数据时代的品牌智造

这是一本站在一线开发人员的视角，从SQL的本质出发，采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式，深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员，期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理，掌握SQL优化的落地实践方法，从而真正“玩转”大数据SQL优化技术，根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。

《数据分析实践：专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。

《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习。

达梦数据库是一款非常优秀的国产数据库。本书从实用角度，通过对达梦数据库的体系结构、运行机制的讲解，以及与其他数据库相似功能的对比，帮助读者掌握达梦数据库的基本操作。本书第1章讲解达梦数据库的安装部署；第2章讲述达梦数据库的体系结构，并与Oracle的体系结构进行对比；第3章讲解数据库中最重要的两部分redo和undo；第4章介绍用户管理，重点讲述用户创建和权限；第5章讲解表和索引，并对普通表和堆表

《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景，以项目导向为主线，从0到1全面介绍企业级大数据用户搜索行为分析系统的搭建过程。全书共6章，第1章讲解项目需求与架构设计，详细阐述项目数据流与系统架构；第2章介绍大数据项目开发环境配置，手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具，为后续项目实施打下基础；第3～5章逐步实现项目需求，第3章讲解用户行为数据采集模块的开发

本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。

《SQLServer从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了SQLServer开发所必需的各方面技术。全书分为4篇共19章，内容包括数据库基础、SQLServer数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中

本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预

数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的