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  • 數據工程——處理、分析與服務
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    585-848
    【優惠價】
    366-530
    【作者】 嶽昆 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據庫理論 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302339762
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302339762
    作者:嶽昆

    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2013年12月 

        
        
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    內容簡介
    《數據工程:處理、分析與服務》以“數據一知識一服務”為主線,以數據處理、分析和服務的代表性方法與技術為重點,包括數據處理篇、數據分析篇和數據服務篇三個部分。數據處理篇介紹結構化、非結構化和半結構化數據的存儲、查詢和優化方法;數據分析篇介紹數據挖掘、知識發現和數據倉庫的經典算法;數據服務篇介紹web服務和數據密集型計算技術。本書既考慮了數據工程技術在基礎、經典和前沿三方面內容的繫統性,也考慮了數據工程學科在數據、知識和服務三方面內容的完整性,介紹每部分內容的代表性技術;在每個知識點的闡述中,注重思路和技術框架的介紹、技術內涵和理念的傳遞,旨在為讀者進一步學習和研究與數據相關的學科的方法和技術提供一些參考。

    《數據工程:處理、分析與服務》內容的學習,需要讀者具有計算機程序設計和關繫數據庫查詢處理的基礎知識,以及使用數據庫管理繫統的基本能力,可作為數據庫相關學科研究和開發人員的參考書,也可作為計算機科學與技術學科各專業研究生、高年級本科生相關課程的教材。
    目錄
    數據處理篇
    第1章 關繫數據庫查詢優化
    1.1 數據庫設計
    1.2 面向復雜應用的數據查詢
    1.3 查詢優化

    第2章 信息檢索
    2.1 信息檢索概述
    2.2 信息檢索模型
    2.3 文本信息檢索

    第3章 XML數據管理
    第4章 數據挖掘
    第5章 數據倉庫數據處理篇

    第1章  關繫數據庫查詢優化

    1.1  數據庫設計

    1.2  面向復雜應用的數據查詢

    1.3  查詢優化



    第2章  信息檢索

    2.1  信息檢索概述

    2.2  信息檢索模型

    2.3  文本信息檢索



    第3章  XML數據管理

    第4章  數據挖掘

    第5章  數據倉庫



    數據服務篇

    第6章  WED服務

    第7章  數據秘籍型計算
    在線試讀
    四十多年來,在數據庫界,關繫數據模型的提出、事務管理理論和技術的完善、查詢處理和優化技術的發展被公認為具有裡程碑意義的三大事件。數據庫產業的發展和壯大,特別是通過市場和戰略的競爭,幾大數據庫廠商終勝出,標志著傳統數據庫技術的成熟。幾乎在同時,數據庫界自身以及實際應用領域的專業人士充分意識到傳統數據庫技術的局限性。在關繫數據庫理論基本完善之後,人們很快就開始了對新型數據模型、數據的在線分析、數據流技術的研究,對web數據和科學數據管理等的探索也由來已久。新的應用需求所涉及的數據具有量大、結構復雜、來源多樣、用戶群規模大且需求各異等共同特點。針對這些應用,人們深入研究了半結構化數據管理技術、智能數據集成、按列存儲數據管理、分布並行高可靠的存儲和計算以及海量數據分析技術,提出了相應的解決方案。

    隨著大數據時代的到來,人們把信息技術發展的重點從計算轉向數據。互聯網提供的服務是典型的以數據處理為中心的服務;企業關注的重點也從計算能力建設轉向數據分析處理能力的建設。整個信息技術行業從追求計算速度轉變為數據處理能力、軟件也轉變為以提供數據分析和處理服務為基本目標。無論是對新型的互聯網企業還是傳統的制造業或商業企業,毫不誇張地說,業務就是數據本身。數據變得越來越重要,數據的價值也被充分認識和理解。在這種形勢下,重新審視數據管理的傳統方法和基本理念,了解相關的前沿技術並賦予其嶄新的內涵,成為計算機科學、統計學以及信息資源管理等與數據相關的相關學科發展的必不可少的功課。

    多年來,學術界和工業界的許多研究者對數據管理技術進行了大量的研究,沿著不同的道路進行了有益的探索,形成了各自的知識體繫,內容非常豐富,這使得面向工程或面向應用的學習者或實踐者在學習數據管理的知識時,沒有既定的模式,而需要圍繞一個具有繫統性的主線來理解相關內容;同時,每個側面和關鍵問題都有許多解決方案,這使得知識的學習不可能面面俱到,而需要注重技術的內涵和方法的理念。作為高校和科研院所的研究與開發人員,迫切需要繫統性地把握數據管理的基本概念、關鍵問題和支撐技術。迄今為止,學術界和工業界還缺乏滿足上述學習需求和學科特點的著作。

    當前,以社交媒體數據分析、互聯網廣告、基於位置的服務和實時商務智能為典型應用的大數據研究,成為了人們關注的焦點。這些技術正在深刻地影響並不斷改變著各領域的科學研究,以及人們工作和生活的方式。無論是傳統的數據庫還是新興的大數據研究,在研究理念和方法學上是一脈相承的,從特定應用到技術方案、到理論和模型、再到繫統和產品,從存儲到查詢優化、再到分析服務,即工程化和應用驅動的數據管理,這是數據庫發展歷史及輝煌成就給予我們對數據管理技術研究的啟示。


     
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