本书是作者在多年从事遥感数据接收与处理技术研究成果和系统建设经验的基础上，借鉴国内外同类技术发展的成果和经验，针对遥感数据，特别是卫星遥感数据的接收、记录、处理、存储与管理等方面的技术要点，编写的一部面向遥感技术人员、遥感用户和普通读者的专著。本书以简练的语言，全面介绍了遥感数据接收、处理以及存储管理过程中的基本原理、处理算法和系统实现过程，内容通用性强，易读、易懂，适于从事遥感技术的科研人员、遥感用户阅读，也可作为高等院校相关专业师生的参考书。

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》共7 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、数理统计基础、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析。本书使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用SPSS 进行相关的数据分析的过程与结果分析。《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士，从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。

《胸有成竹！数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商业数据分析的主要分析方法。其中，第1章的主要内容为数据分析方法概述；第2 章至第4 章的主要内容为横截面数据分析方法；第5 章的主要内容为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。《胸有成竹！数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

本书以单一功能模块和完整系统开发应用为主线，介绍了使用当前流行的网络数据库系统开发技术进行应用程序开发的全过程。所采用的单一功能模块和完整系统开发案例的编排方式是一种新的尝试，这样可满足不同层次读者的需求。单一功能模块可以作为网络数据库系统开发技术应用的子模块，也可以用于综合项目实践。

本书主要内容包括：数据清洗在数据科学领域中的重要作用，文件格式、数据类型、字符编码的基本概念，组织和处理数据的电子表格与文本编辑器，各种格式数据的转换方法，解析和清洗网页上的HTML 文件的三种策略，提取和清洗PDF 文件中数据的方法，检测和清除RDBMS 中的坏数据的解决方案，以及使用书中介绍的方法清洗来自Twitter 和Stack Overflow 的数据。

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。