本书分为数据库技术原理与Access应用两大部分。数据库技术原理部分（第1-6章）详细介绍了数据库系统的基本原理和关系型数据库的实现方法，内容主要包括关系代数的基本运算、结构查询语言SQL和关系数据库的范式。Access应用部分（第7-15章）重点介绍了Microsoft Access 2003，它是美国微软公司新近开发的桌面数据库管理系统，内容主要包括在该平台上进行数据库应用系统设计的方法。对Access 2003的各项功能的使用介绍循序渐进地贯穿于实例之中，可使读者轻松地掌握使用Access 2003的方法，自行设计出适用的数据库系统。 本书适合作为大专院校计算机专业的教材及数据库系统开发人员、管理人员、科研人员、大专院校非计算机专业教师的学生使用。

企业信息化是一项革命性工程，《数据仓库与数据挖掘技术》以企业信息化为基点，介绍基于ERP数据仓库系统的概念、体系结构、开发方法及步骤。全书共分9章。第1章主要介绍企业信息化发展历程、数据库与数据仓库概念、特点、区别、联系及数据仓库系统在企业应用概况；第2章介绍数据仓库开发工具——微软SQL Server 2000数据仓库体系结构及应用技术；第3章介绍数据仓库结构及其创建，包括数据仓库数据库、事实表、维度表及多维数据集创建；第4章介绍数据仓库开发完整过程，包括项目系统规划、用户需求确定、系统分析、系统设计、系统实现、系统试用及扩充；第5章介绍DTS基本概念、DTS包的创建、设置及使用，如何利用DTS包把数据源自动转入数据创库；第6章介绍OLAP的MDX表示与实现，涉及OLAP的基本分析动作的MDX语言表示与实现及OLAP的前端展现方式，提供了丰富的MDX语言程序实例；第7章介绍数据挖掘基础，主要包括数据发掘的概念、数据发掘技术、工具、方法及步骤；第8章介绍常用的知识发现技术及数据挖掘方法，主要包括依赖性分析、聚类分析、基于神经网络的数据挖掘方法、基于遗传算法的数据挖掘方法及基于粗糙集的数据挖掘方法；第9章介绍SQL Server 2000数据挖掘技术。《数据仓库与数据挖掘技术》注重工程实践性，实用性强，可以帮助读者全面掌握数据仓库构建与数据挖的方法和步骤，开发出具有实用价值的数据仓库系统。《数据仓库与数据挖掘技术》适用于高等院校信息管理与信息系统专业、电子商务专业、物流管理专业等相关专业本科生教材，也可作为金融类、管理类有关专业研究生教材，同时，对企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员有重要参考价值。

《心理实验设计及其数据处理》在撰写过程中注意了以下几个方面：第一，全面性。《心理实验设计及其数据处理》全面论述了实验研究的全过程。从如何确定一个研究问题开始，论述了如何形成假设、如何确定自变量、如何选择因变量、如何控制额外变量的干扰、如何进行统计分析，一直到如何评价和解释实验结果的全过程。第二，列举性。为了使读者能很好地掌握实验研究的原理，每每都以举例加以说明，尽量使之通俗易懂。在第三编中，每论述一种设计，除论述基本原理外，都辅以例子。在例子中还介绍了这种设计应使用哪一种统计检验，如何进行统计检验等。

21世纪大学电子信息类专业规划教材。本书全面、系统地讲述了数据采集与处理技术。全书共分14章，主要内容包括：绪论；模拟信号的数字化处理；模拟多路开关、测量放大器、采样/保持器、模/数和数/模转换器等芯片的结构原理及应用等。

本教材是北京市高等教育精品教材立项项目。作者在多年教学、研究以及实际工程经验的基础上，借鉴国外数据库课程的安排方法，采用三段式讲解法进行了组织和编著。本教材以案例为线索，系统地介绍了数据库管理系统Access2000的应用；数据库设计的理论和方法；以SQLServer2000为背景，以T-SQL为重点介绍了SQL语言的使用；对数据库安全和数据库的发展进行了较为详细的阐述。本教材各章都有大量的习题，书后还提供了相应的上机实验和综合训练题，便于读者进一步理解和掌握各章所学到的知识，同时也便于组织教学。本教材内容丰富，讲解由浅入深、通俗易懂、重点突出、示例翔实。在内容编排上系统全面、新颖实用、可读性强，是高等学校''数据库原理与应用课程的理想教材和参考书，也适合从事计算机软件开发的科技人员及其他有关人员自学、参考。，，，，16开，，，545，，，24.500，，，，1

本书共分9章。第1章概述，主要介绍数据、数据结构和算法等基本概念。第2章至第6章分别讨论线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树及图等基本类型的数据结构，内容包括它们的逻辑结构、存储结构以及在各种存储结构下相应运算的算法，并在讨论基本运算的基础上给出一些应用例子。第7章和第8章讨论查找和排序，并介绍几种常用的查找和排序方法。第9章上机实验，给出4个完整的实例，并全部在VC++6.0环境下调试通过。本书基础理论知识的阐述由浅入深、通俗易懂。各章节列举了很多实用的例子，有助于学生加深对基础理论知识的理解，培养实际应用的能力。除第9章的算法外，其余章节的算法和程序的描述都采用了类C语言，便于学生理解和在上机时参考使用。本书适用于高职高专院校数据结构课程的教学，讲授学时为60～70学时，还可以作为计算机专业技术人员自学或参加等级考试的参考用书。

“本书将这门新的学科用一种非常容易理解的方式呈现给读者：它既是一本用于培训新一代实践者和研究工作者的教科书，同时对于我这样需要不断充电的专业读者也极具启示作用。Witten和Frank热切追求的是简单而流畅的解决方案，他们时刻不忘将所有的概念都建立在具体实例的基础之上，促使读者首先考虑简单的技术，如果这些简单技术不足以解决问题，再进一步考虑更为高级和成熟的技术。 假如你想分析和理解数据，本书以及相关的Weka工具包将非常有用。” ――摘自微软研究院图灵奖得主Jim Gray所做的前言本书对1999年的初版做了重大的改动。虽说核心概念没有变化，但本书进行了更新使其能反映过去5年里的变化，参考文献几乎翻了一番。新版的重要部分包括：30个新的技术章节；一个加强了的具有交互式界面的Weka机器学习工作平台；有关神经网络的完整信息，一个有关贝叶斯网络的新节；等等。 本书提供了机器学习概念的完整基础，此外还针对实际工作中应用相关工具和技术提出了一些建议，在本书中你将发现： ●成功数据挖掘技术的核心算法，包括历经考验的真实技术及前沿的方法。 ●转换输入或输出以改善性能的方法。 ●可下载的Weka软件？？一个用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合，包括用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上可视化的工具。

《数据库技术与应用》讲解数据库的基本概念，数据库设计的基本方法和数据库应用开发的基本技术，并介绍了数据库技术新进展。《中国高等院校计算机基础教育课程体系规划教材：数据库技术与应用》强调理论与实践，技术与应用的结合。内容系统全面，深入浅出。《中国高等院校计算机基础教育课程体系规划教材：数据库技术与应用》可作为高等学校计算机基础教学课程中数据库系统的教材，也可以供数据库应用部门，从事计算机应用系统设计和开发部门的工程技术人员参考。

本书系统地介绍了各种典型的数据结构，主要包括线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树、图、查找、排序、递归和文件等，为了加强对算法的理解，还介绍了算法分析方面的内容。 数据结构课程是计算机科学与技术专业最基础的课程之一，学好数据结构对于建立计算机科学技术基础和培养优秀的编程素质十分重要。本书是一部实践性很强的数据结构教学用书，书中不仅详细地介绍了数据结构的内容、方法与意义，而且通过大量的例子说明概念与算法，从而使学生能够更好地理解和运用所学知识。每章后的练习题能够加深对各章内容的认识，附录中给出的习题参考答案可以直接检查练习的结果和解题水平，让学生通过动手操作掌握知识。同时，各章还给出了上机练习的具体指导。

本书是结合数据结构主流教材，指导学生学习、练习及考试的辅导用书。本书共分9章，每章按其内容和教学进度分为若干节（大部分小节分两个板块进行讲解：基本知识点和典型题分析）。此外，本书后的附录中给出了期中、期末和专升本试题及其答案，以便读者在学习完本书后进行整体的测试。本书可作为相关高校数据结构课程的参考书，也可作为相关考试（自学考试；专升本、程序员 、计算机等级考试（三级）等）的辅导用书。