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页数:234

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出版时间:2009-8

价格:22.00元

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isbn号码:9787802432727

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• 电脑基础
• 计算机基础
• 实训教程
• 办公软件
• 信息技术
• 技能提升
• 入门教程
• 数媒实训
• 基础操作
• 电脑应用

好的，这是一份围绕《电脑基础实训教程》之外的主题，详细阐述的图书简介。 --- 《数字时代的数据治理与智能应用：面向企业转型的实践指南》 导言：新时代的数字化命脉 在当前这个以数据为核心生产要素的时代，企业无论规模大小，都面临着前所未有的数字化转型压力与机遇。传统的信息化管理模式已无法适应业务的快速迭代和市场环境的剧烈变化。企业急需建立起一套系统、高效且安全的数据治理体系，并将数据智能深度融入业务决策与运营流程之中。 本书《数字时代的数据治理与智能应用：面向企业转型的实践指南》，并非聚焦于基础硬件操作或入门级的软件应用，而是将视角拔高至企业战略层面，深入探讨如何将“数据”真正转化为驱动业务增长的核心动力。它旨在为企业的CIO、CTO、数据分析师团队、业务部门负责人以及致力于数字化转型的管理者，提供一套从理念构建到落地实施的完整路线图。 第一部分：数据治理的战略基石与架构设计 数据是资产，但无序的数据如同未开采的矿藏，价值难以释放。本部分深入剖析了构建稳健数据治理框架的必要性与实施细节。 1. 数据治理的战略定位与组织保障： 我们首先探讨了数据治理不再是IT部门的“孤岛项目”，而是关乎企业生存与发展的战略性工程。内容涵盖了数据治理委员会的设立、数据所有权与职责的界定（如数据“原产地”的确定）、以及如何建立跨部门协作的数据文化。重点分析了数据治理成熟度模型的评估方法，帮助企业识别自身在数据质量、数据安全、数据标准上的当前水平。 2. 数据标准与元数据管理体系的构建： 高质量的决策来源于高质量的数据。本书详细阐述了如何制定统一的业务术语表（Glossary）和数据模型标准。我们提供了构建有效元数据管理系统的实践案例，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据的采集、存储与生命周期管理。特别关注了在企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等核心系统间实现数据字段的映射与同步机制，确保“同一业务概念，同一数据表达”。 3. 数据质量管理（DQM）的闭环流程： 数据质量问题是阻碍智能应用落地的最大障碍。本章深入讲解了DQM的“定义-测量-分析-改进-监控”全流程。内容包括数据质量规则的设定、异常数据的自动检测与清洗流程设计、以及如何量化数据质量对业务KPI（如营销转化率、库存准确性）的影响，实现数据质量的业务价值回归。 4. 数据安全、隐私保护与合规性： 在《通用数据保护条例》（GDPR）、《数据安全法》等法规日益严格的背景下，安全与合规是数据治理的生命线。本书详细解析了数据分类分级制度的实施步骤，从技术层面讲解了数据脱敏、加密存储、访问控制（RBAC/ABAC）的最佳实践。同时，提供了构建数据安全审计日志和泄露应急响应机制的蓝图。 第二部分：数据架构的演进与融合：云原生与数据中台 成功的应用需要可靠的数据基础设施支撑。本部分关注企业级数据架构的现代化转型路径。 5. 从传统数据仓库到现代数据架构的迁移： 传统的数据仓库（DW）在应对实时性、非结构化数据和PB级规模时显得力不从心。本书详细对比了数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Lakehouse）架构的优劣，并提供了企业在混合云环境中构建弹性、可扩展的数据平台的实施建议。讨论了如何利用流处理技术（如Kafka）实现数据采集的实时化。 6. 数据中台的设计理念与能力建设： 数据中台被视为打通数据孤岛、实现数据资产复用的关键。我们详细拆解了数据中台的“数据资源层、数据服务层、业务应用层”三层架构。重点介绍了如何通过建立标准化的“数据服务API”，赋能前线的业务应用快速调用数据能力，实现“数据资产化”向“数据服务化”的转变。书中提供了构建面向特定业务域（如客户域、商品域）的数据产品案例。 7. 主数据管理（MDM）的战略价值： 主数据（如客户、供应商、物料）是企业跨系统集成的基础。本章深入探讨了MDM系统在整合异构数据源、建立“黄金记录”（Golden Record）的关键技术与流程，阐述了MDM如何有效消除“重复客户”或“不一致物料编码”对报表和智能分析的干扰。 第三部分：数据智能的应用深化与价值实现 拥有了干净、易用的数据基础后，如何将其转化为可执行的商业洞察和自动化决策，是本部分的关注重点。 8. 业务分析（BI）的智能化升级： 本书超越了基础报表制作的层面，探讨了如何利用先进的分析工具实现探索性分析（EDA）和自助式分析（Self-Service BI）。内容涵盖了数据可视化设计原则（如何避免误导性图表）、OLAP技术的高级应用，以及如何将分析结果直接嵌入到业务流程界面（Embedded Analytics）。 9. 机器学习模型全生命周期管理（MLOps）： 企业级智能应用要求模型不仅要准确，更要稳定、可解释、可快速迭代。本部分详细介绍了MLOps的流程，包括特征工程的标准化、模型的自动化训练与版本控制、A/B测试框架的搭建，以及在生产环境中对模型漂移（Model Drift）的实时监控与自动再训练机制。 10. 场景驱动的智能应用落地案例分析： 本书提供了跨行业、多维度的智能应用深度剖析，包括： 精准营销与客户生命周期价值（CLV）预测： 如何利用历史行为数据构建高阶预测模型，优化广告投放效率。 供应链的智能优化： 基于时间序列分析和外部环境因子（天气、宏观经济）进行需求的精确预测，实现库存动态优化。 智能运营与异常检测： 利用无监督学习方法实时监控设备性能或交易流程，提前预警潜在故障或欺诈行为。 11. 构建数据驱动的决策文化： 最终，数据智能的成功依赖于人的采纳。本书提供了将数据分析师、业务专家、IT工程师紧密结合的“敏捷数据项目管理”方法论，强调通过数据故事化（Data Storytelling）提升管理层对数据洞察的信任度与采纳率，确保技术投入能真正转化为可衡量的业务成果。 结语 《数字时代的数据治理与智能应用：面向企业转型的实践指南》是一本面向实战的工具书，它提供的不是软件的点击步骤，而是企业在数字化浪潮中构建核心竞争力的思维框架、技术选型标准和实施路径图。通过本书，读者将掌握从“数据杂乱无章”到“数据赋能决策”的完整蜕变之道。

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《现代操作系统原理与实践指南》这本书给我的感觉，更像是一本资深工程师的手把手教学录。我之前对操作系统的认识仅限于“它能管理硬件”这种非常表面的理解，但这本书彻底颠覆了我的认知。它没有用那种冷冰冰的教科书腔调去罗列概念，而是深入到内核的最底层，去探索进程调度算法背后的哲学思想。比如，在介绍虚拟内存管理时，作者详细描绘了操作系统如何通过页表和TLB（转换后援缓冲器）来实现物理内存和逻辑地址的映射，读起来简直像在看一场精密的机械操作演示。最让我印象深刻的是关于并发控制的部分，它不仅讲了互斥锁、信号量这些基础工具，还拓展到了更复杂的分布式系统中的一致性模型，比如Paxos和Raft算法的简要介绍，虽然复杂，但作者用生动的比喻，让那些原本高不可攀的分布式难题变得可以触摸。这本书的难度适中，非常适合已经有一定编程经验，希望从应用层向系统底层“进阶”的开发者。它不仅仅是知识的传递，更是一种解决复杂系统问题的思维方式的训练，读完之后，再去看那些系统崩溃的日志，思路都会清晰很多。

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这本《Python高效编程与性能调优实践》完全颠覆了我对Python这门语言的“慢”的刻板印象。之前总觉得Python适合做脚本和快速原型开发，但在处理大数据量和高并发场景时，总觉得力不从心。这本书的切入点非常务实，它没有浪费篇幅在“如何写print”这种初级内容上，而是直奔主题：如何让Python跑得更快。作者详细剖析了CPython解释器的执行机制，解释了全局解释器锁（GIL）对多线程性能的实际影响，并针对性地提出了使用多进程或异步IO（asyncio）的场景区分和最佳实践。我尤其对书中关于内存管理的讲解印象深刻，作者通过实例展示了如何利用`__slots__`来优化大量实例对象占用的内存，以及如何使用`__dict__`来理解动态属性带来的性能开销。对于那些依赖Python进行数据科学、机器学习或需要高性能Web服务的开发者来说，这本书提供了大量经过实战检验的“黑科技”。它教会你的不是新的语法，而是用更深层次的视角去驾驭现有的工具，真正把Python的潜力榨干。

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这本《编程之美：从零开始的数据结构与算法解析》真是一本令人茅塞顿开的宝典！我一直觉得算法和数据结构是计算机科学中最玄乎的部分，光是听那些名词就头大。但这本书的叙述方式简直是化繁为简的大师。作者没有一上来就抛出那些复杂的数学公式和晦涩的术语，而是非常生活化地举例，比如讲解链表时，会用排队买票的场景来比喻节点的连接；讲到树结构时，则会用公司的组织架构图来阐释父节点和子节点的层级关系。我尤其欣赏它对“效率”的探讨，不仅仅告诉你这个算法时间复杂度是多少，还深入分析了在不同规模数据下，该算法性能上的细微差别，这对于我们日常编程实践中做出更优化的决策至关重要。读完关于排序算法的那几章，我终于明白了快速排序为什么在大多数情况下比冒泡排序快得多，那种“豁然开朗”的感觉，简直比解开了一个复杂的谜题还要畅快。全书的排版也十分清晰，代码示例都是独立模块化呈现，而且每章末尾都有精心设计的思考题，强迫读者不只是停留在“看懂”，还要动手“实现”和“优化”。对于任何想扎实打好计算机基础，告别只会“调包”阶段的初学者来说，这本书无疑是极佳的引路人。

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《数据库系统设计与优化：从关系型到NoSQL的范式转换》这本书，简直是数据库设计领域的一本“武功秘籍”。对于一个长期与数据打交道的从业者来说，设计一个健壮且高性能的数据库架构是至关重要的挑战。这本书的结构设计非常巧妙，它先是回归了关系型数据库的经典范式理论，用近乎严谨的逻辑推导了为什么需要第一、第二、第三范式，以及反范式化在特定场景下的必要性。接着，它没有止步于传统理论，而是用非常现实的案例，对比了MongoDB的文档模型和Redis的键值对模型，清晰地阐述了在面对海量非结构化数据或需要极速读写场景时，NoSQL数据库的优势所在。作者在讲述事务处理时，对ACID特性的解释深入到存储引擎的底层实现，让你明白“一致性”背后的代价。最让我受益匪浅的是关于索引优化的章节，它不仅讲了B+树的结构，还结合MySQL的Explain命令，演示了如何一步步诊断出慢查询的真正瓶颈，并给出针对性的优化方案，比如是否应该建立复合索引、前缀索引的选择等。这本书的深度和广度兼备，是架构师必备的案头参考。

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当我翻开《深入理解计算机网络：从TCP到HTTP/3》时，我原本以为会看到一本关于端口号和协议栈的枯燥手册。但事实是，这本书以一种极具故事性的方式，带领读者完成了一次跨越全球的数据传输之旅。作者对每一个协议层次的讲解都充满了画面感，比如在讲解ARP解析时，它会细致描绘局域网内两台设备之间“喊话”确认MAC地址的过程。TCP的三次握手和四次挥手部分，讲解得尤为细致，它不仅告诉你“握手”和“挥手”的步骤，还解释了为什么需要这么做——防止已失效的连接请求报文在网络中迷路。我个人特别喜欢它对拥塞控制的讲解，通过模拟网络中数据包的丢失和接收速率的变化，展示了AIMD（加性增加，乘性减少）策略是如何巧妙地平衡网络带宽的利用率和稳定性。此外，书中还对最新的QUIC协议做了前瞻性的介绍，这使得这本书的知识体系非常完备，从经典到前沿，一网打尽。这本书绝对是网络工程师案头必备的工具书，它让你不再只是一个“HTTP请求”的发出者，而是能理解数据包在光缆中飞驰的每一步。

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