数据库的1000+篇文章总结

数据库的1000+篇文章总结

本文收集和总结了有关数据库的1000+篇文章，由于篇幅有限只能总结近期的内容，想了解更多内容可以访问：http://www.ai2news.com/, 其分享了有关AI的论文、文章、图书。

query

• 第5章　基于E-R的数据库设计
• 第7章　数据库安全与保护技术
• 附录C　Oracle SQL的常用命令语法
• 1-5-1　实体-关系的表现方式
• 2.15 INCRBYFLOAT：对数字值执行浮点数加法操作 & 2.15.1 处理不存在的键
• 6.7.2 获取成员及其分值
• 2.6　小结
• 第3章　◄Hadoop生态圈与数据仓库►
• 第27章　◄模型验证►
• 第25章　◄分类方法►
• 第10章　实训
• 参考文献
• 3.3.3 数据删除SQL语句
• 第4章 数据库设计与实现 & 4.1 数据库设计概述 & 4.1.1 数据库设计方案
• 第10章 RDB持久化
• 第23章 慢查询日志
• 第四部分 备份与恢复
• 附录B Oracle 11g在Linux下的安装
• 2.5 总结
• 前言
• 前言
• 第9章　索引
• 第14章　安全管理
• 考点6　数据库应用系统功能设计★★★
• 教学建议 & 第1章 数据处理与数据库概述
• 第7章 认识Access 2010
• 第1章 Oracle产品系列
• 第12章 数据库备份
• 第15章 使用Greenplum的常见报错及小技巧
• 第9章 数据库管理
• 第10章　云平台系统检查报告
• 案例6：某电表数据仓库项目
• SQL Server 2016数据库应用与开发
• 第14章　复制与性能监视
• 附录B　示例数据库主要信息 & 附录C　测验
• 目录
• 第6章 控制文件与数据库初始化 & 6.1 控制文件的内容
• 5.2 参数文件
• 版权信息 & 版权声明
• 第3章 码、外码和相关概念
• 3.3 大数据时代的数据降维 & 3.3.1 需要数据降维的情况
• 8.7.3 案例数据 & 8.7.4 案例过程
• 第5章 数据库缓存内存
• 第8章 数据库基准评测
• 第6章 并行查询
• 第12章 物理复制和逻辑复制
• 5.3.2 会员关怀 & 5.4 会员数据化运营分析模型 & 5.4.1 会员细分模型
• 5.6 会员数据化运营分析的“大实话” & 5.6.1 企业“不差钱”，还有必要做会员精准营销吗
• 封面
• 4.3 查询的运行和修改
• 封面 & 内容简介
• 第4章　Access登场
• 7.2.1　找出需要清洗的数据
• 6.4.2　美国政府数据
• 8.3 列出SSRS报表属性
• 8.21 列出SSAS实例属性
• 第15章　MySQL查询优化的关键算法
• 第2章 Access数据库与数据表
• 第6章 宏
• 第 7 章　描述性统计与建模 & 7.1　数据集 & 7.1.1　葡萄酒质量
• 9.1.2　内置函数 & 9.2　Python包索引（PyPI）：更多的扩展模块
• 5.3 简述数据库的启动步骤
• 5.6 数据库的启动步骤之三：OPEN
• 8.10 基于Oracle数据库的存储系统设计
• 14.7.3 减少mutex资源的持有时间
• 第22章 磁盘I/O问题
• 第28章 MySQL权限与安全
• 第19章　其他的参数
• 第8章　数据压缩
• 4.1.3 匿名函数
• 第5章 NumPy数值计算 & 5.1 ndarray创建与索引 & 5.1.1 创建ndarray对象
• 14.4 并行数据库恢复
• 4.4.3 初始化Greenplum数据库
• 第11章 数据库的安全保护
• 12.5 临时表
• 2.6.1 插入缓冲
• 9.8 小结
• |2.8 如何打开数据库|
• |3.8 数据“云化”之后的管控|
• 2.8 从数据库导入数据
• 2.4 从定宽数据文件导入数据
• 3.6.5　多级索引的数据累计方法
• 2.3.3　探索NumPy的通用函数
• 第7章 PostgreSQL事务系统的实现
• 第4章 PostgreSQL事务管理与并发控制
• 附录B 常用函数 & 附录C 窗体属性及其含义 & 附录D 控件属性及其含义 & 附录E 常用宏命令 & 附录F 常用事件
• 习题4
• 第13章 迁移、升级、备份、恢复数据库
• 参考文献
• 1.3.2　数据处理应用 & 1.4　Spark简史
• 6.6　数值RDD的操作
• 第12章　索引、事务和游标
• 第2章　操作数据库
• 15.17 结束语
• 6.5 一个能够工作的过程
• 数据聚合
• 11.9.5　激励函数
• 第15章　数据建模
• 前言
• 第8章 数据库备份与恢复
• 14.1　在线查询类图数据库
• 14.3　离线挖掘数据分片
• 11.7.2 二元移动窗口函数
• 3.1.3 内建序列函数
• 第18章 性能问题分析
• 第11章 理解索引
• 第7章 分布式数据库
• 数据库 & 连接数据库
• 5.13 使用Spark聚类数据
• 10.3 计算精度、召回率和F1分数
• 第2章　大数据时代的计算机体系结构
• 第7章 SQL和关系型数据库
• 13.1 从FTP服务器下载数据
• 第4章使用HDFS存储大数据
• 第18章 Oracle 12c撤销表空间与临时表空间
• 第5章 表与约束的创建及管理
• 实验4　数据库的查询和视图
• 第4章　数据库查询和视图
• 3.2.3 基于DataSource与Segment的数据结构
• 10.1 小米 & 10.1.1 场景一：小米统计服务 & 10.1.2 场景二：广告平台实时数据分析
• 9.3 数据统计分析
• 2.3 tidyr——数据清道夫 & 2.3.2 gather/spread——“长”“宽”数据转换
• 4.3 创建参数查询
• 第2章 Access 2010数据库及其创建与管理
• 第7章　数据库查询
• 第4章 数据库设计基础
• 第6章 数据库和NoSQL
• 第三部分 数据库和大数据
• 第 7 章 使用网络数据
• 第 5 章 使用表格形式的数值数据
• 扉页 & 版权页
• DBA手记系列 & Part1　DBA之路
• 思考与练习
• 第6章 管理数据库
• 第6章 管理数据工作流
• 4.2.5 步骤5：参数化
• 第1章 Python程序库入门
• 第8章 应用数据库
• 17.2.2 数据预处理 & 17.2.3 模型构建
• 16.3 数据收集 & 16.3.1 Flume的配置文件
• 2.7 数据取样
• 1.9 使用OpenRefine打开并转换数据
• 第5章 数据清洗与整理 & 5.1 数据清洗 & 5.1.1 处理缺失值
• 9.2 东方财富网数据挖掘实战
• 6.3 利用pandas库导出舆情数据评分
• 常用JavaScript库
• 5.3.4　数据库技术与最佳实践
• 大数据时代的IT架构设计编委会 & 卷首语——架构与建筑
• 第1章　关系数据库系统基础
• 17.2 数据库 & 数据库的种类
• 第 9 章　用户角色 & 9.1　角色在数据库中的表示
• 5.2　NoSQL数据库 & 5.3　使用SQL还是NoSQL
• 第12章 R语言游戏数据分析实践
• 第3章 游戏数据报表制作
• 2.4 带参数的URL查询字符串
• 2.3 Python中的HTTP——Requests库
• 第4章 分布式数据库HBase
• 第1章 大数据概述
• 第4章　管理数据库与数据表
• 第5章　添加数据
• 11.3.1 DAX指数和30种成分股 & 11.3.2 应用PCA & 11.3.3 构造PCA指数
• 7.1.2 读写文本文件 & 7.1.3 SQL数据库
• 理论上的解决方案 & 结构系数
• 情景12：检测Facebook上的假档案或假“喜欢”数 & 情景13：餐厅的分析
• 14.1 info系统状态说明
• 3.8 GEO
• 15.7.2 PDO连接操作数据库
• 24.3 数据库的使用 & 24.3.1 数据切分
• 7.2　保存数据
• 7.4　内存数据集处理
• 第5章 利用SELECT检索数据
• 第11章 触发器—保证数据的正确性
• 5.5 函数式的数据结构 & 5.5.1 函数式的错误处理
• 第2章　数据采集的基本知识
• 第11章　pandas数据清洗
• JMX和SNMP & 17.7　操作数据库
• 9.8　数据库富营养化 & 索引
• 第6章 数据库统计函数 & 6.1 数据库
• 第2章 数据透视表与数据透视图 & 2.1 数据透视表 & 2.1.1 数据透视表的创建
• 第1章 数据库开发前奏
• 第13章 进入“武器库”——SQL Server数据库安全
• 第7章 在Flask中使用NoSQL数据库
• 修改数据 & 删除数据 & 数据模型之间的关联
• 2.4.2 登录MySQL数据库
• 第3章 操作MySQL数据库 & 3.1 创建数据库
• 7.6 配置MySQL数据库 & 7.6.1 安装并启动MySQL数据库
• 10.7.1 存储数据 & 10.7.2 临时数据
• 第4章　SQL Server 2008学习案例 & 4.1　AdventureWorks 2008示例数据库介绍
• 17.7.2　典型用途 & 17.7.3　创建和删除数据库快照
• 17.4.2 浏览数据库中数据 & 17.4.3 编辑数据库数据
• 19.3.3 创建数据库 & 19.3.4 数据表结构
• MySQL集群化如何保证数据库安全
• 数据库UNDO日志记录格式
• 11.4.3 如何进行数据库检查
• 11.2.2 Python连接数据库
• 1.12.3　将HTML文件导入MySQL数据库
• 1.11.2　选择并查看数据库 & 1.11.3　导出数据库 & 1.11.4　导入数据库
• 7.2.4 数据库的版本更新
• 7.2.11 获取数据
• 8.3 大数据产品在游戏领域中的应用 & 8.3.1 大数据产品在游戏行业中的重要性
• 5.3 移动端大数据分析平台 & 5.3.1 如何选择移动端
• 第5章 PHP与数据库基础 & 5.1 什么是PDO
• 5.2 数据库应用优化 & 5.2.1 索引与性能分析
• 14.5 三维数据绘图
• 第3章 常用界面组件的使用 & 3.1 数据输入输出
• 第3章 数据存储
• 第2章 是我的问题还是数据的问题
• 第2章 Python数据类型用法讲解
• 第26章 Python与SQLite数据库
• 9.8 PostgreSQL中的数据库恢复
• 7.2.3　数据库连接 & 7.3　留言簿首页和留言页面 & 7.3.1　留言首页
• 2.8.7　更新数据UPDATE & 2.8.8　删除数据DELETE FROM
• 将BroadcastList保存在数据库中
• 从数据库加载数据
• 第6章　数据库高级应用
• 4.1 通过JDBC-ODBC桥连接数据库
• 12.3 数据库
• 四、数据库
• 6.2.2 通过Python操作数据库对象
• 第12章 基于角色的访问控制功能实现 & 12.1 权限、角色、用户的数据库设计
• 5.1.4 Python访问MySQL数据库
• 5.2.4 Python访问MongoDB数据库
• 第12章 PHP中使用MySQL数据库
• 第11章 使用phpMyAdmin管理MySQL数据库
• 第10章 数据库功能
• 9.2. SQLite3类 & 9.2.1. 打开与关闭数据库 & 9.2.2. 执行SQL
• 11.2.2. 创建测试数据库
• 第23章　时序数据挖掘
• 第1篇　关于数据挖掘
• 第4章 Tableau功能介绍 & 4.1.2 数据库连接
• 13.2 淘宝网店数据分析
• Python数据科学与机器学习：从入门到实践
• 数据科学实战
• 第2章　Python中的数据结构：集合对象
• 第5章　股市的常用知识与数据准备
• 第四章 战略领跑模式：得数据库者得天下
• 3.大数据与长尾理论的结合
• 第22篇 数据库（二）编译MySQL数据库驱动
• 第23篇 数据库（三）利用QSqlQuery类执行SQL语句
• 附录4 Turbo C中的各种数据类型 & 附录5 函数间传递参数时类型的自动转换 & 附录6 C标准库介绍
• 第21章 数据操作
• 第13章 数据库访问 & 13.1 在MongoDB数据库中存取数据
• 5.3 逻辑函数
• 5.8 文本函数
• 32.3.10　用户数据入库的操作insert()
• 31.6　安全保密设计 & 31.6.1　完整性 & 31.6.2　数据库设计的其他问题
• 16.4 在超大数据集上训练分类器
• 3.4 根据条件语句来选择行 & 3.5 替换值
• 4.4.2　数据库参数文件inc.jsp & 4.4.3　测试MySQL连接testjdbc.jsp
• 5.2.4　更新SQL函数 & 5.2.5　查询SQL函数 & 5.2.6　关闭数据库连接对象
• 5.4.5 数据类
• 8.2 使用数据库SQLite & 8.2.1 数据库帮助器SQLiteOpenHelper
• 1.2.1 面向对象式方法 & 1.2.2 函数式方法
• 6.6.3 VSTOXX子指数值的实现
• 第6章 利用Python分析欧洲斯托克50指数波动率
• 6.6.4 分析结果 & 6.7 计算VSTOXX主指数
• 4.5 数据库安全的威胁
• 4.7 数据库备份与恢复
• 第10章 初识数据库——数据库系统与SQL语言基础
• 12.1 数据库
• 12.7 数据库操作类
• 6.10 数据库
• 第6章 大数据与数据库
• 7.3 统计数据
• 9.3 NoSQL数据库
• 7.3.4 使用数据库事务 & 习题7
• 第7章 SQLite数据库编程 & 7.1 SQLite数据库简介 & 7.1.1 SQLite数据库软件的特点
• 21.3.3　雇员数据库举例
• 第21章　数据库编程 & 21.1　介绍 & 21.1.1　持久存储 & 21.1.2　基本的数据库操作和SQL语言
• 7.1.3 区块数据文件与隐私数据库
• 12.2.2　数据库
• 1.3 UI——用户界面 & 1.4 数据库
• 7.2 MySQL数据库 & 7.2.1 关系型数据库概述 & 7.2.2 MySQL的安装
• 6.1.3 API验证 & 6.2 解析JSON数据 & 6.2.1 JSON解析库
• 数据规范化
• 构建文档数据库
• 第8章 数据存储（数据库版）
• 6.4 SQLite数据库
• 6.3 数据文件
• NoSQL数据库MongoDB
• 数据报表
• 11.4 数据库层
• 验证开放来源数据 & 在线发布数据
• 连接数据的障碍
• 第10章 企业大数据价值评估
• 第3章 企业大数据解决方案
• 10.3.2　考勤数据再整理
• 2.3　规范数据源的好处
• 用关系数据库管理关系 & 《数据邦新闻》利用你的关系图建立了一个RDBMS
• 首席执行官希望数据分析师帮他提高销量
• 1.5.3　流数据
• 5.3　NoSQL数据库
• 五、MySQL数据库
• 第29章 Web项目实战：基于Django的58同城 & 29.1 项目演示 & 29.2 操作MySQL数据库
• 31.4 数据清洗
• 2.2.7　函数式工具
• 前言 & 数据科学
• 10.3.4 数据变更 & 10.3.5 数据搜索
• 4.4.3 组装数据库
• 12.7.3 数据交换
• 8.4　关系型数据库
• 8.6　全文数据库
• 8.2.3　数据库的查询
• 8.2.1　关系的表示 & 8.2.2　数据库
• 13.3.8　添加数据
• 18.3.4　把用户存在数据库中
• 4.5 脚本木马控制Access数据库
• 4.24 SQL Server数据库安全加固
• 19.6 小结 & 19.7 习题 & 第四篇 数据库应用篇 & 20.1 在线考试系统需求分析
• 8.2 数据库的性能
• 第8章 实战数据库综述 & 8.1 SQL与NoSQL，主流数据库分类
• 5.14　报告数据库
• 13　数据库设计
• 第7章 数据库
• 第9章 数据库编程
• 9.1 数据库基本概念
• 第一节 术语数据库
• 第8章 服务器数据库
• 2.5 数据分析平台与工具
• 第二篇 Hadoop大数据平台搭建与基本应用 & 3.1 Linux操作系统
• 15.7 DNS数据库
• 9.5　使用安然公司数据集 & 9.5.1　获取安然数据集
• 1.2.3　安装scikit-learn库
• 第15章　PHP操作MySQL数据库
• 第16章　PDO数据库抽象类库
• 第4章　数据库的基本操作
• 执行 SQL 语句 & 创建学习用的数据库
• 9-1　数据库世界和应用程序世界的连接
• 6.1 对数据库操作的JavaBean
• 4.10 枚举数据库中的数据表
• 第 4 章　数据
• 2.2.4 使用数据库
• 11.9 使用数据透视图分析数据
• 11.8.2 根据数据透视表创建数据透视图
• 第12章 数据库与实体数据模型
• 第11章 数据绑定与数据验证
• 第4章 生产数据库
• 第17章 ERP数据库数据的备份
• 第8章　数据迁移工具Sqoop
• 第16章　大数据全栈式开发语言Python
• 第八章　数据库营销
• 4.3 电影网站数据库的建立
• 11.11 数据库管理 & 11.12 命令/代码执行
• 传统的数据建模方法 & 表格数据
• 关联数据
• 2.7　获取数据库的元数据 & 2.8　利用联结操作对多个数据表进行检索 & 2.9　用子查询进行多数据表检索 & 2.10　用UNION语句进行多数据表检索 & 2.11　使用视图 & 2.12　涉及多个数据表的删除和更新操作 & 2.13　事务处理
• 第14章　MySQL数据库的维护、备份和复制
• 20.3 阿里云RDS云数据库的相关概念
• 11.4 如何更改MySQL数据库库表的字符集
• 扩展数据库缓存：memcached
• 4.4.14　根据游戏数据库的处理负荷进行估算——找到“角色数据的保存频率”与“数据库负荷”的关
• 4.4.4　解决游戏服务器 / 数据库的瓶颈 & 4.4.5　什么都不做的情况（1 台服务器负责整个游戏世界）
• 8.2.3　开启数据库迁移
• 3.5.4　编写数据库代码
• 3.2.3　分布式数据库技术
• 9.7 数据修改
• 9.4 数据库结构的读取与修改
• 第6章　实战开始——数据库和表的操作
• 第1篇　数据库入门
• 第2章　数据库的操作
• 18.8　数据库维护模块
• 9.3 一个数据库例子
• 8.3　本章摘要 & 8.4　开发实战练习（基于Oracle数据库）
• 14.6　本章摘要 & 14.7　开发实战练习（基于Oracle数据库）
• 2.7　常见的数据库管理系统
• 2.2　数据库模式
• 第22章 数据库操作
• 第5篇 数据库应用
• 任务5.3 连接数据库
• 5.7 数据训练
• 10.2.2 数据格式
• 13.2.4 异步数据库驱动
• 1.4.3 连接PostgreSQL数据库
• 1.4.4 手动创建Metasploit专有用户/数据库
• 第3章　基于关系数据库的XML文档管理
• 2.3 数据库 [5]
• 第3章 数据库常见问题
• 第12章 数据库程序设计
• 第3章 火星上的嵌入式图像数据处理
• 第15章 数据中的生命：DNA漫谈
• 第3章 数据库访问层
• SQL Server 2014 示例数据库安装步骤
• 第2章 数据库与架构
• 17.2.3　根据数据绘图
• 7.3　图像索引 & 7.3.1　建立数据库
• 第 5 章　保存用户输入：测试数据库
• 第4章 微服务数据库
• 第13章　数据库的应用
• 第17章　◄数据库的备份与还原►
• 10.3 数据库设计
• 12.6　访问数据库
• 第13章　数据库
• 第6章　数据库
• 2.5　数据库访问
• 4.2　做一个数据库的管理工具
• 7.2 访问SQL Server数据库
• 11.1 数据库方面
• 8.3.3 JDBC直接连接数据库
• 12.4.3 开发数据库JavaBean
• 第6章　数据库
• 8.4 发掘大数据中蕴含的价值与商机
• 6.3.1 数据采集
• 7.3 安装SQL数据库
• 第13章　UML与数据库设计 & 13.1　数据库设计与UML模型
• 13.4.2　子表的约束 & 13.5　数据库的其他技术 & 13.5.1　存储过程
• 第2章 数据库的基本操作 & 2.1 Nginx应用中的数据库
• 2.3 Redis内存数据库
• 第 2 章 关系数据库的世界 & 2-1 关系数据库的历史
• 8.3 indexedDB数据库
• 第 5 章　数据库
• 13.2　连接数据库
• 8.3 更新数据
• 17.2 Web服务实现数据库操作
• 7.3 数据库存储
• 9.2 数据库处理
• 应用篇 政务服务零界限，共享数据红利
• 第10章　空间数据挖掘理论与应用
• 第8章　知识类数据挖掘技术
• 第9章　非结构化数据挖掘技术
• 6.4　SQLite数据库存储
• 6.5　使用LitePal操作数据库
• 9.3 默认数据库下载漏洞的攻击
• 9.1 常见数据库漏洞简介 & 9.2 数据库连接的基础知识
• 第16章 JDBC数据库开发
• 3.2.2　数据库 & 3.3　常见的数据操作
• 3.6　数据生成
• 第二篇 数据库基础篇
• 第20章 在线考试系统数据库设计
• 17.3　在过渡服务器中管理测试数据库
• 确保无效的输入值不会存入数据库
• 第5章 原生XML数据库
• 8.4　CD数据库应用程序
• 9.1　搜索文件名数据库
• 9.4　更新locate使用的数据库
• 第7章 数据库查询
• 第3章 管理数据库对象
• 22.5　建立RMAN到数据库的连接
• 第26章　Oracle数据库实例优化
• 7.6　数据库的控制功能
• 7.2　数据模型
• 20.1　架构 & 20.2　单DB架构 & 20.2.1　DB+Cache/数据库读写分离架构 & 20.2.2　OpenResty+Local Redis+MySQL集群架构
• 12.1.3　数据库驱动超时实现
• 3.8 其他交易数据
• 第6章 模块详解与实盘数据
• 第5章 数据库
• 第12章 数据库
• 条款93 用SQLite创建测试用数据库
• 2.2.11　Goole Hacking数据库
• 13.1　Python数据库API
• 6.3　数据库设计
• 12.9　数据库——工具类的实现
• 第17章　数据库的性能优化
• 第1章　数据库入门
• 6.2 定义数据结构 & 6.2.1 连接数据库
• 第12章 数据库编程基础
• 第14章 ADO数据库编程
• 第1章 关系数据库介绍
• 第16章 Android数据库记事本
• 第10章 云端数据库实践
• 第8章 数据库渗透测试
• 第9章 数据库索引
• 第11章 数据库活动和统计信息
• 第2篇　数据库应用篇
• 14.2 安装MySQL数据库
• 第14章 MySQL数据库的使用 & 14.1 MySQL数据库介绍和使用范围
• 第42章 PostgreSQL数据库
• 45.39 ypdomainname：显示或设置NIS/YP域名 & 45.40 ypinit：创建NIS数据库
• 第14章 数据库访问
• 第10章 数据库集成
• 10.4　数据库存储
• 第7章　数据存储与数据共享
• 20.7 构造函数库
• 16.5 数据传输
• 4.6.3　更新数据
• 7.2　示例数据
• 20.4.2　使用SQLite数据库
• 15.4.4　下载数据
• 第三部分 数据存储篇
• 第二篇　SPSS数据库构建与数据管理
• 7.3 SQLite创建数据库分析
• 12.4 写入关系型数据库
• 第三篇 PHP和MySQL数据库
• 附录D 使用phpMyAdmin管理MySQL数据库
• 4 产品经理学数据库
• 2.3 手机自带数据库——SQLite
• 第6章 Java数据库连接
• 6.2 利用JDBC访问数据库
• 5.5 Database和数据库打交道
• 2.3　手机自带数据库——SQLite
• 11 安装配置MariaDB数据库
• 2.6　二维和多维数组
• 11.4.3　JavaScript函数式工具箱—— map、filter和reduce
• 18.10 PostgreSQL数据库备份和恢复
• 18.4 管理和维护PostgreSQL数据库
• 5.5 SQLite数据库存储
• 14.4　sahara-api服务的安装与配置 & 14.4.1　创建sahara数据库并注册endpoint
• 2.5.4　OVS的数据库配置与网络配置文件的关系
• 第5章 数据库自动化测试
• 第17章　Java数据库程序设计
• 3.3 矢量数据 & 3.3.1 文件数据导入Geodatabase
• 8.4.2 数据组织 & 8.4.3 数据渲染
• 第7章 SQL调优
• 第2章 服务器架构
• 第5章 PHP与数据库基础
• 第16章 数据库和持久化
• 第2章 主要的关系数据库与SQL
• 第14章　数据库抽象层PDO
• 第15章　数据库和SQL语言
• 第4部分　操作系统、数据库、网络
• 第4部分　操作系统、数据库和网络
• 第17章　数据库与SQL语言
• 第19章　PDO数据库抽象层
• 第18章　PHP操作MySQL数据库
• 第16章　PHP与Redis数据库
• 第15章　MySQL数据库的使用
• 第6章　JSP的数据库操作
• 第16章 优化数据库服务端性能
• 第12章 Kafka实战案例——实时处理游戏用户数据
• 3.4 Zeppelin——数据集分析工具
• 3.3　数据结构
• 第5章　访问数据库
• 11.3 大数据平台安全管理技术手段
• 7.5 应用数据层建设——灵活支撑业务需求
• 第6章 数据库
• 10.1.2 时序数据库Gnocchi
• 12.1.1 数据库瓶颈根因 & 12.1.2 OpenStack中的缓存系统
• 第18章　云计算、大数据与云数据库
• 第3章　创建数据库
• 第21章　PHP管理MySQL数据库中的数据
• 第4章　数据库操作
• 第22章　数据库备份和恢复配置
• 第31章　多租户容器和可插入数据库体系结构
• 4.3 IS-IS 链路状态数据库
• 2.3 OSPF 链路状态数据库
• 第5章 独特高效的数据存储——SQLite数据库 & 5.1 SQLite3的基本介绍
• 5.3 Android中的数据库开发
• 13.2 使WinHex的数据恢复实例
• 9.4 磁头卡死的原因及处理方法 & 9.5 开盘数据恢复失败的原因
• 第5章 数据库操作
• 第 8 章 　使用数据库
• 第29章 数据库维护
• 第5章　使用数据库
• 第16章　操作数据库
• 第12章　存入数据库
• 第6章 聊聊数据库事务处理
• 第4章 访问数据库
• 第9章 特有SQL
• 附录D SQL优化等待事件
• 第 17 章　Mnesia：Erlang数据库
• 7.2　操作MySQL数据库
• 2.5　案例分析：数据库任务
• 第二部分 关系型数据库
• 第7章 Neo4j：图数据库
• 第12章 数据库应用程序开发
• 第 8 章　一用就会的数据库
• 第 34 章　使用 SQLite 本地数据库
• 第2章 MySQL数据库基础
• 第19章 电动汽车分时租用平台数据库分析与设计
• 第18章 使用JDBC访问数据库
• 第8章　MySQL数据库Query的优化
• 第2章　MySQL数据库基本操作
• 第20章　新闻发布系统数据库设计
• 第18章　数据库的备份与还原
• 第17章　服务器配置与数据库监控
• 第10章　攻击网页和数据库
• 第4章　创建与管理数据库
• 第40章　使用ADO访问数据库
• 第17章　◄设计新闻发布系统的数据库►
• 第3章　◄数据库的基本操作►
• 第22章　◄PHP操作MySQL数据库►
• 第23章　◄新闻发布系统数据库设计►
• 第1章　数据库系统概述
• 第5章　与数据库进行交互
• 第20章 持久化
• 第9章 命令处理生命周期
• 第9章 层次和网络数据可视化
• 第13章 可视化中的交互
• 第6章　数据库原理
• 第6章 数据库编程
• 第9章　使用数据库
• 第11章 数据库应用
• 第15章 使用数据库
• 第16章 数据库技术
• 第19章 使用PowerPoint VBA调用数据库制作试题课件
• 第21章 数据库编程
• 第14章　操作数据库
• 第28章 数据库编程
• 第27章 MySQL数据库
• 9.1.2 系统与数据库的要求
• B.5.2　微软剑桥研究院Grab Cut数据集 & B.5.3　Caltech 101 & B.5.4　静态手势数据库 & B.5.5　Middlebury Stereo数据集
• 7.4　在数据库中搜索图像
• 4.3.2　搜索数据
• 第 25 章　创建与数据库、Web及电子邮件相关的脚本 & 25.1　MySQL数据库
• 6.6　NoSQL数据库——重点不是SQL
• 13.5 在应用中使用数据库
• 第32节 SQLite数据库的使用
• 第31节 SQLite数据库的创建
• 附录B Master Thread源代码
• 4.6 Named File Formats
• 第13章 数据库开发
• 第12章 数据库技术
• 第41章 操作数据库
• 第11章 数据库操作
• 第4章　数据库及ORM
• 第9章　数据库编程
• 第2章 科学计算库（Numpy）
• 6.2 引用表中数据
• 8.6 检验数据的倾向性
• 第7章　Node.js数据库开发
• 第6章 Java与数据库的连接
• 第18章 MySQL和SQLite数据库管理
• 第16章 LabVIEW与数据库的链接
• 第44章　sysbench数据库压测工具
• 第9章　AD DS数据库的复制
• 第10章　Java Web的数据库操作
• 第5章　回归分析
• 第7章　增强型数据挖掘算法
• 第13章 数据库开发基本操作
• 第2章 在Spring Boot中使用数据库
• 8.8 转换数据
• 第15章 理解数据库设计过程
• 第17章 数据库事务原理详解
• 第7章 数据库及分布式事务
• 第3章　常用医药中文数据库
• 8.3 模块数据 & 8.3.1 演示数据
• 2.2.2 环境配置 & 2.3 使用和创建Odoo数据库
• 第9章　数据库函数
• 10.4　第四步：简单的数据分析
• 4.3.2　使用csvkit实现CSV到JSON的数据转换
• 第4章 PHP与数据库
• 第21章 数据库设计
• 第12章 数据库应用
• 第13章 数据库营销
• 第 2 章　数据库管理
• 24.2 图书借阅系统数据库设计
• 第3章　ASP.NET与数据库
• 第16章　数据库编程
• 第10章　访问数据库
• 第20章　数据库操作
• 第15章 数据库技术
• 索引使用策略及优化 & 示例数据库 & 最左前缀原理与相关优化
• 二、数据本无大小
• 第七章 小数据的再认识 & 一、小数据的现象本质
• 第3章 使用R进行基本数据分析
• 第1章 大数据分析介绍
• 8.3 分析数据的规模有哪些具体的要求
• 6.4 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底
• 第11章 可视化数据挖掘工具Rattle
• 第4章 数据伦理
• 第8章 使用和增强数据
• 第9章 数据保护、隐私、安全和风险管理
• 第11章 数据质量管理
• 8.2 从数据库获取数据并以表格形式显示
• 8.5 检查数据库中的用户名可用性
• 实例142 使用SQLite数据库保存用户输入的用户名和密码
• 实例143 在SQLite数据库中批量添加数据
• 8.2.3 流程数据
• 第12章 使用NoSQL数据库
• 第14章　ADO.NET操作数据库
• 第 7 章　数据采集
• 第 2 章　大数据操作系统
• 8.10.2　导入数据与数据预处理
• 15.4 动动手——数据库的CRUD操作示例 & 15.4.1 示例中的数据表 & 15.4.2 无条件查询 & 15.4.3 有条件查询 & 15.4.4 插入数据 & 15.4.5 更新数据
• 第18章 数据库开发
• 第15 章访问数据库
• 第17章　数据库操作
• 6.3 存储至MongoDB数据库 & 6.3.1 下载安装MongoDB
• 6.3.2 MongoDB的基本概念 & 6.3.3 Python操作MongoDB数据库
• 第18章 数据重构技巧
• 第20章 处理日期数据
• 18.11 使用脚本操作MySQL数据库
• 附录　非关系型数据库大观
• 8.1.6 索引数据
• 5.3.2 准备数据
• 7.4.2 渗透攻击PostgreSQL数据库服务
• 第5章 数据库和表模式语句
• 第14章 在PHP应用程序中访问MongoDB数据库
• 第22章 使用MongoDB shell管理数据库
• 第7章 网站中的数据源——数据库与SQL基础
• 第9章 数据库的操纵工具——ADO.NET
• 第2章 数据库和表必备知识
• 第13章　使用Spring JDBC访问数据库
• 第18章 把信息保存到数据库
• 第19章 使用SQL从数据库获取更多信息
• 3.1 知识图谱数据库基本知识
• 第18章　Shell实战之数据库操作
• 消费者和数据库驱动供应链
• 1.4 使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到HDFS
• 8.3.3 用函数作为高级筛选的条件区域 & 8.4 函数与数据透视表 & 8.4.1 数据透视表简介
• 第17章 Python数据库访问
• NO.32 数据科学在互联网金融中的应用
• NO.13 BI数据可视化分析SaaS产品前瞻
• 第2章　网络数据：原始的大数据
• 第10章　数据集成
• 第5章　主数据体系规划方法
• 附录 算法和数据结构
• 第10章 文本与网络数据挖掘
• 5.6.2　整合数据
• 2.3.10　导入HDF5数据 & 2.3.11　访问数据库管理系统
• 4.3 大数据应用测试的支撑数据设计
• 5.2 影响大数据应用安全的要素
• 第八章 激活数据学的应用场景
• 第二章 激活数据学：基于块数据理论的解决方案
• 3.5 数据清理原则
• 3.3 清理“脏数据”
• 第5章 数据拆分实现数据库能力线性扩展
• 11.5 存储层持久化 & 11.5.1 比原链数据库 & 11.5.2 持久化存储接口
• 第11章 数据存储 & 11.2 为什么使用键值数据库
• 附录 E　从 R 的外部导入数据 & E.1　一些有帮助的网络数据仓库
• 2.3.4　包的特殊应用程序/图表 & 2.3.5　用户自定义图表函数
• 6.8 与关系型数据库的交互
• 17.5　使用MySQL数据库 & 17.5.1　MySQL基础
• 第2章 公式中数据源的引用
• 9.6 数据检验
• 第8章 数据库连接JDBC
• 9.3.2　对目标进行扫描 & 9.3.3　攻击数据库
• 5.4　数据库渗透 & 5.4.1　SQL Server
• 第3章 Activiti数据库设计
• 第17章 JDBC数据库编程
• 11.4.2　对象安全 & 11.4.3　数据安全
• 3.5.4　删除数据
• 第5章 数据挖掘算法
• 第2章 数据挖掘入门
• 第8章　JSP操作Oracle数据库
• 附录A 下载和安装MongoDB数据库
• 以图像背诵积累记忆数据库
• 9.4.2 数据迁移
• 1.6 服务端缓存 & 1.6.1 数据库缓存
• 第11章 高性能的key-value数据库Redis
• 第5章 数据库操作组件的实现
• 第9章　与关系数据库协同工作
• 1.3.4　其他：数据库很可能就是瓶颈
• 10.4.1　数据大小
• 第18章 使用MariaDB数据库管理系统
• 第9章 使用关系数据库服务：RDS
• 第10章 面向NoSQL数据库服务的编程：DynamoDB
• 第12章 使用Excel处理数据库技巧
• 第8章　应用JDBC进行数据库开发
• 第2章　需要了解的数据库知识
• 第9章　Spring整合数据库层面的应用
• 第9章 优化MySQL数据库
• 第17章　使用MySQL数据库
• 第5章　智慧城市中的大数据综合应用
• 第6章　大数据在智慧城市中的行业应用
• 5.12 updatedb：更新mlocate数据库
• 3.4 Python的函数与模块
• 5.3.2 使用RFM方法计算变量 & 5.3.3 数据整理与汇报
• 第15章 自由职业数据科学家之路
• 第2章 数据科学的重要性
• 第一部分 从数据化运营到运营数据
• 新版前言 遍地黄金，未来的十年将是“数据化”的十年
• 04 无线数据，大数据的颠覆者
• 2 数据的获取
• 3 数据的存取与清洗
• 第10章 Python数据库编程
• 第17章 JDBC数据库编程
• 第17章　Java数据库编程
• 第10章 JDBC数据库编程
• 9.4 数据报
• 第9章 Python操作数据库
• A.3 基于Java的关系型数据库
• 2.2.1　数据格式
• 第1章　用数据讲故事 & 1.1　不只是数字
• 第1章 大数据是什么 & 1.1.2 大数据现状 & 1.2 企业数据资产 & 1.3 大数据挑战 & 1.3.1 成本挑战
• 第2章 运营商大数据架构 & 2.3 平台发展趋势
• 第9章 大数据挖掘践行篇
• 第6章 大数据挖掘算法篇
• 22.7 文件系统API & 22.8 客户端数据库
• 第7章 块存储——虚拟化与数据库
• 第25章 ETS：免费的内存NoSQL数据库
• 第8章　MongoDB——App后台新兴的数据库
• 第6章　MySQL——App后台最常用的数据库
• 第37章 薪水支付案例研究：数据库
• 第七章 数据库 ——追求一致性的征程
• 第11章　JSP+MySQL数据库开发
• 第10章 使用MySQL数据库
• 6.5 提交最终的录入数据
• 第10章 数据发布
• 非时空数据篇
• 第11章 复杂高维多元数据的可视化
• 3.8 数据的加权
• 1.3 数据采集
• 3.3 破解大数据处理的“魔咒”
• 第8章 大数据的江湖谁做主
• 第11章 数据高级操作
• 第13章 案例：网页流量数据分析
• 15.4　数据加密
• 14.1.3　Django 的文档 & 14.2　数据库的迁移
• 23.2.6 卸载 RPM 与重建数据库（erase/rebuilddb）
• 22.2.3 调用外部函数库：加入链接的函数库
• 19.3　添加分组功能的开发 & 19.4　数据库引入与记事分组信息的持久化
• 17.5　数据库在iOS开发中的应用
• 1.3 数据集中趋势分析
• 1.4 数据的离散程度分析
• 10 存、管、用，阿里巴巴运营数据的外三板斧 & 存，数据收集的开始
• 假定数据是稳定的
• 第 7 章　从数据到结论 & 7.1　William Cukierski & 7.1.1　背景介绍：数据科学竞赛
• 第 14 章　数据工程：MapReduce、Pregel、Hadoop
• 第一章 无处不在的数据：从大数据到小数据
• 7.4.3 只读数据库的负载均衡实现
• 第13章　数据库控制（视频讲解：19分钟）
• 第2章　数据库的安装（教学视频：26分钟）
• 第17章　网络数据库MySQL服务的配置
• 第16章　网络数据库PostgreSQL服务的配置与应用
• 第12章　Android网络开发及数据库管理
• 第4章 数据定义
• 第9章 数据查询
• 第13章 Visual C++数据库编程
• 第22章 Etcd——高可用的键值数据库 & 22.1 Etcd简介
• 第1章 数据挖掘基础
• 第4章 数据预处理
• 第3章 函数
• 第2章　数据之于工作
• 附录1：　我们是怎么学会玩城市数据的？ & 1.1.2　游遍全国，我们的假期够吗
• 04    医疗与健康：借助大数据量化自我
• 07    设计：从大数据中汲取灵感
• 第二部分 大数据的力量 & 2 弗洛伊德是正确的吗
• 第一部分 大数据，小数据
• 第4章 分位数回归模拟股票指数风险通道
• 15.2 FANN库简介 & 15.3 常见的神经网络 & 15.4 BP神经网络
• 16.1 著名的大数据框架
• 第5章 数据驱动产品智能
• 第8章　便于分析现有数据的回归分析
• 第2章 分解数据，找到“问题的关键”
• 第17章　Access 2016数据库基础
• 9.4　数据销毁和删除
• 9.2.1　加密和密钥管理 & 9.2.2　HDFS静态数据加密
• 作为数字公共空间的城市——关于设计实时城市数据平台的几条意见
• 第一章　数据——来源与收集
• 第9章 MySQL数据库企业级应用实践 & 9.1 概述
• 5.2 MySQL数据库的高可用架构方案
• 第5章 MySQL性能调优及高可用案例分享 & 5.1 MySQL数据库的优化
• 第7章　数据化管理
• 第10章　数据驱动高级商业案例
• 1.5 如何成为数据分析高手
• 第8章 找到数据中的“特殊分子”
• 4.4.2 一个简单的数据库连接池示例
• 第一部分　逻辑型数据库设计反模式
• 第二部分　物理数据库设计反模式
• 第5章　亦应帷幄运鸿筹：数据库集
• 第7章 大数据的展示
• 第1章 为什么要自己动手做大数据系统
• 前言
• 附录 HASH算法简单介绍
• 第11章 复制集
• 第2章 快速入门
• 2.2.3 STM32固件库文件间的关系 & 2.2.4 使用库帮助文档
• 致谢 & 第一部分 库开发初级篇
• 5.4.6 创建数据集 & 5.4.7 选取最优参数 & 5.4.8 预测并生成图表
• 11.3 朴素贝叶斯分类器在破产预测中的应用 & 11.3.1 数据集
• 第2章　数据清理
• 9.5.1　方案 1：直接展示数字 & 9.5.2　方案 2：简单条形图 & 9.5.3　方案 3：100% 水平堆叠条形图
• 6 节课学会用数据讲故事 & 横跨各行各业的例证 & 工具不限
• 将数据集载入内存
• 第7章 运用汽车数据进行可视化分析（Python）
• 第23章　数据透视表分析应用
• 第5章　数据有效性与条件格式应用
• 13.2 数据风险管理的类型
• 第4章 网站数据采集和配置 & 4.1 网站分析系统的数据工作机制
• 第6章 Python与数据库 & 6.1 MongoDB
• 8.6.1　数据去重
• 10.1　使用Hadoop构建数据仓库
• 12.6　Pika—一个与Redis兼容的NoSQL数据库
• 第8章　区间数据的假设检验
• 第9章　名义与有序数据的假设检验
• 第14章　医疗大数据和人工智能
• 第13章　银行业大数据和人工智能
• 第15章 数据塑形
• 第2章 快速探索数据
• 第3章 数据科学的5个步骤
• 03 大数据的7大发展趋势
• 07 大数据的隐私、道德和安全
• 精益数据分析阶段和关隘模型
• 如何在你的公司中注入数据文化
• 区块链与传统数据库的对接探索
• 第一节　数据即服务
• 第一节　数据资产价值及评估 & 第二节　大数据飞轮效应是驱动产业融合的关键因素
• 第1章　“数羊”与数据化运营
• 第2章　游戏关键数据指标
• 1 一切都是数据，数据就是一切
• 2 大数据时代的游戏规则
• 第3章 数据科学流程
• 第20章　管理MySQL数据库（视频讲解：40分钟）
• 第19章　访问MySQL数据库（视频讲解：115分钟）
• 第17章　JDBC操作数据库　（视频讲解：87分钟）
• 第8章 构建数据空间
• 第5章 Julia数据科学应用概述
• 如何组织数据文件
• 正态分布的均值 & 对数线性参数
• 第8章 与Python结合的大数据可视化案例 & 8.1 如何快速结合Python与ECharts
• 11.2 数据的异步加载
• 第1章 数据结构绪论
• 7.3 图的抽象数据类型
• 第5章　字符函数库：ctype.h
• 第11章　数学函数库：math.h
• 第8章 数据平台
• 第13章 大数据在金融领域的应用
• 第1章 大数据概述
• 附录A 配置MySQL ODBC数据源
• 第7章 数据挖掘流程
• 第二部分　数字经济引擎，智能商业的核心
• 版权页 & 推荐序一　大数据的下半场，如何创新数据生态
• 第8章 创建数据模型和超级数据透视表
• 第6章 计算数据透视表中的数据
• 4.1　最基本的数据获取能力
• 第1章　全面认识数据图表
• 第三章 大数据存储
• 第四章 大数据分析法
• 第15章　PowerPivot与数据透视表
• 第1章　创建数据透视表
• 第5章 大数据挖掘建模平台
• 06 角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立
• 05 价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
• 第二部分 大数据时代的商业变革 & 04 数据化：一切皆可“量化”
• 扉页 & 作者 & 推荐序一 拥抱“大数据时代”
• 第三部分 大数据时代的管理变革
• 第3章 智能电网中内存计算高性能数据分析技术及应用
• 4.1 多源异构数据
• 第4章　使用Hadoop进行数据迁移
• 第1章　大数据回顾
• 一切都数据化
• 感觉真实：测试数据
• 第一章 了解真相：营销视角下的大数据原貌 & 大数据、AI、机器人……有什么血缘关系？
• 大数据品牌法则之二：这些东西，别放在网上卖！
• 8.3.2 配置Web服务器 & 8.4 创建数据库连接
• 2.2.4　问题 4 ：重新制作数据库比较困难
• 第7章 数据挖掘应用
• 第4章 数据挖掘应用案例
• 第13章　安装和配置Oracle数据库管理系统
• 第18章 数组
• 第20章 数据有效性
• 8　预测——数据分析的终极目标
• 第1篇　概述篇 & 1　企业中的大数据
• 7.3 文本分词的实现 & 7.3.1 专业语料库与分词算法的结合
• 第4章 机器学习应用案例 & 4.1 特性选择的应用 & 4.1.1 数据整合
• 第5章　数据汇总与报表制作
• 第10章　参数估计与假设检验
• 第9章　发布数据
• Chapter 8 数据处理基础
• Chapter 13 使用数据分析工具处理数据
• 第14章 大数据
• 第3章 数据：收集、清洗和连接
• 6.7 中国最著名的数据泄密案
• 6.4 选择的陷阱 & 6.5 出生人口的数据分析
• 第8章 完善数据交换架构——彻底打通数据孤岛
• 第9章 行为约束——优化增量数据质量
• 第二章：数据模型与查询语言
• 第一部分：数据系统的基石
• 第6章 大数据时代
• 第5章 数据分析的高级工具：OLAP与机器学习
• 第10章 菜品分类——数据分组/数据透视表
• 第7章 切配菜品——数值操作
• 第2章 Node.js基础 & 2.1 标准库
• 第5章 基于JavaScript物联网数据分析 & 5.1 人工智能与机器学习
• 第9章 TCP协议数据分析
• 第8章 网络基础协议数据包分析
• 第1章 数据包分析技术与网络基础
• 第10章 安全领域的数据包分析
• 第17章 大数据体系架构
• 第8章 大数据时代企业的可持续发展
• 12.3 非关系型数据库的配置中心的实现
• 12.2 关系型数据库的配置中心的实现
• 11.5 球面数学
• 11.1 地图的数据
• 第2篇 让无数人破产的库存问题！怎么破？
• 第1篇 店铺核心数据，颠覆你的认知
• 第11章 过程感知数据下证据链推理的可信度更新模型
• 第5章 运用大数据构建智能化企业
• 第三章 没有透露的小小数据
• 第七章 看似相关的数据
• 第10章 数据中心交换机架构
• 第4章 数据获取与处理
• 第5章 数据透视表的制作与应用
• 3.4.2　数据分析的三大思路
• 6.4　互联网+：打通线上线下数据，驱动链家增长 & 6.4.1　什么是增长
• 第 2 章　用Scala和Spark进行数据分析
• 第 10 章　基因数据分析和BDG项目
• 第9章　拥抱大数据
• 第3章　单机数据抓取
• 第5章　数据
• 6.5.1　数据
• 4.4　历史数据存储
• 第 6 章　向后兼容：其他数据推送策略 & 6.1　浏览器战争
• 第4章　了解数据模型
• 第6章　加载数据
• 第9章 挖掘数据异常
• 序言
• 2.1　换个思路来数鸡
• 8.4 声名式事务 & 8.6 非关系型数据库NoSQL
• 第4章 向双11进军，数据分析实战开始
• 第2章 像“堆积木”一样认识数据指标
• 26.4 JavaScript脚本代码分析 & 26.4.1 保存与读取本地数据库中数据
• 第6章 如果你拷问数据的时间足够长
• 第4章 坏数据
• 第1章 流数据简介
• 第6章 流数据的存储
• 基于差分扩频的室内声波数据通信技术
• 8.4　打造自己的数据库存储——SQLite存储方式
• 第3章 与数据同行
• 第6章 通过报表探索数据
• 第5章 使用图表进行数据可视化
• 写在前面：学会数据化思考
• 3.10.2　基于内容的论据
• 2.1.2　计算相关系数
• 第 8 章　数据处理
• 第 3 章　数据项目的风险管理
• 第2章 了解数据
• 第7章 使用正确的图表理解数据
• 第3章　数据排序
• 第6章　数据透视表
• 10.2 权限管理——概念、程序设计与数据库设计
• 第9章　数据库函数实战应用技巧
• 第7章 SPSS的非参数检验
• 第3章 SPSS数据的预处理
• 第5章 数据
• 第5章 医学数据挖掘的常用工具
• 从数字神经系统到数据驱动的社会
• 利用交通数据规划城市
• 第5章 用数据讲故事
• 第1章 大数据的发展历程和时代背景
• 第3章 电信大数据分析体系
• 3.5 数据分析的第二板“斧”：假设检验
• 7.2.3 Graphite Web & 7.3 Graphite的安装 & 7.3.1 安装Whisper数据库
• 7.5.2 Relay中的数据复制 & 7.5.3 数据聚合
• 3.1 柱状图 & 3.1.1 应用场景——定性数据的分布展示 & 3.1.2 绘制原理
• 1.1 绘制matplotlib图表组成元素的主要函数
• 附录 本书介绍的数据分析工具
• 第5章 广告数据及网站数据的监测原理
• 第三章　数据治国
• 关于本书数据、专有名词体例及图片版权的说明 & 后记　搭建“大数据”的世界
• 第6章　数据的转换 & 第1节　数据的导入与导出 & 疑难98　如何导入Access数据库的数据
• 第5章 数据汇总与展现
• 第10章　大数据案例分析
• 大数据分析统计应用丛书编委会 & 总序
• 数据的非凡效果
• 无法驳斥的大数据预测
• 第4章 CRUSH数据分布算法
• 第6章 Ceph的数据读写
• 第1章　数据可视化及Tableau概述
• 第3章　连接数据源
• 第十章 大数据方案工程
• 第十一章 大数据对架构的影响
• 大数据
• 第2章 数据中心网络演进
• 第17章 虚拟数据中心和云计算
• 8.10　对表中数据进行统计计算
• 2.3　整型数类型
• 第4章 如何进行电商营销数据分析
• 第7章 大数据分析
• 第2章 Python结构化数据提取、转换和加载
• 19.5 OS库
• 20.2 实现包库
• 第6章 好的程序员应当知道数据库基本原理
• 第13章 实现数据导入导出模块
• 第12章 实现数据分析工具模块
• 第13章 LE属性数据库扫描过程的代码分析
• 第六章 数据
• 第1章 准备数据科学环境
• 第5章 常见的数据挖掘方法
• 第6章 数据分析报告撰写思路
• 第8章 通过引用、类型和维度标尺来组织数据
• 2 大数据领域应用
• 管理编 & 10 商业环境中的大数据分析
• 序言二 中国的雄心应该拓展到大数据领域
• 版权页 & 数据可以治国，还可以强国 新版自序
• 第4章 使用函数进行统计分析
• 第二篇 Hadoop大数据平台搭建与基本应用
• 第一篇 大数据的基本概念和技术
• 第五章／Chapter Five非结构化数据
• 10.5 数据集合Dataset
• 10.2 数据源DataSource
• 第 1 章　数据结构为何重要
• 第4章 数据预处理——构建好的训练数据集
• 第1章 赋予计算机学习数据的能力
• 第7章 经典的数据挖掘案例
• 8.5 点球成金——助力NBA大数据分析的多种神秘软件
• 第一章　数据挖掘概述
• 第二章　数据理解和数据准备
• 第5章　数组和广义表
• 第一章　收益率的计算、常用数据库及统计软件
• 第8章　数据透视表的计算
• 第5章　数据透视表筛选
• 第6章 数据中心绿色节能技术
• 第9章 虚拟化数据中心
• 第8章 基于Storm的实时数据平台
• 第9章 大数据应用案例
• 第3章 数据模型
• 第7章 构建音乐站用户属性库
• 第9章 数据可视化——三维
• 第8章 数据可视化——绘图
• 第3章 微信公众号数据分析
• 第4章 微博数据分析
• 第5章　Python数据处理工具——Pandas
• 第6章　Python数据可视化
• 第1章　高效处理千万数据
• 第9章 数据区域转换
• 第4章 使用数据有效性规范录入
• 第2章　数据文件的建立和管理
• 第2篇 数据处理篇
• 第15章 实现业务数据的数据清洗模块
• 第2章 数据分析方法论
• 第9章 数据服务
• 2.2.2　读写数组
• 第4章 Spring Boot集成MyBatis数据库层开发 & 4.1 Java EE分层架构
• 5.10.3 新建仪表盘 & 5.11 MicroStrategy集成 & 5.11.1 创建数据库实例
• 10.3.1 Hive数据源
• 第六章　数据兴业：大数据推动产业转型升级
• 序言　拥抱大数据　赢得大机遇
• 第三部分　数字人的冲击
• 第十一章　数字人与个体
• 第10章 混凝土工程工程量计算公式及数据
• 第8章 砌筑工程工程量计算公式及数据
• 第5章 数据挖掘——海底捞针
• 第3章 数据分析——探索与争鸣
• 2.11 MariaDB 10.0/10.1从库崩溃安全恢复
• 2.10 MySQL 5.6/5.7从库崩溃安全恢复
• 第1章 绪论：Twitter数据的处理 & Python开发工具的安装
• Twitter数据的收集和处理
• 第3章　数据拟合
• 第4章　数据处理
• 第11章 大数据平台的商业模式
• 第10章 大数据与平台
• 02 阶段二：解决问题 数据分析的核心
• 第2章 MapReduce集群环境下的数据放置策略
• 第6章 支持并行频繁项集挖掘的数据划分策略
• 第3章 数据中心的架构与技术
• 结语　走向数据驱动的智能城市
• 04　智慧经济：将城市革新为信息共享的联动数字平台
• 第7章 软件定义数据中心的安全
• 第10章 大数据与精准预测
• 第4章 据形式改变所引起的图表变化
• 第8章 数据与偏见
• 第4章 相关性与相关系数
• 11.4 手动完成从Python对象到数据库中行的映射
• 第2章 准备课——数据处理及挖掘
• 第5章 分析课三——强大的函数
• 第3章 数据可视化
• 第3章 实际案例：城市道路车辆数据的实时监控分析系统
• 第三篇 应用篇 基于流式数据处理系统Storm的开发
• 学以致用的读书法① 将书中内容转化为数据库
• 第4章 色彩：数据可视化的“灰姑娘” Michael Driscoll
• 第8章 打造“清洁数据”的质量综合管理能力
• 第7章 打造“数字孪生”的数据全量感知能力
• 6.5 案例21：将本地数据库中的数据提交到服务器端 & 6.5.1 案例概述
• 4.3 SEM数据分析方法论 & 4.3.1 帕累托法则
• 1.2.2 掌握科学的数据分析方法论 & 1.2.3 理解什么地方可能出差错
• 第1章 大数据与云计算
• 第 8 章　处理真实数据
• 第7章　大数据构建知识图谱
• 第4章　把握好人员和店内空间的相关数据
• 第5章　与库存和进货相关的数字
• 第5章　智慧政府与大数据
• 第20章　快速数据立方算法
• 第21章　大数据智能分析平台KAP
• 第8章 “区块链+大数据”开启新时代
• 6.7 数字资产的管理与交易
• 第18章　大数据可视化实践
• 第4章　搭建CDH大数据平台
• 第9章 数据接口用例
• 第三篇 非线性数据结构
• 第7章 数组
• 第 3 章　基本数据结构
• 第5章 流量的数据分析
• 第9章 数据打造金牌客服
• 附录B 分析数据包结构
• 第二章 块数据与区块链
• 第3章 数据库系统
• ◎股票指数与投资收益
• 篇首语　为什么说投资理财需要首先看懂经济数据 & ◎为什么我们需要投资理财？
• 第4章 探索性数据分析
• 第2章 连接数据
• 第11章 数据背后的真相
• 第1章　数据分析过程的主要问题
• 第3套　真考题库试题
• 第5套　真考题库试题
• 第11章 数据可视化案例
• 第5章　常用数据分析工具
• 第8章　足彩数据回溯测试
• 第4章 Nginx高级数据结构
• 4.5 数据块链
• 第二章 数字政府2.0时代
• 数据集市＋ BI 构成的数据仓库模式
• 数字字符串转换为字母组合的种数
• 数组排序之后相邻数的最大差值
• 挖掘编 & 5 利用Python进行数据挖掘
• 3.1 个性化数据管理报告——Excel
• 4.2 数据分析方法与运用场景
• 第6章　网站运营数据分析与优化
• 第1章 数据分析方法论简介
• 第20章 电子商务中的数据挖掘应用
• 第11章 大数据分析系统
• 预言83：指数经济
• 预言77：大数据体育
• 第8章 面向社会媒体大数据的语言使用分析及应用 & 8.1 概述
• 3.4 基于分布式计算的大数据系统
• 第1章 数据科学家的成长之路
• 第5章 应用数据分析做出最优决策
• 第16章 数据的安全管理
• 第15章 使用分析工具库分析数据
• 非公开数据馈送
• 虚拟指数
• 第1章 你真的理解数据了吗
• 第2章 直面数据分析师面试
• 第5章 数据分析师实战技能
• 7.5 分位数估计
• 6.3 交易数据的经验特征
• 第1章 数据科学概述
• 第2章　数据中心网络互联结构的研究现状
• 第4章　模块化数据中心互联结构DCube
• 第3章　数据转换
• 第4章　数据探索
• 《金融世界》对顶级分析师的震撼调查 & 数据库的效力
• 书名页 & 目录 & 众说大数据
• 11.7　在光学字符识别数据库中将字符可视化 & 详细步骤
• 04-05 相关与相关系数
• 第四单元 智能时代，还有哪些数据必修课？
• 第三单元 立足当下，如何轻松实践数据化运营？
• 第1章 学海茫茫孤帆冷——数据恢复概述
• 第12章 深山居士佛光潜——遮遮掩掩的WinHex API函数
• 第8章 资产保护：数据或资源的贴身保镖
• 第13章 应用和数据层安全架构
• 第6章　构建综合性数据地图分析模型
• 第4章　制作自己的数据地图（下）
• 第11章 爆发来到大数据时代
• 第9章 新建工程——库函数版
• 33.8 SDIO数据初始化结构体
• 第6章 通过Tunnel迁移数据
• 第7章 使用MapReduce处理数据
• 附录D　数据中心消防应急管理（预案与演练）
• 附录E　数据中心消防安全相关流程
• PART 03　自动化数据分析模板
• CHAPTER 02　标准化、规范化Excel表格数据
• 第2章 R语言数据操作基础
• 第5章 数据分布型图表
• 第4章 数据关系型图表
• 个人数据和隐私 & 个人数据
• 第4章 历史中的数据思维
• 第7章 面向产品经理的数据预处理
• 第5章 数据分析
• 5.5 数据插值
• CHAPTER8　几何级数的差别
• 特别逻辑与少数派报告
• 第五章 数字化赋能
• 第三章 AI炼金术：数据产生价值
• 第3章 去粗取精，去伪存真——数据整理
• 第1章 知己知彼，百战不殆——什么是数据分析
• 13.1　python库概述
• 第11章 数据分析报告自动化
• 第9章 数据拟合案例
• 范例代码：通过静态数据生成函数
• 范例代码：不可变数据
• 3.9 数据中心综合布线系统改造工程
• 反侵权盗版声明 & 《数据中心综合布线系统工程应用技术》读者调查表
• 第3章 R语言数据处理
• 第二部分 R语言数据处理与高性能计算
• 上篇 做数据分析之前要先学会做淘宝
• 第1章 BI——用数据看懂世界
• 任务3　使用SQL语句完成数据库中信息的增、删、改、查
• 单元5　Android数据存储及数据共享
• 第2章　DEBUG相关函数库：assert.h
• 第3章　BIOS相关函数库：bios.h
• 3.3.2 数据导入
• 12.2.4 使用FileZilla将demo12a.zip和demo12b.zip传到服务器端 & 12.3 远程同步数据库
• 第6章 培训管理中的量化管理与数据分析方法
• 第2章 量化管理与数据分析的常用方法
• 12.10.4　参考 & 12.11　使数据库请求更具扩展性 & 12.11.1　问题 & 12.11.2　解决方案
• 第5章 用数据驱动业务——AB测试
• 第8章 从数据中寻找优质用户
• 第7章 数据之上的业务
• 第9章 数据之上的运营和优化
• 9.5.2 栅格数据的生成
• 2.2 数据的导入和保存
• 第6章　Pandas库与数据处理
• 2.2　数据库系统基础知识
• 第6章 SQL和关系代数I：原始运算符
• 第7章 SQL和关系代数II：附加运算符
• 第6章　数据插值与拟合
• 10.2　数据可视化
• 第6章 结构化数据分析工具Pandas
• 第5章 应用最广泛的绘图库Matplotlib
• 引言 大数据时代为什么需要精简法则？
• 第三部分 构建大数据智能供应链
• 第4章 大数据分析法对销售的影响
• 5.3.4　数据分组
• 优衣库PK美邦
• 优衣库PK凡客
• 第7章 数据节点实现
• 第7章 安然好梦，大数据保障安全
• 6.3 智慧能源：预测性维护、能源互联网与消费端大数据挖掘
• 关于本书数据、专有名词体例及图片版权的说明
• 5． 数力：普适记录如何“掰弯”人性
• 第九章　商品结构分析　——成功的数据挖掘
• 第8章 简单数据类
• 第11章 运行库 & 11.1 入口函数和程序初始化
• 4.7 BFD库
• 第15章 大数据网络设计要点
• 第3章 用大数据提升忠诚度
• 第11章　数据处理
• 第13章　辅助数据透视表分析
• 第1章　数据的表示
• 第3章 理解、使用数据的方式与技巧
• 2.2 创建库
• 2.10 基本数据持久性和存储 & 2.11 总结
• 4.17 newaliases指令：重建别名数据库 & 4.18 pine指令：处理电子邮件和新闻组
• 第二章 数据赋能：线上、线下都不能代表新零售
• 2.3　MySQL 同步——发生故障时的快速恢复 & 2.3.1　万一数据库服务器停止
• 第9章 获取数据——表单页面
• 第七章 数据铁笼 突出区块链金融风险防控
• 16.10 数学库
• 16.9　数学库
• 3.2　变量与常量数据 & 3.3　数据：数据类型关键字
• 附录 D　标准库函数
• 第 26 章　其他库函数
• 第5章 顶级管理：构建云时代数据中心平台
• 4.6 云数据中心核心技术
• 4.2 asch库简要解读 & 4.2.1 数据结构
• 第11章　报表和数据仓库运算
• 第一章 数字货币概况
• 数字货币挖矿指南
• 第19章 数据绑定和表单标签库 & 19.1 数据绑定概览
• 第3章　数据汇总
• 第2章 实践理解语料库和数据集 & 2.1 语料库
• 第八章  让数据张口说话，管理决策中的大数据
• 3.15 数字化复盘
• 第7章　基于Kibana的数据分析可视化
• 第9章　基于Beats的数据解析传输
• 魔鬼数学：大数据时代，数学思维的力量
• 8.1.4刷新形状数据 & 8.2 使用数据图形 & 8.2.1 应用数据图形
• 8.3.3 管理表数据节 & 8.4 显示形状数据 & 8.4.1 创建数据报告
• 第六章　大数据中心，数字经济的血液库
• 第3章　YARN基础库
• 第5章 数据绑定和表单标签库
• 第 3 章　数组
• 12.3.2 OpenCV基础数据结构
• 第2章 高级索引和数组概念
• 第3章 常用函数
• 5.3　用 REMnux 分析恶意软件 & 5.3.1　什么是 REMnux & 5.3.2　更新特征数据库 & 5.3.3　扫描目录
• 第13章 库函数
• 标准函数库
• 第三章 棒球比赛预测：球探和数据怪才，谁更胜一筹？
• “博库丛刊”出版说明
• 序言　为什么数字如此迷人
• 将一切都转化成数字
• 版权信息 & 前言 何为工作必备的“数字力”？
• 第2章 数据结构基础
• 1-19　区块链与数据安全
• 4.元数据、行为数据与态度数据
• 第3章 LBS精准营销基于数据挖掘的即时营销
• 拥抱数据驱动的新时代
• 第1章 金融数据挖掘与建模应用场景
• 14.1.4 数据库模块 & 14.1.5 信息查询模块 & 14.2 系统的UML基本模型 & 14.2.1 UML模型框架
• 第7章 大数据营销平台大数据在营销上的应用
• 7.3.5 数据聚合
• 1.2.2 大数据数据架构
• 8.1.2 数据 & 8.1.3 数据字典
• 4.2 数据集
• 用数据条显示办公用品库存数量 & 使用数据有效性圈释出没有达到安全库存的用品
• 第2章 实践理解语料库和数据集
• 给原仓库设置名称 & 获取最新数据
• 第十九章 酒事通股份有限公司：数字营销策略
• 第12章　数据层面的分析与推荐案例
• 案例 好库存、坏库存：高乐氏优化SKU
• 需求计划：从数据出发，由判断结束
• 3.1.1 失效数据 & 3.1.2 非原子的64位操作
• 第10章　“库图佐夫”行动
• 第7章　库尔斯克天空的搏击
• 诺查丹玛斯与大数据
• 7.33　sinc函数
• 7.9　金融函数
• 第2章 公式、函数、图表的数据来源
• 第6章 如何实现大规模数据的并行分析与处理
• 第4章 如何实现大规模数据的弹性存储
• 4.1 数据属性、数据区域和数据生存期
• 16.1　数据准备
• 7.4　数据理解和数据准备
• 3.4 会话数据
• 5.5 数据集成
• 第20章 再论库函数
• 第8章 库函数
• 第8章 库函数
• 第13章 函数库
• 17.2.4　数学运算库
• 9.11 内置库函数
• 3.6 数据类型
• 4.2.1 数据
• 2.3.2　索引数据
• 数据篇
• 2．采集用户数据的3个维度
• 第8章 管理异步事件以及数据
• 第8章 构建高性能的MySQL数据库系统
• 7.1 多维数组
• 8.6 基数排序
• 大数据＋厚数据 数据会说话？说话的是人
• 第2部分 muduo网络库
• 第2部分　muduo网络库
• 数字金融普惠性的证据
• 第四章 大家的优衣库
• 第16章 数据描述
• 11.5 IP数据报的数据结构
• 15.6.4 数据类型
• 18.1.4 验证数据
• 3.4.2　能耗数据和数据流量
• 16.1　数据保护
• 4.3 数据采集 & 4.3.1 数据来源
• 第3章 品质：优衣库的常识
• 第5章　数组和稀疏矩阵
• 第2章 预测海藻数量
• Chapter 2　首字母填空（含无字母填空）题库
• 第14章 其他工具
• 第五章 从“大数据”到“大相关”
• 9.2.3　Java的数学函数标准库
• 第一章　劳动法审判(上海市2014年度)大数据分析研究报告概述
• 第1章 R语言知识体系和数学函数
• 当代中国心理科学文库
• 附录C　XPath函数库
• 1.7　NumPy函数库基础
• 附录B C51库函数
• 10第十章 数据的统计描述和分析
• 怎样分析店铺营业额数据
• 如何分析店铺流量数据
• 第5章 M函数进阶
• 8.1 数据集 & 8.1.1 关于数据集 & 8.1.2 数据预处理 & 8.2 实现LSTM
• 9.1 了解数据 & 9.1.1 ILSVRC ImageNet数据集
• 2.5.2 数据变换
• 2.5.3 数据集成
• 获取数据
• 2.3 数据包
• 获取数据
• 5.1.3 数据集
• 2.2.2　数据平面
• 7.4.1　元数据
• 参考数据
• 数据类型
• 数字票据
• “区块链+大数据”创造数据神话
• 7.3.1　收录数据
• 14.1.3　Alexa数据
• 8.1 大数据
• 5.数据“污染”
• 5．大数据
• 2.1 RF数据
• 数据来源
• 7.2.2　SEO数据
• 数据大道
• 参考数据
• 5.2.1 数据帧
• 9.4 使用PMKs数据 & 9.4.1 生成PMKs数据
• 7.2 入库商品数据的导入与导出 & 7.2.1 编写代码导出数据至文本文件
• 第4章 你好，数据新闻学
• 第 10 章　优化数据结构 & 10.1　理解标准库容器
• 第1章　Oracle 11g数据库系统（教学视频：40分钟）
• 第四章 散户大数据分析教你知己知彼
• 附录 蒂姆·库克讲话录
• 7.2　读取和保存数据 & 7.2.1　读取数组数据
• 7.4　关联数据
• 9.2 输入数据选择 & 9.2.1 数据相关性
• 第11章 数据结构和数据抽象
• 7.业务数据模型和数据字典
• 第8章　数据类型与数据结构
• 6.5.4　嵌入元数据和外部元数据
• 第3章 数据集装箱——数据类型
• 3.2　数据类型 & 3.2.1　基本数据类型
• 5.9 数据增强 & 5.9.1 数据增强概述
• 第三章 大数据打造产业数字化底座
• 附录A 汤森路透MarketPsych指数
• 第五章 总体参数的估计
• 1.数据治理框架 & 2.专项数据治理 & 3.AI+数据治理
• 二、数据属性
• 03 数字货币之美
• 第3章 库函数问题
• 第7章 库函数调用
• 7.1 IRremote 类库成员函数
• 4.5 数据安全编程 & 4.5.1 常用密码算法和接口库
• 第四部分 谎言、大谎言和统计数据
• 第七章　市场管理：用数据全面剖析
• 第10章 服务监控
• 第6章 备份与恢复
• 1.6 读者提示 & 1.7 总结 & 第2章 实践理解语料库和数据集 & 2.1 语料库
• 1.6 Hadoop数据管理 & 1.6.1 HDFS的数据管理
• 第9章 数据处理和数据持久化
• 8.5.5 数据采集 & 8.5.6 数据采样和转换
• MovieLens 100k数据集
• cut——截取输入数据行的部分数据
• 18.26.5　数据同步
• 32.6.1　不变的数据 & 32.6.2　过滤后的数据
• 4.2.3 数据波动分析的参考数据项
• 4.2.4 数据报表
• 3.7 数据类型
• 数据大小            25
• 9.9.2 数据统计
• 3.1 数据验证
• 10.2.1　提取数据
• 25.5　数据向下
• 5.4 数据缓存
• 6.3 查询数据
• 2.4.3 数据访问
• 2.4.2 数据排序
• 12.4 保护数据
• 1.1.4 数据泄露
• 8.5.1　数据收集
• 10.2.2　数据存储
• 10.2.3　数据加密
• 13.5 接收数据
• 8.2　数据上传
• 6.9 解析数据
• 1.4 数据类型
• 11.3　收发数据
• 5.1.2　数据传递
• 1.3.5 绘制数据
• 11.1 数据准备
• 9.2 收集数据
• 4.10 加载数据
• 5.3.7　数据维护
• 7.2.3　数据格式
• 9.10 数据断点
• 6.7 全局数据
• 3.4.2　展现数据
• 4.4　数据结构
• 10.1.2　数据结构
• 18.4.2　数据传递
• 3.7 数据透视
• 3.4　数据类型
• 2.3 公用数据
• 8.12.2　数据存储
• 15.5　备份数据
• 第2章 数据
• 1.2.2　数据结构
• 14.7　隐藏数据
• 16.2.1　数据结构
• 23.4　插入数据
• 2.3 数据类型
• 5.4　数据同步
• 5.5　数据报表
• 5.3 开放数据
• 6.4 数据缓存
• 4.7　数据模拟
• 2.3　实验数据
• 2.2　调查数据
• 1.6　数据分析
• 5.3　数据平滑
• 3.4.4 数据字典
• 3.4.3 数据流图
• 11.4 数据并行
• 五、电子数据
• 5.5 数据类型
• 7.1.1 棋谱数据
• 3.2.2 准备数据
• 7.8.2 数据概览
• 16.4.6 数据传输
• 3.3 数据增强
• 8.1.3 数据平面