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本書為商業銀行構建運維體系和掌握核心運維技術提供了指導。以一家中小型的商業銀行為藍本，講述商業銀行運維涉及的技術以及運維體系的搭建。全書一共9章：第1-3章抓喲講解了商業銀行運維在當下面臨的挑戰，以及傳統銀行的IT基礎架構的前世和今生；第4章詳細介紹了商業銀行運維的各項主要工作和技術；第5-7章介紹了自動化運維和智能化運維，以及全鏈路監控；第8-9章介紹了同城雙活數據中心以及下一代數據中心的架構。

·28.6萬字

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SQL Server從入門到精通（第5版）

《SQLServer從入門到精通（第5版）》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了SQLServer開發所必需的各方面技術。全書分為4篇共19章，內容包括數據庫基礎、SQLServer數據庫環境搭建、創建與管理數據庫、操作數據表、SQL基礎、SQL函數的使用、SQL數據查詢基礎、SQL數據高級查詢、視圖的使用、存儲過程、觸發器、游標的使用、索引與數據完整性、SQL中的事務、維護SQLServer數據庫、數據庫的安全機制、VisualC+++SQLServer實現酒店客房管理系統、C#+SQLServer實現企業人事管理系統和Java+SQLServer實現學生成績管理系統。所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，讀者可以輕松領會SQLServer2022的精髓，快速提升開發技能。

·14.1萬字

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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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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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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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大數據網絡傳播模型和算法

信息和影響力在人際網絡中的傳播無處不在。大規模社交網絡平臺的普及和大數據技術的應用為研究信息和影響力在網絡中的傳播提供了全新的機會。《大數據網絡傳播模型和算法》系統總結了信息和影響力傳播模型和算法方面的近二十年的研究成果。在傳播模型方面，本書詳細介紹了若干經典的隨機傳播模型，準確論述了模型之間的關系和模型的主要性質。在傳播算法方面，本書以影響力最大化為主線，介紹了適用于不同場景的基于影響力傳播的優化問題和算法。此外，本書也介紹了其他傳播模型和基于數據的網絡傳播的推斷和學習方法等。本書以扎實的理論論述為基礎，將基礎理論與多方面的應用背景結合，并介紹了相關方面的最新研究成果。

·19.9萬字

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Greenplum：從大數據戰略到實現

本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中，第1章將分享作者對于ABC（人工智能、大數據和云計算）之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中，第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言（用戶自定義函數），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數，還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib，數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析，并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據（GIS）進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中，第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

·21.5萬字

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數據分析實踐：專業知識和職場技巧

《數據分析實踐：專業知識和職場技巧》從初學者的角度出發，講解了進階為高級數據分析師所需的知識和技能，其中既包括數據分析崗位的介紹、發展現狀及未來趨勢，也包括實際工作中各環節的方法策略、實戰案例，還包括職場中的困惑解答及面試指導。閱讀本書，并基于本書進一步拓展所需要的知識能，可以幫助讀者形成一套成系統、可實戰的數據分析方法論。

·19.6萬字

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工業大數據分析實踐

本書以工業大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業大數據分析的工程方法論，針對設備故障診斷與健康管理（Prognostics&HealthManagement，PHM）、生產質量分析（ProductQualityManagement，PQM）、生產效率優化（ProductionEfficiencyManagement，PEM）等提出了具體的分析課題定義方法，給出了典型分析場景和算法框架，并系統總結了工業大數據領域的常用分析算法（特別是時序挖掘算法），最后以6個實際案例從不同方面詮釋了工業大數據分析項目的復雜性和多樣性，包括純數據驅動、專家知識驅動、機器學習與機理模型結合等類型的分析課題，以期形成工業大數據分析的工程化方法體系。本書適合工業行業中從事數據分析、數字化轉型、數據平臺規劃的專業人員閱讀，也可為其他從事行業數據分析的專業人員及高等院校數據挖掘的研究人員提供參考。

·16.3萬字

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業務數智化：從數字化到數智化的體系化解決方案

本書不僅是一本業務數智化體系的科普書，還是作者多年在真實業務場景下進行數智化實踐的經驗總結。本書系統總結了一套完整的數智化解決方案——3M數智化體系。全書共包括11章，第1～3章主要對數字化和數智化進行介紹；第4～8章圍繞3M數智化體系展開，詳細說明了業務數智化的適用范圍和準備工作、整體構思、思想、落地方法和落地產品；第9～11章介紹了內容行業、O2O行業、生產制造業的數智化實踐，以案例形式進行實戰演練。本書適合正在實踐數智化項目的領導者，需要了解和實踐數字化/數智化轉型的基層管理者和各類技術人員、產品人員、運營人員，高校的教師、科研人員和學生，以及其他想培養數據思維、數智思維、商業化思維的讀者。

·18.5萬字

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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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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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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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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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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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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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劍指大數據：Flink實時數據倉庫項目實戰（電商版）

本書從需求規劃、需求實現到可視化展示等，遵循項目開發的主要流程，全景介紹了電商行業Flink實時數據倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念介紹、電商業務概述、數據倉庫理論介紹和數據倉庫建模等。最核心的內容是代碼中對Flink的靈活應用，為讀者展示了Flink處理數據的多種可能性。本書最后還詳細講解了項目的性能調優技巧和實戰案例，幫助讀者掌握更多的實戰經驗。本書適合具有一定編程基礎的讀者學習或作為參考資料，通過本書，可以使你快速了解實時數據倉庫，全面掌握實時數據倉庫的相關技術。

·13.1萬字

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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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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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Python數據分析與挖掘實戰（第3版）

本書是Python數據分析與挖掘領域的公認的事實標準，前兩版銷售超過15萬冊，被國內100余所院校采用為教材，同時也被廣大數據科學工作者奉為經典。本書以真實項目案例為驅動，以真實的行業應用為依托，幫助讀者快速掌握數據分析與挖掘的相關技術、流程與方法。本書精選了7個經典實戰案例，涵蓋了房地產、零售、互聯網等多個領域，將Python編程知識、數據分析與挖掘知識和行業知識融合，讓讀者在實踐中快速地掌握針對不同行業的數據挖掘方法。本書不僅適合零基礎的讀者自學，還適合作為相關專業的教材。

·14萬字

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中小銀行運維架構：解密與實戰