全书分为三篇：引言篇，总结了实际工作中常见的问题，并通过真实案例让读者直观感受到SQL语句优化的重要。同时在每个案例后面，还针对案例出现的问题进行了总结。原理篇，主要讲解了和SQL语句优化相关的基础知识及必要的一些操作，包括了优化器、成本、执行计划、统计信息、语句解析、游标、绑定变量、数据对象等诸多方面。实战篇，这是本书的重点，详细讲述了优化器对于SQL语句的多种处理方式，包括查询转换、数据对象访问方式、表关联、半/反连接、子查询、排序、并行等等。读者了解了这些方式，可以更好地理解优化器的行为，也就使优化更加有的放矢。这部分实战性极强，读者可以作为案头参考资料，随时查阅，反复实践。另外，本书还提供了5个附录，这部分对书中提到的案例编写方式及相关知识点进行了详细说明等，目的是帮助帮助读者，尤其是初学者更好地进行实践。

本书分为六部分，共16章。第一部分（第1～4章）讨论对数据质量和数据管理意义重大的一组术语，涉及数据的扩展定义、符号性功能、与数据和数据管理相关的角色、与数据管理相关的概念以及数据质量维度的概念。第二部分（第5章和第6章）描述创建DQAF的原因，概括框架的假设、定义和管理思路，并给出48种测量类型的简短描述。第三部分（第7～9章）阐释数据评估方案，涉及数据评估的目标与输入、如何剖析数据、测量与数据质量改进项目的关系以及将持续测量用于维持数据质量的一般原则。第四部分（第10章和第11章）展示DQAF类别如何用于编制数据质量的需求，以便指定数据质量的联机测量、控制和定期测量。第五部分（第12章和第13章）讨论定义数据质量战略的环境和方法，涉及数据质量战略的概念与总体策略，还讨论建立组织的数据质量战略的12个指令。第六部分（第14～16章）详细讨论DQAF的框架，涉及联机测量中如何收集与计算原始测量数据，如何产生测量结果，以及DQAF测量逻辑数据模型的测量类型共有的功能。

本书是大数据挖掘领域的扛鼎之作，由全球科学计算领域的领导者MathWorks（MATLAB公司）官方的资深数据挖掘专家撰写，MathWorks官方及多位专家联袂推荐。它从技术、方法、案例和最佳实践4个维度对如何系统、深入掌握大数据挖掘提供了详尽的讲解。技术：不仅讲解了大数据挖掘的原理、过程、工具，还讲解了大数据的准备、处理、与探索；方法：既深入地讲解了关联规则方法、回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法等6大类数据挖掘主体方法，又重点讲解了时间序列方法和智能优化方法两种数据挖掘中常用的方法；案例：详细地再现了来自银行、证券、机械、矿业、生命科学和社会科学等6大领域的经典案例，不仅有案例的实现过程，而且还有案例原理和预备知识的的讲解；最佳实践：首先总结了数据挖掘中确定挖掘、应用技术以及如何平衡的艺术，然后总结了数据挖掘的项目管理和团队管理的艺术。

本书主要讲述了Access 2010数据库基础知识、数据库的创建、数据查询、数据访问、数据报表、数据管理等内容。全书共分8章，由浅入深地对Access 2010进行了详细的讲解，主要内容包括Access数据库设计、表的操作、数据查询、窗体设计、报表设计、宏的设计、数据库维护与管理、数据库应用实例等。本书注重实践，只要按照任务要求去做就可以掌握Access的基本知识和基本操作。每个章节给出了都思考与练习，章后给出了习题，有利于初学者比较系统地学习Access 2010数据库知识，提高数据库的应用能力。

本书是一本关于Oracle数据库体系结构的图书，涵盖了所有重要的Oracle体系结构特性，包括文件、内存结构和进程，锁和闩，事务、并发和多版本，表和索引，数据类型，分区和并行，以及数据加密等，并利用具体的例子来全面介绍每个特性，不仅讨论了各个特性是什么，还说明了它是如何工作的，如何使用这个特性来开发软件，以及有关的常见陷阱。本书的读者对象是数据库开发人员。

本书是根据CDA数据分析基础和CDA数据分析实务编写的考试大纲， 该大纲是关于考试科目、 提醒设置及知识点要求的指导性文件， 目的是让学生便于了解数据分析基础的大数据概念， 基本理论， 基本模型的建立、 操作， 分析的技能、 技巧等， 同时便于报考者准备和参加CDA数据分析员的考试。本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

该书基于通用的Excel、 SPSS工具， 加上必知必会的数据分析概念， 以图文并茂、 理论与实操相结合的方式， 按照CDA人才培养考核要求进行编写。全书分为6章， 分别为数据分析概述、 数据收集与导入、 数据的清洗与预处理、 数据可视化呈现、 基础数据分析、 综合分析。本书适合数据分析零基础群体读者阅读， 也可供大学生、 初入数据分析职场人员、 参与CDA考试的人员学习使用。

本书引入真实的案例， 以提供优质的数据分析服务、 撰写高质量的数据分析报告为目标。在阐述数据分析时， 力求以系统的观念从所研究主题的整体着眼， 综合不同的分析角度、 数据处理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示数据更本质的特点和更深层次的规律。书中以实际案例为背景， 说明综合采用统计方法、 数据挖掘方法进行数据分析的主要问题。本书适合学过数据分析基础知识的读者阅读，也可供大学生、初入数据分析职场人员、参与CDA考试的人员学习使用。

本书详细介绍了Oracle 12c技术的有关知识。全书共分为16章，包括Oracle架构；Oracle管理工具、创建和管理表、更新表数据；Oracle查询；PL/SQL编程基础、内置函数、记录与集合、子程序和包；触发器、游标、视图等数据库对象。另外还介绍了数据库安全管理、数据库空间管理和数据库文件管理。本书最后通过一个综合案例，系统介绍一个完整数据库系统的分析、设计、创建和测试。 本书读者对象广泛，可以是学习Oracle技术的初学者，还可以是专门从事Oracle数据库管理的技术人员等。

《文本挖掘技术及其应用》包括四个部分。第一部分包括两章，介绍常用文本挖掘技术，总结基本流程。第二部分共五章，在R软件上详细介绍了文本挖掘，包括R 软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料 分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析。第三部分共两章，在MS SQL Sever上介绍如何实现文本挖掘，第一章是数据预处理技术，包括怎么导入文本数据、建立字词与词向量、建立训练集和测试集，第二章在MS SQL Sever上实现常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析。第四部分为顾问公司和新闻网合作的案例。