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本书内容数据库原理及应用-SQL Server2019主要包括原理篇、应用篇、开发篇、课后习题详细解析，附录部分包括重点难点解析和项目开发经典题目解析。具体涉及数据库系统概述、关系数据库数学模型、关系数据库设计理论、使用SQL Server2019设计数据库、使用SQL语言管理和设计数据库、T-SQL程序设计、高级查询、事务和并发控制、索引、视图、存储过程、触发器、复杂数据库设计与实现和数据库访问技术。

本书在《数据库实用教程（第三版）》的基础上进行改版，该教程详细介绍了数据库的基本原理、方法和应用新技术。内容包括：数据库系统结构，关系运算，SQL语言，规范化设计，实体联系模型，数据库设计，数据库管理机制，分布式数据库，对象关系数据库，面向对象数据库，PowerBuilder2018数据库应用开发简介和SQL Server关系数据库系统。本书既可作为高等院校理工科相关专业的数据库课程教材，也可作为从事信息领域工作的科技人员的参考书。

本书集关系数据库设计、技术和实践于一体，设计的目标是帮助学生掌握关系数据库结构设计和行为设计的方法；技术的目标是帮助学生掌握关系数据库SQL语言；实践的目标是帮助学生通过实验和课程设计能进行数据库应用系统的开发。全书共分三篇10章，第一篇内容包括关系数据库基础、数据库建模、关系数据库模式设计和关系数据库设计，第二篇内容包括SQL Server 2012综述、SQL Server的T-SQL I和SQL Server的T-SQL II，第三篇内容包括数据库技术基础实验、数据库技术综合实验、数据库技术课程设计。

本书详细介绍了SQL语言的基本语法、基本概念，说明了各种SQL实现与ANSI标准之间的差别。书中包含了大量的范例，直观地说明了如何使用SQL对数据进行处理。每章后面还有针对性很强的测验与练习，能够帮助读者更好地理解和掌握学习的内容。在最后的附录里还有关于安装MySQL的详细介绍、书中用到的关键SQL语句、测验和练习的答案。本书的内容层次清晰，针对性强，非常适合初学者作为入门教材。

《商业智能工具应用及数据可视化》一书聚焦商业智能与数据可视化主题，从概念、价值、方法、工具等理论基础出发，以实际场景为参考，分入门、进阶两大阶段，以帆软FineBI为例从商业智能工具的基本知识，商业应用场景，数据可视化优秀案例等方面，介绍了商业智能工具和各种常规和高级可视化图形的使用方法，重点介绍了商业智能工具FineBI的数据分析与可视化应用实践。本书内容层层递进，体系完善，可使读者对商业智能工具的运用有一个全面、系统、深入的了解。

《SQL Server 2019数据库教程》从SQL Server 2019的基本概念出发，由浅入深地讲述了该数据库系统的安装过程、服务器的配置技术、Transact-SQL语言、系统安全机制、数据库管理、各种数据库对象的管理，以及索引技术、数据更新技术、数据完整性技术、数据复制技术、数据互操作性技术、性能监视和调整技术、并发性技术等内容。在讲述SQL Server的各种技术时，运用了丰富的实例，注重培养学生解决问题的能力并快速掌握SQL Server的基本操作技术。《SQL Server 2019数据库教程》内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、实例翔实。每章正文结合所讲述的关键技术和难点，精选极富价值的示例；每章末尾都安排了有针对性的习题，以巩固所学基本概念，培养学生的实际动手能力，增强对基本概念的理解和实际应用能力。 《SQL Server 2019数据库教程》主要面向数据库初学者，可作为高等院校的数据库课程教材，也可作为数据库培训班的培训教材，还可作为数据库应用程序开发人员的参考资料。

《数据挖掘方法与应用》以应用为导向介绍数据挖掘的相关工具、理论和方法，包括数据挖掘概述、数据挖掘工具、数据与数据平台、数据预处理、关联分析、决策树、贝叶斯分类和神经网络。通过循序渐进地讲解数据挖掘可使用的工具、数据存储及分析环境、原始数据可能存在的问题及相应的预处理方法、数据挖掘经典算法等相关知识，使读者对数据挖掘有整体的认识和了解。此外，《数据挖掘方法与应用》以解决问题为目的，结合实例阐述了使用IBM SPSS Modeler和R软件进行数据挖掘的方法与步骤，便于读者更好地理解和掌握。 《数据挖掘方法与应用》可作为统计学、大数据等相关专业高年级本科生及硕士研究生数据挖掘课程的教材，也可作为其他数据挖掘爱好者的参考用书。

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