具体描述
本书详细讲解了Office 2000套装软件中的字处理软件——中文Word 2000的功能和特性。 为了方便读者的阅读和使用。本书采用命令与实例对照的形式．全面讲解了Word 2000的强大功能。 本书通俗易懂，适合初学者，尤其是学习时间较少的读者。只需花很少的一点时间，就可以掌握一个命令的使用方法. 每个命令基本都给出了一些完整的小例子。通过本书的学习，读者完全可以掌握Word 20
数字化时代的数据管理与商业智能：深入解析 SQL Server 2019 与 Tableau 10 的实践应用 本书导读： 在信息爆炸的今天，数据的价值已成为企业核心竞争力的决定性因素。然而，面对海量、异构的数据源，如何高效地存储、清洗、分析并最终转化为驱动决策的洞察力，是摆在所有 IT 专业人员和商业分析师面前的重大挑战。本书并非聚焦于历史悠久的应用软件操作，而是将目光投向当前企业级数据管理和商业智能（BI）领域的前沿技术—— Microsoft SQL Server 2019 与 Tableau 10 的深度融合与实战应用。 本书旨在为读者提供一套从基础数据架构设计到高级可视化呈现的完整知识体系。我们摒弃对老旧软件功能界面的冗余描述，转而深入探讨现代数据库系统在应对大数据挑战时的架构优化、性能调优，以及如何利用顶尖的 BI 工具将复杂数据转化为直观、可操作的商业故事。 --- 第一部分：SQL Server 2019：构建高可靠、高性能的数据基石 (约 500 字) SQL Server 2019 不仅仅是一个关系型数据库管理系统，它更是微软企业级数据平台的核心组件。本书将重点剖析其在以下几个关键领域的最新特性与最佳实践： 1. 智能查询处理 (Intelligent Query Processing, IQP) 的深度探究： 我们不会简单介绍 IQP 的概念，而是着重分析如何利用 Reasoning for Parameter Sniffing (参数嗅探优化)、Memory Grant Feedback (内存授权反馈) 和 Cardinality Estimation (基数估算) 的改进，针对特定业务场景（如高并发 OLTP 或复杂报表生成）进行性能调优。我们将通过实际的执行计划对比，展示 2019 版本如何自动优化以往需要 DBA 手动干预的查询性能瓶颈。 2. 数据虚拟化与 Big Data Clusters (大数据群集)： 本书将详细介绍 SQL Server 2019 如何通过 PolyBase 技术实现对外部数据源（如 HDFS、Oracle 或 Azure Blob 存储）的无缝集成。重点在于如何设计跨平台数据访问策略，避免数据迁移的复杂性，实现真正意义上的“数据湖仓一体化”。对于大数据群集（Data Cluster）的部署与管理，我们将侧重于如何在 Kubernetes 环境下实现数据库服务的弹性伸缩与高可用性。 3. 安全性与合规性强化： 在数据隐私日益受到重视的今天，本书将深入讲解 Always Encrypted with Secure Enclaves (带安全区始终加密) 的配置与应用，确保敏感数据在内存中处理时也受到最高级别的保护。同时，我们将探讨 动态数据屏蔽 (Dynamic Data Masking, DDM) 在不同用户角色下的权限划分和实际效果。 4. 存储与性能优化实践： 超越基本的索引维护，我们将聚焦于 In-Memory OLTP (内存中 OLTP) 在高吞吐量交易系统中的部署模式，以及如何利用 持久化内存 (Persistent Memory, PMEM) 优化 I/O 密集型工作负载。详细的锁竞争分析与死锁诊断是本章节的重点，提供实用的故障排除流程。 --- 第二部分：Tableau 10：数据故事化与高级分析的可视化引擎 (约 600 字) Tableau 10 引入了诸多革命性的功能，使数据分析师能够更快、更灵活地探索数据。本书的 BI 部分将完全围绕如何将 SQL Server 中提取的复杂分析结果，转化为具有商业洞察力的交互式仪表板。 1. 复杂数据源连接与数据准备 (Data Preparation)： 我们不仅介绍标准连接器，更侧重于 Tableau Prep Builder 在处理 SQL Server 数据时如何应对非结构化或不规范的数据集。详细解析 Pivot (数据透视)、Join (合并) 和 Union (联合) 在 Tableau 环境下的最佳实践，特别是如何处理时间序列数据的多粒度聚合。 2. 高级计算与分析功能实现： 本书将深入讲解 LOD (Level of Detail, 详细级别表达式) 的运用，这是 Tableau 中实现复杂业务逻辑（如“计算过去 30 天的平均值”或“每个客户首次购买的转化率”）的核心。我们还将介绍 参数 (Parameters) 和 动作 (Actions) 的结合使用，构建动态筛选和钻取功能，使用户能够自主探索数据维度。 3. 交互式仪表板设计原则 (Dashboard Design Principles)： 强调“少即是多”的设计哲学。我们将分析如何应用认知心理学原理来设计信息层级清晰的仪表板，避免“信息过载”。重点案例包括构建平衡计分卡 (BSC)、瀑布图 (Waterfall Chart) 分析利润贡献链条，以及如何利用 Trellis Chart (格子图) 对比多个关键绩效指标 (KPIs)。 4. 空间分析与时间序列可视化： 对于具备地理位置信息（存储于 SQL Server 的空间数据类型中）的数据，本书将展示如何利用 Tableau 的地图功能进行高效的空间聚合和热力图展示。在时间序列分析方面，我们将演示如何通过 “日期分层” 和 “移动平均线” 来识别周期性趋势和异常点。 --- 第三部分：架构集成与项目实战 (约 400 字) 本书的价值在于将前两个技术栈无缝衔接起来，模拟真实的商业智能项目流程。 1. 端到端 ETL/ELT 流程优化： 讨论如何设计高效的流程，利用 SQL Server Integration Services (SSIS) 或 Azure Data Factory (ADF) 配合存储过程，将原始数据清洗并加载至 SQL Server 的分析型数据仓库（如星型或雪花模型）。随后，演示 Tableau 如何高效地连接到这些优化后的数据模型，利用数据提取 (Extract) 机制实现性能飞跃。 2. 性能诊断与瓶颈定位： 当 BI 报表加载缓慢时，我们提供了一套系统化的诊断流程：首先检查 Tableau Server/Desktop 的缓存策略，接着回溯至 SQL Server 层面，利用 Extended Events (扩展事件) 捕获耗时查询，并最终定位到是数据模型设计缺陷还是 SQL 语句效率低下导致的问题。 3. 部署与治理： 涵盖 Tableau Server/Online 的环境配置，特别是如何安全地管理数据源凭证和实现定时刷新策略。对于 SQL Server，我们将讨论 Always On 可用性组在支持高并发 BI 报表访问时的架构选型。 总结： 本书为寻求在现代数据驱动决策领域取得突破的专业人士量身打造。它侧重于 SQL Server 2019 的企业级数据管理能力 和 Tableau 10 驱动的深度可视化分析，提供的是一套面向未来的、可落地的实践指南。读者将学会如何构建一个健壮、可扩展的数据平台，并从中挖掘出驱动业务增长的黄金洞察。
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