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出版者:人民邮电出版社

作者:蒲永华，吴冬梅编

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2007-5

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787115154774

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程入门
• 计算机基础
• 信息技术
• 实践教程
• 高等教育

《数据的深度解析与智能驱动：重塑信息时代的商业模式》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业生存和发展的核心驱动力。然而，海量数据的价值并非天然显现，其背后蕴藏的巨大潜力需要专业的知识和技术来挖掘。本书将带您踏上一场深度探索数据本质、掌握数据分析精髓、并最终实现数据智能驱动的转型之旅。 第一篇：数据生命的孕育与生长——从概念到实践 我们将从最基础的概念出发，阐释数据在现代社会中的核心地位，以及其如何从零散的个体信息汇聚成具有指导意义的知识资产。您将了解到，数据并非冰冷的数字，而是承载着业务逻辑、用户行为、市场动态的生命体。我们会深入剖析数据的构成要素，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并探讨它们各自的特点、获取途径以及初步处理方法。 您将学习到如何有效地进行数据采集，无论是通过API接口、爬虫技术，还是传感器网络，都能确保数据的准确性和完整性。接着，我们将聚焦于数据的清洗与预处理，这是释放数据价值的关键一步。我们将详细介绍数据去重、缺失值处理、异常值检测与修正、数据格式转换等一系列技术，帮助您打造干净、可靠的数据集，为后续分析奠定坚实基础。 在本篇的最后，您将理解数据治理的重要性，包括数据质量管理、数据安全与隐私保护、元数据管理等，确保数据资产在整个生命周期中的合规性和可用性。 第二篇：数据的洞察之眼——解锁分析的奥秘 拥有了高质量的数据，接下来的挑战是如何从中提取有价值的洞察。本篇将为您打开数据分析的“洞察之眼”。您将首先接触到描述性分析，通过各种统计方法，如均值、中位数、方差、百分位数等，清晰地描绘出数据的整体特征和分布规律。图表可视化将成为您的得力助手，散点图、折线图、柱状图、饼图等将以直观的方式呈现数据趋势，帮助您快速识别模式和关联。 随后，我们将深入探索诊断性分析，探究“为什么会发生”的问题。您将学习到如何运用关联分析、因果分析、回归分析等技术，找出数据背后的驱动因素，理解事件发生的根本原因。例如，是什么导致了销售额的下降？用户的流失率为何突然升高？ 再往深处，我们将进入预测性分析的领域。您将接触到机器学习的基本概念，了解分类、回归、聚类等算法的基本原理，并学习如何利用历史数据预测未来趋势。例如，预测未来的销售额、客户的购买意愿、设备的故障概率等。 最后，我们还将触及规范性分析的范畴，探索“应该做什么”的问题。通过优化算法、模拟仿真等方法，为您提供最优的决策建议，指导企业采取最有效的行动，以达到预期的目标。 第三篇：数据的智能之翼——赋能业务的变革 数据分析的终极目标是驱动业务的智能化转型，让数据成为企业决策和运营的强大引擎。本篇将带领您飞向数据的智能之翼，将分析结果转化为可执行的策略和自动化流程。 您将了解到如何构建和应用数据驱动的决策支持系统，将复杂的分析结果转化为易于理解的报告和仪表盘，为管理层提供实时、准确的决策依据。我们将探讨个性化推荐系统，如何根据用户行为和偏好，为其提供量身定制的产品和服务，提升用户体验和转化率。 同时，我们还将深入研究智能化的客户关系管理，如何利用数据分析洞察客户需求，优化营销策略，提升客户忠诚度。在运营层面，您将看到数据如何赋能供应链优化，提高效率，降低成本。在风险管理方面，数据分析将帮助企业更有效地识别和规避潜在风险。 本书还将引导您思考如何建立持续的数据驱动文化，将数据思维融入组织的每一个环节，鼓励员工积极使用数据进行分析和决策。最终，您将能够利用数据智能，不断优化业务流程，发现新的商业机会，在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续的增长。 本书力求以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的案例，为您构建一个全面而深入的数据应用知识体系，让您掌握驾驭数据、驱动智能的强大能力。无论您是希望提升个人在数据领域的专业素养，还是致力于推动企业的数据化转型，本书都将是您不可或缺的指南。

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这本书的深度和广度是值得肯定的，尤其是它对数据库事务ACID特性的剖析，可以说是极其透彻的。作者似乎对并发控制中的两阶段锁定协议（2PL）有着深厚的感情，用了好几章来详细剖析其原理、变种以及可能导致的死锁问题。对于想要理解数据库可靠性根源的读者来说，这部分内容绝对是宝藏。阅读时，我仿佛置身于一个严格控制的实验室环境，每一个变量都被精确控制，理论模型推导严丝合缝。但是，这种深度也带来了一个副作用——对初学者的“劝退效应”。例如，在讲解索引结构时，它直接引入了B+树的内部节点和叶子节点的结构细节，甚至连页分裂和合并的伪代码都写进去了，这对于一个只想知道“建索引能加速查询”的人来说，信息过载得厉害。我感觉作者的出发点是“不留死角”，但结果却是让很多非计算机专业的读者望而却步，最终只能跳过这些章节，这无疑是教材设计上的一大遗憾。

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从整体的阅读体验来看，这本书的风格非常保守和传统。它的语言风格是那种典型的学术叙述体，用词精准但缺乏温度。书中引用的参考文献大多是几十年前的经典论文和标准，这保证了理论的权威性，但也让读者感觉它缺少与时俱进的活力。例如，在讨论数据库性能调优时，书中介绍的方法都基于经典的磁盘I/O模型，对于现代基于内存计算（In-Memory Computing）的数据库架构，几乎没有涉及。这使得我读完之后，对于如何利用新硬件特性来设计高性能的数据库系统感到无从下手。此外，这本书的配套资源也比较匮乏，比如没有在线的代码仓库供读者下载练习文件，也没有提供课后习题的官方解答，这使得自学过程中的自我检验环节变得非常困难。我常常需要自己构建环境、手动输入数据，才能验证书本上描述的某个现象是否真的出现，这极大地拖慢了学习进度，让人不禁感叹，在信息爆炸的时代，缺乏配套的数字资源，一本技术书籍的生命力确实会大打折扣。

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这本《数据库应用基础》的封面设计实在有些平淡，初次翻开时，我期待的是那种充满活力和图例的现代技术书籍。然而，它给我的感觉更像是一本厚重的教科书，排版工整，但缺乏视觉上的吸引力。内容上，它似乎花了很多篇幅在理论基础的阐述上，比如关系代数和范式理论，这些内容虽然重要，但对于一个初学者来说，啃起来相当费劲。我记得有几章详细讲解了实体-关系模型的设计过程，虽然步骤清晰，但缺乏实际案例的穿插，导致我很难将抽象的概念与实际的业务场景联系起来。书中的习题设计也偏向于概念性的理解，而不是动手实践的驱动。比如，它会要求你详细描述某一个理论的推导过程，而不是让你直接写出一段SQL语句来解决一个实际问题。这种侧重于“知其所以然”而相对忽视“如何去做”的编写风格，让我在学习的过程中感到有些枯燥乏味，需要极大的毅力才能坚持下来。总的来说，它更适合那些已经对数据库有一定基础，想要深入探究其底层原理的研究者，对于想要快速上手做点东西的实践者来说，可能需要配合其他的教程一起阅读。

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我是在一个急需快速入门项目的压力下开始阅读这本教材的。坦白说，这本书的讲解方式，对于我这种“项目驱动型”的学习者来说，节奏太慢了。它花费了大量篇幅来定义术语和绘制概念图，比如数据字典、数据独立性等等，这些在理论探讨中是不可或缺的，但在实战中，你恨不得直接跳到“如何写出高效的Join”那一页。书中的代码示例，虽然语法正确，但通常都是非常“干净”的、理想化的例子，比如只有三五条记录的小表。这与真实世界的生产环境——动辄百万行数据、充满脏数据的场景——相去甚远。我尝试用书中学到的知识去处理我项目中的复杂业务逻辑，发现需要自行“翻译”和“转化”的步骤非常多，原书提供的框架似乎略显单薄。比如，书中关于存储过程和触发器的讲解非常基础，完全没有涉及权限管理和错误处理的复杂性，这使得我在实际部署应用时，不得不花费额外的时间去查阅官方文档和网络论坛。它更像是一个“哲学导论”，而不是一本“操作手册”。

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这本书的章节组织逻辑是相当严谨的，可以说是学院派的典范。它从最基础的数据结构概念讲起，一步步过渡到关系模型，然后是SQL语言的全面介绍，最后才涉及到事务管理和并发控制这些高级主题。这种循序渐进的结构，对于系统性地学习知识体系非常有帮助。我特别欣赏它在SQL部分的处理方式，不仅仅是罗列了各种查询语句的语法，还深入探讨了优化器的基本原理，比如查询执行计划的生成过程。这使得读者不仅仅停留在“会用”的层面，还能开始思考“如何用得更好”。然而，它的一个显著特点是，对现代 NoSQL 数据库的提及非常少，几乎是只字不提。在当今这个以多样化数据存储为特征的时代，一本《数据库应用基础》如果完全不涉及文档型、键值对或者图数据库的影子，总感觉在时代感上落后了一拍。尽管它的传统关系数据库理论部分讲解得无可挑剔，但这种对前沿技术的“视而不见”，让我在合上书本时，对未来数据库技术的发展方向感到一丝迷茫，觉得它仿佛定格在了上一个技术周期。

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