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  大数据SQL优化：原理与实践

  这是一本站在一线开发人员的视角，从SQL的本质出发，采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式，深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员，期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理，掌握SQL优化的落地实践方法，从而真正“玩转”大数据SQL优化技术，根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。

  陈鹤 杨国栋计算机14万字
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  商业分析思维与实践：用数据分析解决商业问题

  本书本书基于业务问题，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具对数据进行分析，以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解，帮助业务专家做出合适的业务判断，制定准确的业务策略。

  傅一行计算机13万字
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  PySpark大数据分析与应用

  本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1？5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例

  戴刚 张良均主编计算机10.4万字
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  码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析

  本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。

  袁昕编著计算机8.5万字
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  Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通

  本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。

  熊熙 张雪莲编著计算机10.9万字
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  云数据中心基础

  本教材共介绍7个项目，项目1为云数据中心认知，主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计，主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型，主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云

  戴经国 何丰 王国滨 郭炳宇 姜善永计算机12.1万字
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  Python数据分析

  本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth

  王俊主编计算机12.3万字
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  MySQL数据库实用教程

  本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求，在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础，内容包含：数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验，所编排的各个实验与第一篇中的各章（除第10、11章外）内容相对应，

  赵明渊 唐明伟主编计算机12万字
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  数据要素五论：信息、权属、价值、安全、交易

  本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

  张平文 邱泽奇编著计算机14.5万字