数据挖掘是当前最活跃的领域之一。《大数据技术丛书：数据挖掘技术与工程实践》作者根据自己20年数据挖掘方面的经验，总结了数据挖掘的理论知识和实践经验，提供了大量一线资料。本书首先介绍数据挖掘的概念和误区，然后介绍数据探索的方法，包括数据查探、数据描绘、数据变换、数据优化等，重点介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些新算法，例如秩相关因子选择算法、矢量相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。还剖析了几个热门领域的实际应用，涉及医药学、信息安全、新闻分析、商品推荐、证券预测等领域的应用。最后归纳总结了数据挖掘应用系统的开发方案，并介绍一个数据挖掘工具的应用。本书可供数据挖掘、数据仓库、数据库等领域的技术人员参考，也可供想建立智能计算系统的企业信息系统管理人员参考。

运行大规模服务所需的计算平台已经不再是十多年前的那种比萨饼盒大小的服务器或者冰箱大小的高端多处理器系统了。这样一个平台的硬件是由成千上万的独立计算节点和与之对应的网络和存储子系统、配电、空调设备和巨大的制冷系统组成。这些系统所在的建筑也已经成为系统的一部分，和一个大型仓库没有什么区别。《数据中心设计与运营实战》的中心思想很简单：这一计算平台不能简单地看作一堆放在一起的机器。数据中心的软硬件资源必须协同工作，以提供高水平的互联网服务，而高水平的互联网服务只能通过整体的设计和部署来实现。换句话说，我们必须把数据中心本身看作是一台庞大的计算机。计算正在移动到云端，进入仓储式数据中心（WSC，Warehoase-Scale Computer），软件和硬件架构师必须了解端到端的整个系统才能设计良好的解决方案。我们不再设计单独的“比萨饼盒”，或单服务器应用程序，我们也不能忽视装满服务器的一个大仓库背后的物理和经济机制。但事实上，建立一个具有成本效益且可靠的巨型规模的计算平台，并使其满足下一代云计算工作负载的可编程性要求是非常困难的。《数据中心设计与运营实战》将帮助读者去了解新的领域，在未来攻克更多难题。

“入门很简单丛书”是由清华大学出版社精心打造的一套编程入门图书。丛书强调“零门槛学编程，看得懂，学得会，容易上手”的理念。目前已经出版了十几个品种，涵盖常见编程语言和技术。丛书中的每一本都由经验丰富的编程老手精心编写，讲解细腻，易学好用，视频教学，深受读者喜爱，销量居于同类图书的前列，是近年来不可多得的编程图书。可以说，这套丛书是编程新手上手的最佳读物！本书从初学者的角度出发，由浅入深，循序渐进地介绍了MariaDB数据库应用与开发的相关知识。书中提供了大量的MariaDB数据库操作示例，还提供了丰富的实例和上机实践内容，供读者演练。本书共22章，分为5篇。第1篇介绍数据库的基础知识、在Windows平台下安装MariaDB数据库、在Linux平台下安装MariaDB数据库；第2篇介绍MariaDB数据类型、创建和删除数据库、数据库存储引擎、创建表、修改表、删除表、索引、视图、触发器；第3篇介绍查询数据、插入数据、更新数据、删除数据、MariaDB运算符、MariaDB函数、存储过程和函数；第4篇介绍MariaDB用户管理、数据备份、数据还原、MariaDB日志、性能优化；第5篇介绍Java访问MariaDB数据库、PHP访问MariaDB数据库、C#访问MariaDB数据库，最后还提供了一个项目实战案例。本书涉及面广，几乎涉及MariaDB数据库应用与开发的所有重要知识，适合MariaDB数据库初学者快速入门，也适合MariaDB数据库管理员和想全面学习MariaDB数据库技术的人员阅读。另外，对于大中专院校和培训班的学生，本书也是一本不可多得的教材。本书涵盖的内容MariaDB服务搭建数据类型数据库数据表索引视图触发器单表查询集合查询连接查询子查询模糊查询数据管理运算符内置函数存储过程自定义函数用户管理数据备份和还原日志管理性能优化Java数据库开发PHP数据库开发C#数据库开发驾校学员管理系统

本书以项目为线索，在项目中用任务启动，在任务中用案例分散难点。全书共包含8个项目：安装、启动和认识ACCESS 2010;创建和维护数据库；创建、维护和使用表；创建和编辑查询；创建和编辑窗体；创建和编辑报表；创建和使用宏；创建模块对象等。

本书基于Oracle 11g软件编写，主要介绍Oracle数据库的安装与卸载、体系结构、数据库管理、数据管理、存储管理、对象管理、Oracle安全管理、备份和恢复以及PL/SQL语言基础等内容。 本书注重实用性和技能性相结合的原则，选材贴近实际，图文并茂，力求浅显易懂。每章均配有思考与练习及上机实验，以帮助读者加深对所学知识的理解。本书各章习题的参考答案可从http：//www.tup.com.cn下载。 本书可作为高职高专院校数据库等相关专业的教学用书，亦可作为参考用书，还可作为广大数据库技术爱好者的自学用书。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

数据挖掘具有广阔的应用领域和发展前景。SPSS Modeler因界面友好且操作简捷，成为公认的数据挖掘实战的首选软件。基于多年的教学和科研经验，作者深知数据挖掘理论和软件操作相结合的重要性，努力在本书中突出以下特点：以数据挖掘过程为线索讲解Modeler软件操作。本书以数据挖掘实践过程为主线，从Modeler数据管理入手，说明问题由浅入深，讲解方法从易到难，旨在使读者在较短时间内掌握Modeler的基本功能和一般方法，并迅速运用到数据挖掘实战中。数据挖掘理论的讲解通俗易懂，避免数学公式的罗列。本书对Modeler中的经典数据挖掘算法娓娓道来，旨在使读者知其然更知其所以然，加深对数据挖掘分析结论的理解和应用。将数据挖掘方法、软件操作、案例分析有机结合。本书在论述数据挖掘方法核心思想和基本原理的同时，配合案例数据展示实战过程，旨在使读者直观理解理论，正确应用方法。

本书全面而又系统地介绍了Access数据库管理系统及应用系统开发的知识。书中从培养学生分析问题和解决问题的能力入手，以数据库原理和技术为核心，首先讲解了与数据库相关的基本概念，然后结合应用系统的开发实例，逐步深入地介绍了利用Access 2010进行数据库应用系统开发的步骤、方法。 本书出自作者对多年教学实践成果的持续总结，本次改版后内容更加新颖、全面。书中每章均附有习题；全书的例子由一组系统化的案例贯穿，简明清晰，富有特色，具有普遍的适用性。 本书可作为高等院校计算机基础课程以及相关专业数据库技术课程的教材，也可作为全国计算机等级考试二级Access的培训或自学教材。为了方便教师教学和学生自主学习，本教程配有辅助教材《Access 2010基础与应用（第三版）题解及实验指导》以及相关的教学资源。

《IBMSPSSModeler数据与文本挖掘实战》主要包括两部分内容：在数据挖掘部分，重点介绍了各种数据挖掘方法的基本原理及应用，包括回归分析、时间序列分析、因子分析、决策树分析、判别分析、聚类分析、人工神经网络、贝叶斯网络以及社交网络分析等；在文本挖掘部分，重点介绍了文本挖掘的节点，以及具体的实现过程。每一章都详细介绍了数据和文本挖掘的基本原理和分析过程，同时在实例中也介绍了SPSSModeler中大部分节点的使用方法及应用步骤。《IBMSPSSModeler数据与文本挖掘实战》与同类书籍相比，安排了较多的实例，使读者能够边学边练，在短时间内就可以有一个较大的提高，方便读者熟悉SPSSModeler的基本操作，并通过系统的案例使读者掌握应用技巧。《IBMSPSSModeler数据与文本挖掘实战》对于高校理工学科、经济金融学科及数量分析方面的学生，以及数据挖掘和分析方面的研究人员和从业人员等，具有很强的可读性、可操作性与可使用性，尤其适合商业销售、经济管理、社会研究和人文教育等行业的相关人员阅读。

本书按照数据库应用（VFP）课程标准组织编写内容，每一个模块包含教学目标、目标双向细目表、典型题解及每一个任务的相应练习。题型有填空、选择、判断、连线、填表、填图和简答。最后附有5套综合练习，部分题目选自近年来的高职高考题，有较强的代表性。既可作为《数据库基础及应用》教材的同步练习，也可以作为强化数据库学习的好帮手。

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