展开，从量化研究的数据开始到很终以交易结束。数据库、指标库、算法库、工具库、可视化库、报告和日常工作系统、交易系统这7个核心库/系统分别解决了量化研究中某一个环节的问题。量化研究是以上述7个核心库/系统所代表环节的一个循环，在这个循环中不断进行的改进和研究。它将数据和思想相结合，通过交易来检验研究成果
本书共分11章，以成功打造品牌的11个实操步骤为行文逻辑，分别介绍了“圈脑”为上、奇货可居、善解人意、价值独占、演绎传奇、符号记易、创优体验、借势用巧、汇聚百工、文案攻心、心中有数等内容，为企业从无到有创建品牌，提供系统专业、卓有成效的实操方法论及实用战术工具...
阿布·埃拉·哈桑尼、艾哈迈德·塔赫尔·阿萨、哈维尔·斯纳谢尔、亚努什·卡茨匹奇克、杰马勒·阿巴瓦耶等编著的《复杂系统中大数据分析与实践（精）》从复杂系统与大数据的结合点出发，在基础理论知识的基础上，首先通过在多个应用背景下的成功解决方案分析说明如何在复杂系统中应用大数据，然后进行总结，提炼大数据与云计算的应用要点。本书分为三个部分： 部分（ ～5章）介绍复杂系统中大数据的基础理论知识；第二部分（第6～13章）介绍不同应用背景下将大数据
《大数据技术及其背景下的数据挖掘研究》围绕大数据背景下的数据挖掘及应用问题，从大数据挖掘的基本概念入手，系统地阐述了大数据的基础理论、大数据处理架构Hadoop以及大数据存储与管理研究；由浅入深地论述了数据挖掘的基础理论、大数据挖掘技术研究、数据挖掘的艺术，并结合实践，阐述了数据挖掘的应用。 《大数据技术及其背景下的数据挖掘研究》对于读者掌握大数据挖掘及应用领域的基本知识和进一步研究都具有参考价值...
梁实秋
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
缪哲 著
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
老王子
宋瑞祥 著
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