本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写，系统介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程；重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用，还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤；最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的最新进展，分析了大数据可能带来的伦理风险和应对策略。本书将大数据基础理论与实际案例结合，辅以编程实践和有针对性的课后习题，可作为高等院校相关专业的导论课教材，也可作为大数据相关从业人员技术参考书。

本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。 第2篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。 第3篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。 第4篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。 第5篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国各行业企业的可实操性。参与本书编写的作者均为国内相关领域的专家，所有案例均来自这些企业的实践。 对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据标准化意义、组织进行数据标准化的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据标准化的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据标准化的方法论。本书还适合作为高校的MBA、EMBA 教材。

本书以理论讲解和实际应用相结合的编写理念，介绍了数据、信息、知识、智能之间的关系，主要包括数据库系统的基础篇、使用篇、智能管理篇和智能应用篇，较全面地介绍了数据库基本概念和体系结构、数据库前沿技术发展、关系数据库理论、数据库管理系统配置、各种常用数据库对象的创建和管理、存储过程、自定义函数和触发器的程序设计、智能安全管理机制、数据库备份和恢复策略、基于云管理的数据库系统应用开发，并给出了详细的实例讲解及运行结果。本书以基于云管理的无人驾驶园区智能交互系统为例，介绍其数据库系统设计与开发过程，并贯穿全书始终。同时紧密围绕智能时代特点，介绍了数据库相关领域的前沿技术发展，如大数据技术、云数据库、搜索引擎技术等，内容翔实、可操作性强，并配有PPT和学习案例等资源，便于学习者巩固知识。本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、人工智能等相关专业本科生、研究生的数据库类课程的教材，也可供相关技术人员学习参考。

本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

本书是2020年福建省级新工科研究与改革实践项目（项目编号：闽教高〔2020〕4号）的研究成果之一，也是福建省教育科学“十三五”规划2020年度课题（项目号：FJJKCG20-271）的研究成果之一，是帮助读者学习数据库设计与开发的教材。本书共分为11个章节，系统介绍了关系数据库的设计与开发的相关应用技术。其内容包括数据库规范化理论，数据库设计过程各阶段的工作内容与支撑技术，数据库 编程技术（存储过程、用户自定义函数、游标、触发器、主语言与数据库交互），数据库运维技术（数据库恢复以及并发控制）等各类技术涉及的概念、原理、语法说明以及操作实例。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详细的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握数据库设计与开发的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置的思考题，帮助读者加深对各章内容的理解。本书适合具有程序设计语言和数据库基础的读者阅读，也可作为应用型本科计算机专业以及其他学科数据库相关专业人员进阶学习的使用教材。

本书采用翻转课堂的教学模式，内容全面，条理清晰，以能力为本位，以技能培养为出发点进行项目化教学，每个项目由浅入深、从易到难、循序渐进，学生在学习中可随时通过扫描二维码获取相关学习资源，提高学习效率。本书基于学生管理系统，以Access2016作为教学背景，设置7个项目，包括认识Access、创建学生管理系统数据库和表、创建学生管理系统查询、创建学生管理系统窗体、创建学生管理系统报表、创建学生管理系统宏及用VBA创建学生管理系统其他功能等，理论知识与实例相结合，方便读者学习。本书适合作为中、高等职业院校计算机类专业数据库课程的教材，也可作为财经、管理类专业的数据库教材，还可作为从事计算机应用工作的科技人员和工程技术人员及其他相关人员的培训或参考用书。

本书根据现有的大数据技术理论，综合介绍了大数据技术的相关基础理论知识，并提供了部分实践操作介绍。本书共8个章节，内容包含大数据的概念和特征，大数据计量，大数据生命周期，大数据与云计算，Hadoop，HDFS，MapReduce，大数据编程语言Python、Spark、R语言，数据预处理，聚类分析，k-邻近分类算法，数据可视化，大数据应用，大数据安全与威胁，爬虫技术，MINIST数字识别技术。本书分别在大数据采集与预处理、数据挖掘与分析等重要章节中安排了入门级的实践操作内容，以便读者 好地学习和掌握大数据关键技术。本书可以作为高等院校数据科学与大数据等相关专业的课程教材，亦可作为大数据爱好者的科普读物。

这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，数据驱动的成熟度评估模型，从认知到实践、从工具到方法，从路径到指南，全方位指导企业将数字化转型落地，在数字化转型大浪潮中有里程碑意义。本书的核心内容围绕精益数据方法论展开，该方法论分为精益数据宣言、精益数字化企业、精益数字化转型路径、精益数据共创工作坊4个模块。（1）精益数据宣言包含精益数据的价值观和和精益数据生产的的10条原则，这是精益数据方法的纲领，也是构建数据驱动的组织文化的认知共识。（2）精益数字化企业详细讲解了打造数据驱动业务的六大模块：精益数据战略、精益数据产品、精益数据治理、数据协同创新、数据中台、数据驱动的组织文化，给出了详细的操作指引。（3）精益数字化转型路径详细讲解了精益数字化转型的三大路径：探索规划、设计构建、运营优化和价值驱动，以业务场景为抓手，以数据为核心要素，快速启动，小步快走的实施理念。创造性的提出了先探索价值场景，根据场景的确定性和不确定性分别进行顶层设计的思路，大幅度消除了传统规划方法的浪费，从而能够快速进入实施和价值落地的阶段。（4）精益数据共创工作坊本书创造性地将桌游、卡牌和数字化转型融合在一起，发明了卡牌式数字化转型剧本杀，以10类卡牌为工具，帮助企业梳理出有价值的业务场景，让业务人员和技术人员沉浸式共创，通过排列组合，价值排序的体系化方法，产出业务目标、数据资产蓝图、数字技术蓝图、转型路线规划、项目清单和保障措施，最终达成一致，快速启动。这也是业界独特的卡牌式轻型数据战略制定方法，在众多企业尝试，获得了不错的效果和反馈。 本书不仅在方法论角度有独创性和系统性，而且非常注重实操，深度剖析了Netflix、富国银行、字节跳动等国际知名企业以及作者深度主导和参与的国内大型多元化集团的数字化转型案例。

本书面向MATLAB的初、中级读者，在介绍MATLAB R2022a集成环境的基础上，对MATLAB使用中常用的知识和工具进行了详细的介绍。书中各章均提供了大量有针对性的示例，可供读者进行实战练习。根据内容的侧重点不同，全书分为4部分，共20章：第1～5章为基础部分，第6～11章为数学应用部分，第12～16章为工程应用部分，第17～20章为高级应用部分。为了使读者能够更好地操作MATLAB，本书中示例的命令已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以将相关的目录设置为工作目录，直接使用M文件进行操作，以便快速掌握MATLAB的使用方法。

《专业SCRUM：敏捷要领与项目实践》分为8 章，分别介绍了如何持续改进Scrum 实践，如何打造坚实的团队基础、如何交付“完成”的产品增量、如何提高交付的价值、如何改进计划、如何帮助Scrum 团队改进和成长、组织如何改进以及如何实现业务敏捷。无论是Scrum Master、团队还是产品负责人，都可以借鉴书中提供的大量实用性建议，克服常见的难题，持续改进Scrum 实践。