《数据结构》介绍了线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图、查找、排序和文件等内容。《数据结构》对每一种类型的数据结构都详细叙述了基本概念、逻辑特征和存储结构。对概念原理的阐述准确、精炼并通俗易懂。在介绍基本运算时，不仅介绍算法思想，还注重介绍其实现过程。各章都附有习题，供读者练习，以巩固对课程内容的理解。《数据结构》适合于计算机及相关专业应用型本科或专业教材，也适合自学考试人员参考教材。

《Access2010项目教程》采用了大量的精彩案例，突出Access 2010数据库管理系统软件的实践操作与实用技巧，能够让学习者循序渐进的学习Access 2010，真正做到教、学、做一体化。全书共包括创建数据库、数据表的创建与维护、查询的创建与应用、窗体的创建与应用、报表的设计和宏6个项目、38个任务，并详细讲述了每个任务的实施步骤和相关的理论知识。每个项目的最后提供了大量的实训内容和习题，供学习者思考和练习。《Access2010项目教程》可以作为“Access数据库应用”课程的教材，也可以为初学者学习Access提供参考。

《Python与数据科学》基于Python进行实践开发，主要涉及的内容为：用敏捷式大数据开发方法论创建分析应用；用数据—价值栈，在一系列敏捷周期中创建价值；用多种数据结构从单个数据集中提取特征，获取洞察；用图表可视化数据，通过交互性报表从不同角度展示数据；用历史数据进行预测，将预测转化为行动。

大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势，大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。本书由浅入深，首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念，从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求，在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术，结合应用实践，详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略，大数据应用实践的流程和方法，并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后，对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。第2版，对于这几年的发展做一个补充。

本书是在已出版了11版的《现代数据库管理》（ModernDatabaseManagement，MDM）教材基础之上，为满足那些不需要深入讨论数据库技术高级内容的课程而编写的数据库管理导论教材。全书共分四部分，第一部分（第1章）介绍数据库环境和开发过程，第二部分（第2～3章）介绍组织中的数据建模和增强的E-R模型，第三部分（第4～5章）介绍逻辑数据库设计和关系模型、物理数据库设计和性能，第四部分（第6～9章）介绍SQL、高级SQL、数据库应用开发和数据仓库。此外，为便于读者学习，还提供了大量难度不同的经过测试的复习题、问题和实践材料等。

《基于网络大数据的社会经济监测预警研究》针对网络大数据具有时效性强、分布范围广的特点，提出一个基于网络大数据的社会经济监测预警的研究框架，对网络大数据进行深入分析和挖掘，在此基础上就社会转型中的社会经济关键指标进行实时监测和智能预测，为政府和相关管理部门提供有效的分析工具与决策支持。《基于网络大数据的社会经济监测预警研究》结构完整，思路清晰，语言流畅，是网络大数据应用于社会经济预测的首本专著，同时也是大数据分析和监测预警等相关领域不可多得的一本体系性参考书。《基于网络大数据的社会经济监测预警研究》可供从事预测科学、监测技术和大数据应用研究的科研人员，政府有关决策和管理部门的工作人员，金融公司、电子商务企业等的从业人员参考，也可供高等院校管理学院、信息学院、金融学院等相关专业的师生阅读。

如何分析数据，让营销更精准，让成本更低，实现利润极大化？本书以“零基础”为起点，以“实战操作”为主线，通过7大数据分析方法、7种美化数据方式、8大专题全程讲解、75个专家提醒、408张图片全程图解，帮助读者实现数据分析从入门到精通，从新手成为数据分析高手。本书内容丰富、实战性强，适合于对数据分析感觉兴趣的读者，特别是数据分析人员、销售策划人员等阅读参考。

本书结合教学的特点编写，将SQL Server 2008数据库以课程的形式讲解。全书共分17课，将理论和实践结合起来。全书通过通俗易懂的语言详细介绍了SQL Server 2008的基础知识，从关系数据库理论、SQL Server发展史、安装和配置，到数据库的创建、数据表管理、修改和查询表中数据、索引和视图，然后深入数据库编程、编写触发器、编写存储过程、使用XML技术以及数据库的安全管理等。最后通过一个酒店客房管理系统的数据库设计讲解SQL Server 2008在实际开发中的应用，包括系统需求分析、绘制E-R图、创建数据库和表、测试存储过程和触发器等内容。本书可作为在校大学生学习使用SQL Server 2008数据库进行课程设计的参考资料，也可作为非计算机专业学生学习SQL Server 2008的参考书。

本书为了解数据可视化的重要内容和功能提供了多学科的视角，通过各种各样的案例分析，来演示可视化如何让数据变得更清晰、更全面，通过对数据可视化的广泛用途和适用性的讨论，来了解它如何让数据变得更加让人容易接受和理解。

随着Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书向任何有Python数据分析基本背景的人介绍如何在Python下使用HDF5。 本书将着重于HDF5的本地功能集，而不是Python的高层抽象。熟悉Python和NumPy的读者，更容易阅读和掌握本书的内容。本书适合有一定基础的Python开发者，尤其适合要使用Python开发数据存储和处理等相关应用的读者阅读参考。