本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。

本书以SPSS 28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，讲解深入浅出，实例引导，内容翔实，清晰、直观、易学易用。全书分为三部分共17章，详细介绍SPSS的界面、数据文件的编辑、数据文件的整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析、SPSS的综合应用案例等内容。本书涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行描述，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的SPSS学习用书。

本书解释了什么是OpenShift以及如何使用它来构建应用程序、运行它们，并使它们能够在面对各种复杂情况时保持运行。本书的内容包括：OpenShift及其组件和基本概念；如何运行OpenShift；如何配置OpenShift；OpenShift流水线；如何通过手动和自动的方式检查、操作和扩展正在运行的应用程序，如何设置OpenShift以定期检查应用程序的健康状况，以及如何管理应用程序的新版本发布；OpenShift的监控和告警功能；OpenShift的自动化特性。

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

随着数据被纳入第五生产要素，数据治理已成为推动社会治理进程的重要动力，也是实现高质量数字化转型的重要基础。财务部门是企业的“数据中枢”，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，因此在众多企业中，财务数据成了企业整体数据治理落地实践的**“试验基地”。 财务数据治理指从财务视角出发，以资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润的会计六要素为核心关联数据，通过一系列与信息相关联的过程来确保决策权和职责分工系统的实现。 财务数据治理的最终目标是提升财务相关数据的价值。财务数据治理非常有必要，它是企业实现数字战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 这本书将数据治理理论应用于财务管理实践，针对财务工作场景阐释数据治理方法论，总结财务数据管理的六大常见问题，分析五大财务数据问题场景，涵盖众多企业实践案例。将数据治理的体系融入财务职能，实现财务职能的升级和拓展。

大数据时代，各行各业积累的数据不断增多，海量数据经过清洗、整理以后，基于分析与挖掘工作，才能获取到有用的数据信息，挖掘到数据背后的价值，掌握大数据的规律。而数据分析与挖掘的核心工作即是数据建模。数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。《BR》本书共分为五章，内容包括数据建模概述、数据建模常用数据计算软件MATLAB和SPSS入门介绍、数据建模方法、实战案例分析等。本书注重理论与实践相结合，不仅有详细的数据建模理论方法，还有赛题案例，以及非常详细的程序代码，让读者既能具备数据建模理论的基础，又能掌握解决数据建模问题的技巧与方法，还能轻松应对大数据问题的编程计算。

这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，数据驱动的成熟度评估模型，从认知到实践、从工具到方法，从路径到指南，全方位指导企业将数字化转型落地，在数字化转型大浪潮中有里程碑意义。本书的核心内容围绕精益数据方法论展开，该方法论分为精益数据宣言、精益数字化企业、精益数字化转型路径、精益数据共创工作坊4个模块。（1）精益数据宣言包含精益数据的价值观和和精益数据生产的的10条原则，这是精益数据方法的纲领，也是构建数据驱动的组织文化的认知共识。（2）精益数字化企业详细讲解了打造数据驱动业务的六大模块：精益数据战略、精益数据产品、精益数据治理、数据协同创新、数据中台、数据驱动的组织文化，给出了详细的操作指引。（3）精益数字化转型路径详细讲解了精益数字化转型的三大路径：探索规划、设计构建、运营优化和价值驱动，以业务场景为抓手，以数据为核心要素，快速启动，小步快走的实施理念。创造性的提出了先探索价值场景，根据场景的确定性和不确定性分别进行顶层设计的思路，大幅度消除了传统规划方法的浪费，从而能够快速进入实施和价值落地的阶段。（4）精益数据共创工作坊本书创造性地将桌游、卡牌和数字化转型融合在一起，发明了卡牌式数字化转型剧本杀，以10类卡牌为工具，帮助企业梳理出有价值的业务场景，让业务人员和技术人员沉浸式共创，通过排列组合，价值排序的体系化方法，产出业务目标、数据资产蓝图、数字技术蓝图、转型路线规划、项目清单和保障措施，最终达成一致，快速启动。这也是业界独特的卡牌式轻型数据战略制定方法，在众多企业尝试，获得了不错的效果和反馈。 本书不仅在方法论角度有独创性和系统性，而且非常注重实操，深度剖析了Netflix、富国银行、字节跳动等国际知名企业以及作者深度主导和参与的国内大型多元化集团的数字化转型案例。

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《大数据复杂查询技术研究》比较全面地介绍云数据管理中多维索引与复杂查询、云环境下针对物联网数据的多维索引技术、可扩展的空间关键字查询、基于Map Reduce的概率集合相似性连接查询、大规模高维向量相似性连接查询、Top-k相似性连接查询、基于随机映射的相似性连接查询、相似性连接查询其他问题、大数据复杂查询面临的挑战等内容。力求向读者系统展示大数据复杂查询领域的最新研究动态，希望能够为从事相关研究的广大读者提供有益的参考和帮助，同时能够为大数据复杂查询相关理论与技术的发展起到一定的促进作用。

达梦实时同步工具是数据库行业内数据实时同步的一个标杆。本书以达梦实时同步工具4.0为蓝本，介绍达梦数据库本地和异地容灾的解决方案，主要包括达梦实时同步工具的技术原理、特点、系统架构、配置和使用方法，以及日常运维和典型案例分析等。本书语言流畅、通俗易懂，并介绍了具体应用案例，是深入了解达梦数据中心解决方案的基础指南，具有较高的参考价值。本书可以作为计算机、数据库等专业的教材，也可以作为工程技术人员的参考用书。