本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

本书系统全面地阐述了数据库的基础理论、基本技术和基本方法，具体内容主要包括数据库系统概述、数据库模型、数据库设计、创建数据库和数据表、结构化查询语言及数据查询、视图、事务管理、数据库的存储过程与触发器、数据库的安全管理与备份。在素材组织上，本书注重问题的提出、分析、解决，内容的逻辑性，以及理论和应用的结合。从 基础的原理和概念开始讲解，使读者慢慢地了解数据库的知识，并且引入了实际应用中的案例，对具体的操作步骤都进行了演示，系统且全面。同时，引用的案例通俗易懂，能够使读者快速地理解基础知识和学会操作流程。本书可作为高校学生学习数据库的入门教材，也可以作为有志于学习数据库技术的读者的参考用书。当然，读者可根据自己的需要，在阅读本书时做一些适当的取舍。

本书根据现有的大数据技术理论，综合介绍了大数据技术的相关基础理论知识，并提供了部分实践操作介绍。本书共8个章节，内容包含大数据的概念和特征，大数据计量，大数据生命周期，大数据与云计算，Hadoop，HDFS，MapReduce，大数据编程语言Python、Spark、R语言，数据预处理，聚类分析，k-邻近分类算法，数据可视化，大数据应用，大数据安全与威胁，爬虫技术，MINIST数字识别技术。本书分别在大数据采集与预处理、数据挖掘与分析等重要章节中安排了入门级的实践操作内容，以便读者 好地学习和掌握大数据关键技术。本书可以作为高等院校数据科学与大数据等相关专业的课程教材，亦可作为大数据爱好者的科普读物。

本书以机器人视觉应用综合职业能力为导向，以工作过程为主线构建了5个项目，主要内容包括LabVIEW机器视觉开发软件环境的搭建与硬件安装调试、机器人静态单颜色识别与分拣、机器人静态多颜色识别与分拣、机器人静态综合识别与分拣、机器人随动识别与分拣。任务设计从易到难、循序渐进，旨在有效培养职教学生职业行动能力。本书既可作为职业院校工业机器人技术、智能控制技术、电气自动化技术等相关专业的教材，也可作为相关工程技术人员的参考用书。

暂缺简介...

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《供应链大数据分析与应用》一书由多位教学一线的教师与企业一线员工共同完成。本书共有9个学习单元，每个学习单元都包含知识目标、技能目标和素质目标，教材内容反映了行业发展的新趋势，能满足行业企业对高素质高技术技能人才的需求。同时，在本书的编写过程中加入了思政元素，通过潜移默化培养大学生人才的思想道德。教材依据供应链管理、供应链系统分析等实际工作内容，把供应链管理的有关环节，供应链需求预测、供应链采购决策、供应链库存控制、供应链生产管理、供应链运输规划、供应链网络策略、供应链分销策略、供应链风险评估及供应链数字化运营进行系统化讲解，形成了一个完整的知识体系。本书可作为高等院校物流管理、供应链管理与电子商务等专业学生学习供应链数据分析与管理课程教材，同时可作为期望成为供应链管理与现代物流管理从业人员进行数据分析的自学参考用书。

本书使用深入浅出、通俗易懂的语言介绍数据库系统的基本原理、技术和方法，并结合典型案例，将理论知识融入实践内容，通过实践验证理论，帮助读者掌握数据库相关知识与技术。全书共9章，全面系统地阐述数据库原理与应用，主要内容包括数据库系统概述、关系数据库、关系数据库标准语言、关系数据库规范化理论、数据库设计、数据库的安全性控制与完整性控制、并发控制、数据库备份与恢复和SQL Server 2019 应用。本书以SQL Server 2019为平台介绍数据库技术的实现，主要包括数据库创建与维护、数据表创建与维护、查询与统计操作、视图创建与维护、存储过程和触发器的创建、用户管理与权限分配、数据库备份与恢复等内容，使读者能够通过SQL Server 2019实现教学案例，理论与实践紧密结合，进一步加深对数据库系统基本原理、技术和方法的理解。

大数据时代，信息的传播速度 快、传播形式 多、影响范围 广，网络舆论环境也 加复杂，这些对网络舆情的治理提出了 高的要求。本书分析了大数据与网络舆情的关系，并针对网络舆情的传播与演化、监测与搜集、分析与研判、预警及应对和网络舆情建设方面展开了论述。本书结构清晰，内容丰富，兼具学术价值与实用价值，可作为高等院校网络舆情、新闻等专业的参考用书，也可供从事网络舆情研究的科研工作者参考使用。

本书主要包括引言、关系数据库基础、达梦数据库概述、DM_SQL概述、数据库对象管理、查询管理、视图与索引、存储模块与触发器、数据库安全性、数据库恢复技术、并发控制技术、分布式数据库系统、非关系型数据库以及数据库设计等。本书可作为高等院校计算机科学与技术相关专业学生的教材。