数据存储架构与技术

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能

本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需

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

《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。

达梦数据库是一款非常优秀的国产数据库。本书从实用角度，通过对达梦数据库的体系结构、运行机制的讲解，以及与其他数据库相似功能的对比，帮助读者掌握达梦数据库的基本操作。本书第1章讲解达梦数据库的安装部署；第2章讲述达梦数据库的体系结构，并与Oracle的体系结构进行对比；第3章讲解数据库中最重要的两部分redo和undo；第4章介绍用户管理，重点讲述用户创建和权限；第5章讲解表和索引，并对普通表和堆表

《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。

高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证

《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

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