《数据挖掘方法与应用》以应用为导向介绍数据挖掘的相关工具、理论和方法，包括数据挖掘概述、数据挖掘工具、数据与数据平台、数据预处理、关联分析、决策树、贝叶斯分类和神经网络。通过循序渐进地讲解数据挖掘可使用的工具、数据存储及分析环境、原始数据可能存在的问题及相应的预处理方法、数据挖掘经典算法等相关知识，使读者对数据挖掘有整体的认识和了解。此外，《数据挖掘方法与应用》以解决问题为目的，结合实例阐述了使用IBM SPSS Modeler和R软件进行数据挖掘的方法与步骤，便于读者更好地理解和掌握。 《数据挖掘方法与应用》可作为统计学、大数据等相关专业高年级本科生及硕士研究生数据挖掘课程的教材，也可作为其他数据挖掘爱好者的参考用书。

本书以Access 2010关系数据库管理系统为蓝本，系统地介绍了数据库的基本概念，Access 2010的主要功能和使用方法，数据库及表的基本操作，数据查询、窗体设计、报表制作、数据库的安全管理、宏的创建和使用，模块和VBA编程等。本书通过一些实例分析，深入浅出地向读者全面介绍了Access 2010的使用方法。本书根据全国计算机等级考试计算机二级考试Access数据库程序设计考试大纲的要求编写，内容由浅入深、通俗易懂、图文并茂、实用性强。本书可作为高等院校相关专业的教学用书，也可作为计算机等级考试培训教材。

《Access数据库基础及应用教程 第4版》既重视基础理论知识和基本技能的介绍，又吸取优秀教材重视案例教学的优点。首先以数据库技术的应用和一个完整的Access2010数据库应用系统（案例）为切入点，使读者对数据库系统有一个感性认识，激发读者的学习兴趣。《Access数据库基础及应用教程 第4版》中不仅介绍了关于数据库的基础理论知识；还详细、系统地介绍了Access2010数据库管理系统，其中精编了大量的高质量的例题以提高初学者分析问题、解决问题的实际能力：最后以软件工程的视角给出了《Access数据库基础及应用教程 第4版》案例的开发过程，使读者切实体会到一个完整的数据库应用系统的开发过程，为读者的模仿、拓展、延伸和创新提供了原型。《Access数据库基础及应用教程 第4版》共10章，分别是认识数据库系统、Access2010数据库、表、查询、窗体、报表、宏、编程工具VBA和模块、数据库安全管理、“教学管理系统”的开发。《Access数据库基础及应用教程 第4版》针对非计算机专业学生的特点，把培养实际应用能力放在首位。内容安排循序渐进，操作步骤翔实准确，力争将知识传授、能力培养、素质教育融为一体。除第10章外的其余各章都精心安排了大量的习题。第4版的习题中除增加实验题之外，表、查询、窗体、报表这4章的习题中还增加了相应的二级考试上机真题及其分析与操作详解。希望读者通过更多的实践操作，尽可能地巩固所学内容，提高动手能力。为方便教学，《Access数据库基础及应用教程 第4版》配有教学案例“教学管理系统”、示例系统“成绩管理系统”、电子课件和部分习题参考答案等资料。欢迎选用《Access数据库基础及应用教程 第4版》的教师登录www.cmpedu.com索取。《Access数据库基础及应用教程 第4版》既可作为大专院校Access2010数据库课程的教材，又可作为Access2010数据库管理人员的参考书，还可作为参加全国计算机等级考试Access二级考试的复习参考书。

本书内容数据库原理及应用-SQL Server2019主要包括原理篇、应用篇、开发篇、课后习题详细解析，附录部分包括重点难点解析和项目开发经典题目解析。具体涉及数据库系统概述、关系数据库数学模型、关系数据库设计理论、使用SQL Server2019设计数据库、使用SQL语言管理和设计数据库、T-SQL程序设计、高级查询、事务和并发控制、索引、视图、存储过程、触发器、复杂数据库设计与实现和数据库访问技术。

高价值、低密度是大数据的特征，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作。特异群组是一类高价值、低密度的数据形态，是指在众多行为对象中，少数对象群体具有一定数量的相同（或相似）的行为模式，表现出相异于大多数对象而形成的异常的群组。特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要的应用价值。对特异群组挖掘的研究代表了数据挖掘从浅层到深层的发展趋势和必要性。本书系统地阐述了特异群组挖掘任务，包括介绍了特异群组挖掘的概念，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的相关算法，并且列举了特异群组挖掘的几个重点应用。本书适合大数据研究人员、大数据工程师、大数据应用分析师、大数据产业从业人员等阅读，也可作为数据科学、大数据专业本科生和研究生的教学用书。

这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路―方法―具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3 篇。第1 篇，带领读者了解数据分析并熟悉3 个最常用的数据分析工具――SPSS Modeler、Power BI 和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSS Modeler 和Power BI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2 篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分析――现有商品分析和新商品分析。现有商品分析，就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题，以增强核心竞争优势；新商品分析，就是评估客户需求和验证客户需求，以延续核心竞争优势。第3 篇客户分析，共介绍了4 个实例――挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM 分析的结果。本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门，也能对管理人员有所启发。

《数据库原理及应用——SQL Server 2019 第2版》结合SQL Server 2019技术及应用，介绍数据库的基本原理和技术方法。《数据库原理及应用——SQL Server 2019 第2版》共11章，包括数据库基础，关系数据库基础，SQL Server 2019基础，数据库、表和数据操作，索引及视图，存储过程及触发器，T-SQL应用编程，数据库安全，关系数据库的规范化，数据库设计，以及数据库新技术。另外，每章均配有典型案例和同步实验等。 《数据库原理及应用——SQL Server 2019 第2版》由出版社和上海高校精品课程网站提供电子课件、教学大纲、操作演练视频、同步实验和复习资料等线上资源，并配有“学习与实践指导”辅助教材。 《数据库原理及应用——SQL Server 2019 第2版》可作为高等院校计算机类、信息类、工程类、电子商务类和管理类各专业本科生相关课程的教材，高职院校可选学目录中带星号（*）的章节。《数据库原理及应用——SQL Server 2019 第2版》也可作为数据库技术培训及从业人员参考用书。

《数据结构（C语言实现）》内容编排符合当前高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，知识点涵盖全面，案例和课后习题丰富，每章均有综合案例以巩固对知识点的掌握程度，突出实用性和实践性。《数据结构（C语言实现）》共9章，内容包括绪论、线性表、栈与队列、串、数组与广义表、树、图、查找及排序。全书采用C语言作为数据结构和算法的描述语言。《数据结构（C语言实现）》可作为高等院校计算机、软件工程等相关专业“数据结构”课程的教材，也可作为从事计算机软件开发、准备考取计算机专业研究生和参加软考的人员的参考用书。《数据结构（C语言实现）》配套授课电子课件、例题源代码、课后习题答案，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载，或联系编辑索取。

中台这一概念提出后，迅速引起了大家的广泛关注，这一概念源起于阿里巴巴 2015 年提出的“大中台小前台”战略，让前台的一线业务会更敏捷、更快速适应瞬息万变的市场。中台集合整个集团的运营数据能力、产品技术能力，业务数据化、数据业务化，对各前台业务形成强力支撑。目前针对金融企业的中台架构规划的指导及经验总结缺较少，且在业务架构层面较少涉及。 全书分为7章，探讨金融企业实施中台的背景与要求、原则与方法、架构与技术、流程与组织等各个方面，解答这些问题：1）金融企业数字化转型的本质是什么？通过数字化转型能够金融企业带来哪些变化？2）中台架构和金融企业目前的应用架构有什么关系？如何演进？3）中台架构如何划分？有几个中台？业务中台、技术中台、数据中台有什么关系？ 本书立足于对金融企业更加重要的业务中台规划，为商业银行、农村金融机构等金融企业提供中台建设参考。本书适合金融行业CIO、IT经理、业务规划人员以及中台系统研究人员。

本书以实用为设计理念，并结合数据分析相关理论，系统地介绍了数据分析的相关内容，包括电商数据分析概述、数据分析业务指标、数据准备与处理、数据分析常用方法、常用数据分析工具、数据可视化、数据图表专业化、撰写数据分析报告等，能够帮助读者掌握数据分析的整个流程。全书共9章。第1章为电商数据分析概述，主要介绍数据分析基础概念；第2章为数据分析业务指标，主要介绍数据分析中涉及的分析指标；第3章为数据准备与处理，主要介绍如何准备和处理数据；第4章为数据分析常用方法，主要介绍数据分析中的方法论；第5章为常用数据分析工具，主要介绍运营中常用的数据分析工具；第6章为数据可视化，主要介绍如何通过图表展现数据；第7章为数据图表专业化，主要介绍如何让图表更加专业化；第8章为撰写数据分析报告，主要介绍如何撰写数据分析报告。本书附有配套的教学PPT、题库、教学视频、教学设计等相关资源。同时，为了帮助初学者及时地解决学习过程中遇到的问题，还提供了专业的在线答疑平台。本书可作为高等院校本、专科相关专业的数据分析课程的教材，也可作为企业数据分析岗位培训教材。