随着The Data Warehouse Toolkit（1996）第1版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能（DW/BI）系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和最佳实践的权威资源。这本《数据仓库工具箱（第3版）——维度建模权威指南》汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。本书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。 主要内容◆实用设计技术——有关维度和事实表的基本和高级技术◆ 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等◆为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例◆需要避免的维度建模陷阱和错误◆增强的缓慢变化维度（SCD）技术类型0~类型7◆用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表◆大数据分析的最佳实践◆与业务参与方合作、交互设计会议的指南◆有关Kimball DW/BI项目生命周期方法论的概论◆对ETL系统和设计思考的总结◆构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术

《新手学电脑（附光盘Windows8+Office2013版全彩印刷）/新电脑课堂》主要介绍了电脑的基本操作以及使用电脑工作、娱乐的相关内容。全书共分为13章，分别介绍电脑的基础知识、Windows8的基础知识、轻松学打字、管理电脑文件和文件夹、软件的安装与使用、Word2013文档编辑、Excel2013表格处理、畅游Internet、网络通信、网上论坛与博客、网上休闲与娱乐、电子商务、系统维护与电脑安全等知识。本书内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，既适合电脑初学者阅读，又可作为大中专院校或企业的培训教材。

《大数据技术与应用：汇计划在行动》介绍了《上海市推进大数据研究与发展三年行动计划（2013—2015年）》的编制和实施过程。系统介绍了对大数据概念、内涵、技术和应用方面的认识，介绍了在上海信息化建设的基础和现状之上，如何让大数据在上海落地，并着力解决大数据应用过程中的关键技术问题，开展数据科学前瞻研究和人才培养；对三年行动计划进行了全面解读；介绍了“上海大数据产业技术创新战略联盟”发起、组建、运行方面的情况；介绍了“上海市数据科学重点实验室”的研究方向、管理模式和开放模式。《大数据技术与应用：汇计划在行动》的主要读者是大数据及相关专业的从业人员。

《大数据技术与应用：数据密集型计算和模型》涵盖了数据密集型计算的体系结构、计算模型和编程方法，内容系统全面，着重介绍原理和方法，并配以图片，便于读者理解。《大数据技术与应用：数据密集型计算和模型》共分7章，第1章介绍数据密集型计算的概况，及其与高性能计算和云计算的异同、应用领域以及面临的挑战；第2章介绍海量数据时代的计算机组织体系和技术；第3章介绍内存计算组织体系和技术；第4章～第6章介绍几个常见的计算模型，如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型等；第7章综合介绍一些专门领域的计算模型，如All—Pairs模型等。《大数据技术与应用：数据密集型计算和模型》主要读者对象是信息技术领域的从业者以及广大的计算机学科及其相关学科的师生。

《大数据技术与应用：城市发展的数据逻辑》通过对城市空间数据和非空间数据（如地形数据、建筑物数据、交通数据、城市环境数据等）反映城市发展现状和历史的数据进行分析、挖掘，论述城市发展的规律和内在逻辑，为城市发展提供了重要的分析工具和科学依据。《大数据技术与应用：城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据，包括卫片、航片、地面测量数据等。在此基础上介绍了国内外对城市生长的研究现状，总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法，并借助一些典型案例，介绍应用城市生长技术的流程与方法。《大数据技术与应用：城市发展的数据逻辑》还介绍了包括GIS、RS、GPS等新技术在城市发展以及城市规划中的应用。在信息技术不断更新的过程中，城市的发展又产生了更多数据，《大数据技术与应用：城市发展的数据逻辑》介绍了如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系。《大数据技术与应用：城市发展的数据逻辑》不仅在技术上系统介绍了数据的来源、标准、格式，还阐述了分析方法、分析模型，并通过信息技术、数据的演变逻辑，演绎了城市发展过程，即通过对城市相关数据的逻辑分析推演城市发展规律。这些技术手段、分析方法对科学认识城市，推进城市分析、城市研究、城市建设、城市管理均具有十分重要的理论与应用价值。《大数据技术与应用：城市发展的数据逻辑》的读者对象主要包括城市发展领域的本科生、研究生、教师、研究人员和政府部门相关工作人员，以及对城市发展感兴趣的普通读者。

本书从认识和熟悉键盘操作开始，详细介绍了五笔打字的相关知识，主要内容包括：学习五笔前的准备工作、认识汉字输入法、五笔输入法入门基础、汉字的拆分方法、使用五笔输入汉字、简码与词组的输入、98版五笔字型输入法和五笔打字在Word 2013中的应用。本书注重原理的讲解和技能的提高，语言通俗易懂、内容丰富、结构清晰、操作性强，不仅适合想学习五笔打字的初学者，也可作为五笔打字培训班和文字录入人员的学习教材。

本书结合中老年人的学习特点，以浅显易懂的语言介绍了使用电脑的基本方法和互联网基本应用。本书主要内容包括电脑基础知识、操作系统基本应用、电脑打字、管理电脑资源、玩转数码照片、用Word编辑文档、浏览网络信息、网上聊天、收发电子邮件、网上娱乐、论坛与博客、网上购物以及电脑安全等。本书专为刚刚开始接触电脑的中老年朋友、离退休人员而编写，也可作为老年大学的辅助教材。

Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台，是Apache软件基金会下所有开源项目中三大顶级开源项目之一。在“One Stack to rule them all”理念的指引下，Spark基于RDD成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发者使用一致的API操作Spark中的所有功能；更为重要的是Spark的Spark SQL、MLlib、GraphX、Spark Streaming等四大子框架之间可以在内存中完美地无缝集成并可以互相操作彼此的数据，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势，更使得Spark正在加速成为大数据处理中心首选的和唯一的计算平台。本书详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容，涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLlib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等，并且结合Spark源码细致地解析了Spark内核和四大子框架，最后在附录中提供了Spark的开发语言Scala快速入门实战内容，学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需求。

《视觉大数据基础与应用》是视频大数据处理领域的著作。为使读者全面了解海量视频分析与搜索的基础知识及应用方法，本书首先介绍海量视频概论、海量视频模型、海量视频管理和海量视频分析等相关基础知识，然后具体阐述面向大数据的大规模人脸搜索系统、面向高清卡口的车辆车牌与车标等信息搜索系统、暴力行为检测系统、可疑行为检测系统、海量视频摘要系统和海量视频管控平台等典型的海量视频分析与搜索实例，并将海量视频分析与搜索领域的新技术和新成果贯穿于全文的描述之中。《视觉大数据基础与应用》主要适用于从事海量视频分析与处理领域的应用开发和工程施工技术人员阅读。

《Oracle大数据解决方案 由Oracle大数据团队成员联袂撰写，全面介绍用于获取、组织、分析和利用非结构化数据的Oracle综合集成化产品。本书讨论成功实现大数据方案必需的策略和技术，包括Apache Hadoop、Oracle大数据机、Oracle大数据连接器、Oracle NoSQL数据库、Oracle Endeca、Oracle高级分析和Oracle开源R产品，还讲述迁移既有系统并将现有数据仓库和分析解决方案集成到企业大数据基础架构的最佳实践。主要内容●　理解综合性大数据战略的价值●　最大限度地提高Apache Hadoop平台的分布式处理能力●　介绍将Oracle大数据机用作Hadoop和Oracle NoSQL数据库工程系统的优势●　使用Oracle大数据机来配置、部署、监控Hadoop和Oracle NoSQL数据库●　将现有数据仓库和分析基础架构集成到大数据架构●　使用Oracle数据连接器在Hadoop和关系型数据库之间共享数据●　理解如何将Oracle NoSQL数据库集成到Oracle大数据架构●　使用数据库内分析更快地实现价值●　使用Oracle高级分析（Oracle R企业版和Oracle数据挖掘）、OracleR分发版、ROracle和Oracle R Connector for Hadoop来分析数据●　使用Oracle Endeca信息发现来分析独立数据●　规划和实施大数据管理战略，开发架构和路线图