本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求进行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了**版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在详细介绍SPSS常用的操作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0~26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学习大数据分析工具掌握SPSS软件的用书，也可作为从业人员相关研究人员以及作为相关培训机构的参考教材。

《MySQL数据库技术》以MySQL8.0为平台介绍数据库技术与开发方法，采用任务驱动教学法组织教学内容，以任务贯穿全书，通过完成具体任务讲解知识点。全书分为基本技能、优化与安全和数据库应用开发3个部分，共9个模块，包括初识数据库、数据库设计、数据库的创建与管理、数据表的创建与维护、数据查询、T-SQL程序设计、数据库中其他对象的创建、数据库的日常维护与安全管理、管理信息系统开发等内容。

《高性能MySQL（第3版）》是MySQL 领域的极佳之作，拥有广泛的影响力。第4版更新了大量的内容，全书共分为16章和6 个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的MySQL和MySQL相关工具等方面的内容。每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。《高性能MySQL（第4版）》不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。

无论是目前世界上肆意流行的各类病毒、以癌症为首的各种疾病，还是某些被发 现的新物种，人类对低成本、高效、准确地获取这些生物的全基因组序列都有着迫切 的需求。对于这种大规模数据的分析和处理，仅靠生物学手段无法高效完成，使用计 算机技术将有效节省处理问题的时间和降低经济成本。本书研究的基因组片段填充算 法是在利用生物测序手段获取基因组片段后，使用计算机领域的算法思想和技术，协 助获取完整基因组序列的有效手段，具有较好的实际应用意义。 本书以科研课题“基因组片段填充算法研究”为背景，以设计各类片段填充算法、 分析算法复杂度、提高算法近似性能比为主要目标，对如何使用计算机算法中的贪婪、 局部搜索和匹配等算法思想解决基因组片段填充中的难点问题进行了一系列探 索。本书涵盖了基因组片段填充中各类问题的定义、填充原理和算法描述，通过严谨 的理论推导证明了算法的正确性和近似性能比，并通过实例展示了算法的运行过程和 效果。本书可作为从事基因组序列填充问题研究工作的有关人员的参考用书。

云计算在全球已经轰轰烈烈地发展了十几年，近几年在国内更是得到了迅猛的发展。虽然一些IT领域的从业人员对云计算的概念有初步了解，但是传统行业的从业人员对其了解比较有限。由于没有足够的行业经验，传统企业的管理者普遍对云计算理解不深，这会影响企业的数字化转型。《漫谈云上管理：云计算商业模式与数字化转型》基于企业数字化转型的大背景，用通俗易懂的语言介绍云计算的相关知识、商业模式及其对企业数字化转型的影响。《漫谈云上管理：云计算商业模式与数字化转型》共10章，首先介绍云计算的基础知识，然后通过云计算的设计思路、方法论、技术和理念等解决企业各部门存在的问题，帮助企业相关人员了解云，用好云，并最终为企业数字化转型做好准备。《漫谈云上管理：云计算商业模式与数字化转型》内容紧扣企业经营中经常会遇到的实际云计算问题，可帮助企业通过数字化的方式进行价值创新，让管理更加简单，从而降低企业成本。《漫谈云上管理：云计算商业模式与数字化转型》适合广大云计算爱好者阅读，尤其适合对云计算架构和商业模式感兴趣的人员以及参与企业数字化转型的相关人员阅读。

数据的获取方式、数据的形式及其结构纷繁芜杂，如何把数据整理成我们想要的样子呢？本书通过真实案例构建了数据准备过程中的方法与技术体系，并通过Python 3编程实现从数据获取到数据整理的全过程。全书内容包括数据来源、数据类型、数据编码、数据清洗、数据插补、数据配平、数据重构、数据变换、数据缩放和数据归约。为使读者能够快速掌握数据准备的方法与技术，本书的数据文件与程序代码均可下载（见封底二维码）。线上操作平台地址为http：//ykt.ai-learning.net。本书既可作为高等院校的数据分析类课程教材，也可作为社会科学领域数据分析的自学用书。从事数据分析与数据管理工作的相关人员，以及用Python解决实际数据分析问题的工程技术和管理人员亦可参考使用。

本书以“酒店客房管理系统”为案例，以实际工作过程所需要的数据库知识和技能为出发点，结合教学对象的特点，通过对实例任务进行解析学习相关知识点。本书共设计了十个学习项目，包括数据库系统设计、创建和管理数据库、创建和管理数据表、数据的查询、创建和使用视图、数据库编程、创建和使用存储过程、创建和使用触发器、维护和管理数据库以及数据库项目案例——网上书店数据库管理系统，其内容基本覆盖了SQL Server 2019数据库入门所需的知识点。本书既可作为高职高专院校和成人教育学院SQL Server课程的教材，也可以作为SQL Server培训班和职业资格等级考试或认证考试的培训教材，还可供自学考试人员、数据库应用系统开发设计人员、工程技术人员及其他相关人员参阅。

本书基于开源Hadoop生态圈的主流技术，深入浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识点及具体应用，适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习，读者可以理解大数据相关技术的原理，迅速掌握大数据技术的操作，为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用打下良好的技术基础。

本书系统、全面地研究和论述大数据分析理论与技术，主要内容包括大数据分析基础认知、大数据分析核心架构、大数据分析计算模式、大数据与网络空间安全、大数据与自然语言处理、大数据与医学信息处理。本书可满足各类高校多样化人才长期培养的需求，可供从事网络空间安全、计算机科学与技术、软件工程、人工智能、信息与通信工程等相关学科专业的教学、科研、应用人员阅读和使用，对从事大数据分析相关研究的人员具有重要的实用和参考价值。此外，本书也可供其他非专业及相关研究人员参考使用，具有重要的指导意义。

本书是Hadoop Spark大数据分析技术入门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍Hadoop Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。 本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和开发体验，使读者熟悉Hadoop大数据开发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输入输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume，以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用；第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。 本书可以作为大数据分析初学者的入门指导书，也可以作为大数据开发人员的参考手册，同时也适合作为高等院校大数据相关专业的教材或教学参考书。