云计算与大数据

本书基于我国深入实施网络强国和国家大数据战略的大背景，将“大语言模型”“知识图谱”“数据治理”相结合，阐述了大模型、知识图谱在智能数据治理中的应用实践，并以医疗、政务及降碳等行业为例，详细介绍了其数据治理流程及平台构建方法。书中首先阐述了大模型时代知识图谱和智能数据治理之间的协同关系，以儿童孤独症为例介绍了基于CiteSpace软件的医疗知识图谱的构建流程；其次详细阐述了基于神经网络模型的个人健康

《数据分析实践：专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发，讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能，其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势，也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例，还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书，并基于本书进一步拓展所需要的知识能，可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。

随着数字化的发展，数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，为数据的拥有者或使用者带来经济效益，成为一种新型的生产要素，给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践，产业级数据治理新趋势，数据治理的场景化、工程化和智能化，以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新

《SQLServer从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了SQLServer开发所必需的各方面技术。全书分为4篇共19章，内容包括数据库基础、SQLServer数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中

数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的

本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案

全书以学生成绩管理数据库案例为主线，从建立空数据库开始，逐步讲解数据库中的表、查询、窗体、报表、宏、模块、VBA程序设计与数据库编程等Access2016的主要功能；以图书馆借还书管理数据库项目实训为辅线，结合每章知识设计项目实训内容，帮助读者巩固和加深对所学知识的理解和掌握；以商品销售管理数据库实战演练为扩展训练，帮助读者提高应用数据库技术分析和处理数据的操作技能。本书符合最新版《全国计算机等

《企业级大数据项目实战：用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景，以项目导向为主线，从0到1全面介绍企业级大数据用户搜索行为分析系统的搭建过程。全书共6章，第1章讲解项目需求与架构设计，详细阐述项目数据流与系统架构；第2章介绍大数据项目开发环境配置，手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具，为后续项目实施打下基础；第3～5章逐步实现项目需求，第3章讲解用户行为数据采集模块的开发

《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习。