本教材具有以下特点：1．以案例为核心的教学体系。本教材以教学管理系统、图书管理系统等案例为核心展开教学与实践。其中，教学管理系统案例作为课堂教学使用，图书管理系统案例作为学生课后实践使用。案例贴近生产实际，将理论与实际的数据库开发实例紧密结合，知识讲解与技能训练有机融合，使学习过程循序渐进、由浅入深、由点到面、由具体实践到系统提高。2．选取 、实用的数据库技术平台。本教材选取微软公司开发的SQL Server 2016作为数据库技术平台，展开数据库技术开发应用的讲解，技术 ，实用性强。3．以应用为主的教学内容体系。本教材将理论与实践有机融合，理论的讲解基于实际应用的需求，理论以实用、够用为度，实践是本教材的重点。在设计实例时，以教学管理系统或图书管理系统的真实需求为依据，重点强调实际应用。教学内容体系采取“重点难点—教学目标—教学内容—案例讲解—本章小结—习题与实训”的形式展开。本教材采用“小提示”等教学方法对理论知识和案例操作进行讲解。加深对理论知识和实践操作的理解。4．深入推进二十大精神进教材。本教材响应二十大精神，推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国，丰富了思政素材及数字化微课资源，以二维码形式融合纸质教材，使得教材 具及时性、内容的丰富性和环境的可交互性等特征，使读者学习时 轻松、 有趣味，促进了碎片化学习，拓展了知识面，提高了学习效果和效率。本教材介绍了SQL Server 2016数据库的相关理论和实践操作，可作为普通高等院校计算机科学与技术、软件工程等专业的数据库技术教材，也可作为数据库开发设计人员的参考资料。

本专著系统介绍了社交媒体大数据智能情感分析的理论方法、关键技术及其在社会热点事件中的建模与应用。全书共分为三个篇章，一是理论基础篇，详细介绍了社交媒体智能情感分析的理论基础与主流大数据抓取及预处理技术；二是模型方法篇，创新提出了面向社会热点事件的智能情感分析框架，对社交媒体情感的形成、演化、干预与预测全过程进行智能建模分析；三是案例应用篇，通过实际案例介绍了如何应用社交媒体大数据智能情感分析方法解决实际问题。

该专著的研究内容涉及到两方面：一是“大数据经济形势监测理论与方法研究”；二是“经济大数据统计分析理论、方法重构研究”。 前者主要研究内容包括：经济大数据数据源与指标采集；大数据经济形势监测；大数据经济形势预测；大数据经济形势预警和大数据政策模拟这五个部分；后者主要研究内容包括：致力于解决大数据时代下经济统计学基本理论框架的重新构建以及这些理论与其他学科交叉应用研究等一系列的重大理论与应用问题，这些国际前沿研究主要内容包括：经济大数据统计学基本理论的发展研究；以及经济大数据统计学基本理论的应用。

《Spark入门与大数据分析实战》基于Spark 3.3.1框架展开，系统介绍Spark生态系统各组件的操作，以及相应的大数据分析方法。《Spark入门与大数据分析实战》各章节均提供丰富的示例及其详细的操作步骤，并配套示例源码、PPT课件和教学大纲。《Spark入门与大数据分析实战》共分11章，内容包括Scala编程基础、Spark框架全生态体验、Spark RDD、Spark SQL、Kafka、Spark Streaming、Spark ML、Spark GraphX、Redis等技术框架和应用，并通过广告点击实时大数据分析和电影影评大数据分析两个综合项目进行实战提升。《Spark入门与大数据分析实战》适合Spark框架初学者，既可以作为大数据分析技术、大数据应用开发工程师的查询手册，也可以作为高等院校或高职高专计算机技术、软件工程、数据科学与大数据科学、智能科学与技术、人工智能等专业大数据课程的教材。

本书通过大量的绘图和详细的说明，从技术层面以简单易懂的形式讲述大数据分析。这是一本从系统结构搭建到实际开发逐步推进的教科书。书中的知识点包括大数据分析时所需的分布式处理、机器学习，以及分布式存储、分布式计算、开发时可能遇到的瓶颈，还包括大数据的收集、积累、活用以及元数据的使用与管理等。本书适合大数据领域的广大爱好者、商务人士和工程技术人员用于了解、学习、掌握、运用大数据技术进行大数据分析，也适合作为该领域的职业院校和高校本科相关专业的教材及研究生辅助教材。

本书介绍了SQL的编程原理、基本原则、使用方法及技巧，包含数据库设计基础知识，第一范式、第二范式、第三范式的概念和范式间的转换方法，涉及数据库创建、单表查询、多表查询、更新数据、数据库管理知识，并提供了常用SQL语句的案例速查表。公司使用SQL来管理订单、物品、客户和销售代表的有趣案例贯穿全书，方便读者跟随进度逐步上手SQL。本书可作为高等院校SQL或数据库相关课程的参考教材，也可作为SQL的案例参考和函数速查手册，适合有一定编程基础、想要上手使用SQL的人阅读。

本书以大学生大数据技能竞赛、“智警杯”大数据技能竞赛为背景，全面系统地讲述了大数据技术的基本原理和应用。本书共5章，主要介绍了Linux操作系统的常用命令和服务的使用；MySQL数据库操作与管理、非关系型数据库NoSQL；围绕大数据框架讲述了Hadoop技术、Hive数据仓库等大数据组件架构的应用；数据采集与分析；数据挖掘与数据可视化、业务分析报告撰写等内容。本书内容循序渐进，条理性强，全部内容基于项目需求进行设计，同时对所需的系统环境、软件版本、数据等信息进行详细说明，有助于读者本地环境的复现和练习。为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量的案例，并配以完善的学习资料，包括课件、软件、数据、源码、答案、在线竞赛模拟平台，为读者带来全方位的学习体验。扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号IT有得聊，回复“73112”。即可获取本书配套资源下载链接。本书既可作为大数据技能竞赛的参赛辅导书，也可作为高等院校本、专科数据科学与大数据技术以及其他计算机相关专业大数据技术综合实训教材。

《MySQL？从入门到精通（第？3？版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，数据表操作，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，Python MySQL实现智慧校园考试系统和Java MySQL实现物流配货系统等内容。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码也给出了详细的注释，可以使读者轻松领会MySQL的精髓，快速提高开发技能。

科技大数据的建模理论与分析方法是科技大数据相关技术研究与服务平台建设的重要理论基础和应用方法论。科技大数据主要由非结构化和复杂结构数据组成，涉及广泛而丰富的建模理论和方法。本书内容侧重面向科技大数据应用的基于张量的非结构数据建模、知识图谱及迁移学习等的基本概念及理论，同时介绍相关理论在认知图谱、跨域图像分类以及学者研究兴趣及机构合作关系挖掘等方面的应用。

《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景，以项目导向为主线，从0到1全面介绍“企业级大数据用户搜索行为分析系统”的搭建过程。全书共6章，第1章讲解项目需求与架构设计，详细阐述项目数据流与系统架构；第2章介绍大数据项目开发环境配置，手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具，为后续项目实施打下基础；第3～5章逐步实现项目需求，第3章讲解“用户行为数据采集模块”的开发，第4章讲解“用户行为数据离线分析模块”的开发，第5章讲解“用户行为数据实时分析模块”的开发，这3章采用项目导向的方式，让读者参与实际开发过程；第6章讲解“数据可视化模块”的开发，并整合各模块，测试数据流转，完成项目的开发与部署。 《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》项目源自真实业务场景，目的是使读者通过实际项目来理解理论知识并提高实践能力。本书适合缺乏大数据项目经验的从业者阅读，也适合作为高等院校大数据专业的教学用书。