《SQL Server数据库原理及实验教程》系统地讲解了数据库技术及应用的基础知识，并将引导读者利用SQLServer2014进行数据库的管理与开发实践。全书共19章，在介绍数据库系统相关概念与关系数据库有关知识的基础上，详细讲解安装和管理SQLServer2014、管理数据库和数据表、数据更新和查询、数据完整性、创建和操作索引与视图、T-SQL编程、存储过程、触发器的开发、事务管理、数据库安全管理、数据库备份与恢复、数据库的导入和导出，最后结合某物流仓储管理系统开发案例，给出完整的数据库应用系统分析、设计与实施的方法步骤。《SQL Server数据库原理及实验教程》提供了示例数据库，并附有章后习题，可方便读者学习使用。《SQL Server数据库原理及实验教程》既可作为高等院校信息管理与信息系统、电子商务、物流管理等经管类专业的数据库技术课程教材，也可作为想学习SQLServer2014数据库的初学者及有一定数据库基础的技术人员的参考用书。

本书以工业大数据的特点和需求为牵引，阐述了工业大数据分析的工程方法论，针对设备故障诊断与健康管理（Prognostics ＆ Health Management，PHM）、生产质量分析（Product Quality Management，PQM）、生产效率优化（Production Efficiency Management，PEM）等提出了具体的分析课题定义方法，给出了典型分析场景和算法框架，并系统总结了工业大数据领域的常用分析算法（特别是时序挖掘算法），最后以6个实际案例从不同方面诠释了工业大数据分析项目的复杂性和多样性，包括纯数据驱动、专家知识驱动、机器学习与机理模型结合等类型的分析课题，以期形成工业大数据分析的工程化方法体系。本书适合工业行业中从事数据分析、数字化转型、数据平台规划的专业人员阅读，也可为其他从事行业数据分析的专业人员及高等院校数据挖掘的研究人员提供参考。

本书介绍了MySQL的操作方法以及通过使用PHP和MySQL创建Web应用程序的基础知识。作者从数据库是什么开始讲起，由浅入深，通过丰富的图示和大量的示例程序，让读者循序渐进地掌握MySQL，最终带领读者使用MySQL和PHP开发能够在Web上公开的具有安全性的Web应用程序。

本书为安徽省高校质量工程省级规划教材立项项目——计算机专业项目化系列教程（2017ghjc290）的组成部分。本书针对高职教育特点，从数据库开发实际需求出发，打破根据知识点安排章节的传统思路，而是以与企业合作开发的真实案例“职苑物业管理系统”的开发过程贯穿全书，由实际项目开发步骤合理安排知识结构，将课程内容与行业标准和岗位规范对接、教学过程与生存过程对接，每个任务和单元之后合理安排拓展知识，并配有小结、实训和练习，以帮助读者对知识的学习和巩固，读者还可以通过扫描二维码在线观看操作视频。 本书共分 12 个单元，基于 Microsoft SQL Server 2012 进行开发与学习，主要介绍了数据库设计、数据库开发环境搭建、数据库操作、表的操作、数据查询、复杂查询、安全性管理、增加测试数据和事务控制、提高系统性能、数据库管理、自动业务处理和系统部署等内容。 本书适合作为高等职业院校计算机、电子信息、物联网技术应用等专业（方向）的教材，也可供从事信息技术、嵌入式系统与物联网技术开发的工程技术人员参考。

《数据库技术与应用（第3版）》12章，分为数据库系统基础理论和应用方法，SQL Server 2012数据库管理系统的基本操作和应用开发技术，数据库新技术和新应用，数据库实验指导和课程设计等4部分内容；体系完整，内容新颖，结构清晰，别具特色，是新工科教材，适合应用型本科院校学生作为基础课程教材使用。

《NoSQL数据库原理与应用/大数据专业应用型人才培养规划教材》共分9章，通过介绍NoSQL数据库的分布式架构、数据模型、数据原理等，让读者能够理解NoSQL数据库的特点，并能在具体的应用场景中选择合适的数据库。通过学习HBase和MongoDB的数据操作方法以及编程方法，读者将学会在实际应用中运用这些原理。《NoSQL数据库原理与应用/大数据专业应用型人才培养规划教材》适合作为大数据专业应用型人才培养教材。建议安排教学课时为64学时，教师可根据学生的接受能力以及高校的培养方案选择教学内容。

《数据挖掘与机器学习/大数据专业应用型人才培养规划教材》采用理论与实践相结合的方式，介绍数据挖掘与机器学习的基础知识，力求培养读者数据思维能力。《数据挖掘与机器学习/大数据专业应用型人才培养规划教材》共9章，阐述了数据挖掘与机器学习的核心概念与技术，以及运用这些技术分析实际问题的思路。书中还介绍了9个综合性的案例，其难易程度和侧重点与书中各章的知识点相匹配。第1章介绍数据挖掘的基本概念、功能与应用领域，使读者掌握数据挖掘的基本理念、流程和方法。第2章介绍Pandas模块的语法结构，并通过对自行车行驶数据与服务热线数据的分析，使读者掌握通过Pandas模块对数据进行统计分析的方法。第3章介绍机器学习的框架，以及Skleam模块的语法结构，使读者掌握搭建机器学习流水线的方法。第4章介绍分类算法与应用，使读者掌握通过Skleam模块搭建一个分类器并实现分类功能的方法。第5章介绍回归算法与应用，使读者掌握通过Skleam模块搭建一个回归模型并实现回归功能的方法。第6章介绍无监督学习，使读者掌握通过Skleam模块搭建一个聚类模型并实现聚类功能的方法。第7章介绍关联规则和协同过滤，使读者掌握通过这些算法实现电影推荐的方法。第8章介绍图像数据分析的相关技术，使读者掌握进行图像特征提取和人脸识别的方法。第9章介绍自然语言处理与NLTK的相关技术，使读者掌握进行文本特征提取和文本分类的方法。《数据挖掘与机器学习/大数据专业应用型人才培养规划教材》可作为各类高校数据挖掘与机器学习的课程教材，也可供对数据挖掘和机器学习感兴趣的读者学习参考。

全面系统地介绍了数据库的基本概念，MySQL的sql_mode模式，数据库系统的规范化设计，数据库的创建与管理，表的创建与管理，MySQL语言结构，操作表中的数据，查询表中的数据，索引，存储程序，视图，触发器，MySQL用户安全管理，数据的备份与恢复，事务与锁。在附录中，介绍了与教材配套的8个实训项目。

随着移动通信和互联网应用的发展，物联网、云计算、大数据等新兴技术与应用不断涌现。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

本书是全国技工院校计算机专业教材，供计算机类各专业相关课程选用，教材内容主要讲述数据库基础知识、数据库表、数据库查询、窗体创建与应用、报表创建与应用、综合运用、综合案例分析等。本书是对《中文版Access 2007基础与实训》的改版，主要更新了操作系统和应用软件的版本，更新了相关理论知识，以满足当前计算机专业技术的发展现状。针对教材中的教学重点和难点，还将配套开发电子课件、微视频、电子教案等教学素材，供读者使用移动终端扫描教材中相应位置处二维码在线观看，或通过我社网站下载使用。