Chapter05 高级数据管理1
高级财务管理___第五版
高级财务管理___第五版高级财务管理王化成第五版》是一本关于财务管理的高级教材。
该书旨在提供读者所需的核心知识和技能，以便于更好地理解和应用财务管理的原理和方法。
该书内容丰富全面，涵盖了财务管理领域的各个方面。
它从财务管理的基本概念和原则入手，深入探讨了财务规划、投资决策、融资决策、资本结构管理、股票和债券的发行与定价、股权与债权的市场、现金与利润的管理等重要主题。
此外，该书还介绍了一些重要的财务管理工具和技术，如财务分析、财务预测、风险管理和绩效评估等。
读者将通过研究这些工具和技术，能够更好地分析财务数据，制定合理的决策，并有效地管理财务风险。
高级财务管理王化成第五版》适用于金融、经济、管理等专业的本科生和研究生，以及从事财务管理工作的专业人士。
通过阅读本书，读者将能够全面了解财务管理的理论和实践，并提升自己的财务分析和决策能力。
第一章：财务管理的基本概念和基本模型介绍了财务管理的基本概念，包括财务目标、决策与执行过程、财务管理的职责与功能，以及财务管理的基本模型。
第一章：财务管理的基本概念和基本模型介绍了财务管理的基本概念，包括财务目标、决策与执行过程、财务管理的职责与功能，以及财务管理的基本模型。
第二章：财务报表分析讲解了财务报表的主要内容和形式，以及通过财务比率分析和财务报表分析工具，来评估公司的财务状况和经营绩效。
第二章：财务报表分析讲解了财务报表的主要内容和形式，以及通过财务比率分析和财务报表分析工具，来评估公司的财务状况和经营绩效。
第二章：财务报表分析讲解了财务报表的主要内容和形式，以及通过财务比率分析和财务报表分析工具，来评估公司的财务状况和经营绩效。
第二章：财务报表分析讲解了财务报表的主要内容和形式，以及通过财务比率分析和财务报表分析工具，来评估公司的财务状况和经营绩效。
第三章：现金流量分析介绍了现金流量表的基本结构和内容，以及通过现金流量分析来评估公司的现金流量情况和运营能力。
高级数据分析师岗位的具体职责（3篇）
高级数据分析师岗位的具体职责高级数据分析师在公司中承担了更高级别和更复杂的数据分析任务和职责。
以下是高级数据分析师的一些具体职责：1. 数据分析策略和规划：制定和执行公司的数据分析策略，确定目标和指标，制定分析计划。
2. 数据收集和处理：负责收集、整理和清洗大量的结构化和非结构化数据，并确保数据的准确性和完整性。
3. 数据模型和算法开发：使用统计分析和机器学习方法开发数据模型和算法，识别和预测趋势、模式和行为。
4. 数据可视化和报告：将分析结果可视化，并生成易于理解和分享的数据报告和可视化图表，向管理层和相关团队传达结果和建议。
5. 业务洞察和建议：分析业务需求和挑战，提供数据驱动的洞察和建议，以支持决策制定和业务增长。
6. 数据治理和合规性：确保数据分析过程符合公司和行业的相关法规和法律要求，解决数据质量和安全问题。
7. 团队管理和领导：管理和指导数据分析团队的日常工作，确保团队成员的培训和发展。
8. 技术工具和平台：熟悉和使用各种数据分析工具、编程语言和大数据平台，例如SQL、Python、R、Tableau等。
9. 跨部门合作：与各部门合作，收集和分析业务需求，与其他团队共同解决业务问题。
10. 趋势和市场研究：跟踪和研究相关行业的最新趋势和市场情况，提供有关竞争对手和市场机会的洞察。
总之，高级数据分析师扮演着一个数据驱动的决策者和顾问的角色，通过深入的数据分析和洞察来帮助公司实现业务目标和增长。
高级数据分析师岗位的具体职责（2）高级数据分析师是一个非常重要且受高度重视的职位，在如今数字化和数据驱动的时代，数据分析在企业决策和发展中扮演着关键的角色。
高级数据分析师负责使用数据分析技能和工具来解读和理解组织的数据，为管理层提供洞察力和战略方向。
作为高级数据分析师，你的职责可以从以下几个方面进行描述：1. 数据收集与整理：作为高级数据分析师，你将负责收集各种类型和来源的数据，并将其整理成可用的格式。
《高级数据库技术》课件
学习事务的 ACID 特性，了解事务的一致
性、原子性、隔离性和持久性。
3
事务隔离级别
掌握事务隔离级别的不同及其对并发操
锁机制与死锁处理
4
作的影响，学习如何选择合适的隔离级
别。
学习数据库的锁机制，以及如何检测和
处理死锁情况。
第四章 数据库备份与恢复
数据库备份
了解数据库备份的重要性，学习常用的备份方 法和策略，以保障数据的安全性。
Spark 分布式计算框架
掌握 Spark 分布式计算框架的特点和使用方法， 以提高大数据处理的效率和性能。
MapReduce 模型
了解 MapReduce 模型的概念和工作原理，学习 如何分布式计算和处理大数据。
NoSQL 数据库
了解 NoSQL 数据库的概念和特点，学习如何选 择和使用适合大数据处理的和过程，以确保数 据库的可靠性和一致性。
数据库恢复
学习数据库恢复的方法和步骤，以应对数据丢 失或损坏的情况。
增量备份与差异备份
掌握增量备份和差异备份的概念和应用，以提 高备份效率和节省存储空间。
第五章 数据库高可用性
主从复制
学习主从复制的原理和方法，以 提高数据库的冗余和可靠性。
流处理与批处理
学习流处理和批处理的概念和应用场景， 了解它们在实时数据处理中的作用。
流数据处理系统
了解流数据处理系统的架构和特点，学 习如何构建和管理实时数据处理系统。
第七章 大数据处理技术
Hadoop 分布式文件系统
学习 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的原理和 使用，掌握大数据存储和处理的基本方法。
《高级数据库技术》PPT 课件
欢迎来到《高级数据库技术》PPT课件！在这个课程中，我们将深入探讨数据 库设计、查询优化、事务管理、备份与恢复、高可用性、实时数据处理、大 数据处理、数据库安全与隐私等主题。
数据管理的书籍
数据管理的书籍数据管理是一门关于数据的收集、存储、处理、分析和维护的学科，它在现代信息化社会中扮演着至关重要的角色。
对于企业和组织来说，数据是他们最宝贵的资产之一，因此有效地管理和利用数据对于他们的成功至关重要。
以下是一些关于数据管理的书籍，它们从不同的角度和层面探讨了数据管理的重要性以及如何实施和有效地运用数据管理的方法和技术。
《数据管理导论》（Introduction to Data Management）由Richard T. Watson等人合著，这本书是一本综合性的教材，旨在向读者介绍数据管理的概念、原则、技术和实践。
它以简明的语言和实际案例，讲解了数据管理的基本原则、数据模型、数据库设计和实施以及数据质量管理等内容。
这本书适合那些对数据管理感兴趣的初学者和想要系统学习数据管理的人。
《大数据时代的数据管理》（Data Management for Researchers: Organize, Maintain and Share Your Data for Research Success）由Kristin Briney著，该书旨在帮助研究人员进行高效的数据管理。
它详细介绍了数据管理的各个方面，包括数据整理、文件命名、数据备份、权限管理、数据共享等。
这本书特别针对研究人员，提供了许多实用的建议和技巧，帮助他们在繁忙的研究工作中更好地管理和利用数据。
《数据架构师的数据管理指南》（Data Management for Researchers: A Data Archiving and Publication Guide）由Laura L. Aull著，这本书主要介绍了数据管理的不同阶段，包括数据收集、数据整理、数据存档、数据发布等。
它提供了一些数据管理的最佳实践，如如何选择和使用适当的数据存储和备份解决方案，如何设计和创建可重用的数据集等。
这本书适用于那些希望将数据管理作为专业职业的数据架构师或数据科学家。
数据管理的书籍
数据管理的书籍数据管理是指对数据进行组织、存储、管理和维护的一系列活动。
在当今数字化时代，数据管理变得愈发重要，因为数据是企业和组织的重要资产，正确的数据管理可以提高工作效率、支持决策制定和促进创新。
以下是一些关于数据管理的书籍，涵盖了从基础理论到实践技巧的各个方面。
1. 《数据库系统概论》（Introduction to Database Systems）作者：C.J. Date、A. Kannan、S. Swamynathan该书是数据库管理的经典教材，介绍了数据库系统的基本概念、原理和实践。
它覆盖了关系数据库管理系统（RDBMS）的各个方面，包括数据模型、查询语言、事务处理和数据安全等内容。
2. 《数据仓库工具集：构建维度性能令人叹为观止的数据仓库架构》（The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling）作者：Ralph Kimball、Margy Ross该书通过详细介绍维度建模的理论和实践，帮助读者了解如何构建数据仓库，并提供了一套实用的方法和工具。
它还包括实际案例和最佳实践，帮助读者更好地理解和应用数据仓库技术。
3. 《信息组织与检索：数据管理的核心》（Information Organization and Retrieval: Data Management's Core）作者：William Hersh该书介绍了信息组织和检索的基本原理和技术，包括数据建模、索引和查询处理等方面。
它还讨论了信息检索领域的最新发展和挑战，帮助读者了解如何高效地管理和利用数据资源。
4. 《数据质量：概念、方法和技术》（Data Quality: Concepts, Methodologies and Techniques）作者：Carlo Batini、Monica Scannapieco该书介绍了数据质量的重要性和影响，以及如何评估和提高数据质量。
高级DBA岗位职责
高级DBA岗位职责高级DBA（数据库管理员）是企业数据库管理团队中最高级别的职位，需要拥有高级专业技能和管理能力，并负责将企业数据存储管理与业务需求紧密结合，确保数据的完整性、正确性和可靠性。
以下是高级DBA的职责和要求：职责：1. 设计和实现数据库架构：根据业务需求和性能优化要求，设计和实现数据库架构，包括数据库优化、容量规划和数据分区等工作。
2. 数据库性能优化：监控数据库负载和性能，及时进行数据库性能调优和优化，提高数据库的性能和可靠性。
3. 数据库运维管理：负责数据库运维管理，包括备份与恢复策略、数据库事务管理、数据安全管理等工作。
4. 数据库安全管理：确保数据库安全，包括数据备份，数据加密，数据安全策略，并监控数据权益管理，防止数据库的黑客攻击。
5. 具备批量数据处理能力：在数据仓库或大数据处理项目中，负责批量数据运行和优化。
要求：1. 拥有数据库管理和设计经验：有5年以上数据库管理和设计经验，掌握SQL Server、Oracle或MySQL等主流数据库管理系统，并能够设计高效、可扩展和可靠的数据库架构。
2. 熟悉Linux/Windows环境：掌握Linux和Windows平台的操作和管理，熟悉Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server等数据库优化和性能调优。
3. 具备数据分析和报告能力：熟练使用数据分析工具，能够快速分析数据，生成详细的报告，识别数据趋势和挖掘数据潜能。
4. 具备团队协作能力：具备良好的团队协作能力，能够协调系统管理员、开发人员和业务人员的合作，确保数据库运作顺畅和稳定性。
5. 了解云计算和大数据：熟悉云计算和大数据环境，能够在云端配置和使用数据库，并有大数据管理和分析经验。
总体上，高级DBA是一位专业的数据库管理员，需要具备较高的技术水平、协作能力和领导力。
他们在数据库运维和安全、性能优化、数据管理等方面发挥重要作用，帮助企业顺利运行和实现业务目标。
高级管理顾问培训教材课件
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高级管理顾问培训教材
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高级管理顾问培训教材
高级项目管理-1
TM-1301 AVEVA Plant (12 Series) Advanced System AdministrationTM-1301 AVEVA Plant(12 Series) Advanced SysAdminU课程主要内容ForS© Copyright AVEVA East Asia Ltd 2009. All rights reserved©Copyright by AVEVA East Asia Ltd 2009. All right reserved.Extract Databases Lexicon Data Access Control (DAC) 使用Excel建立项目 Intellectual Property Rights(IPR) 数据库保护DMWZhong-2009/06/25-00043 1OnWZhong-2009/06/25-00043AVEVA 2009.6ly1高级项目管理TM-1301 AVEVA Plant (12 Series) Advanced System AdministrationTM-1301 AVEVA Plant(12 Series) Advanced SysAdminExtract DatabasesUExtract DatabasesForS© Copyright AVEVA East Asia Ltd 2009. All rights reserved©Copyright by AVEVA East Asia Ltd 2009. All right reserved.Extract Databases提供一个控制PDMS信息发布到PDMS项 目中其他设计人员的方法。
例如，传递信息到Check或 Approved数据库 Database Reports、Isometrics、Drawings等可以从相关状 态的数据库生成。
高级管理学
组织
生态环境 政治和法律环境
技术环境 伦理道德环境
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第二章 管理与社会： 外部环境、社会责任和伦理道德
（一）技术环境
1、技术是指人们做事方式方法的知识的总和。
2、三次技术经济浪潮 （1）基于土地和农村劳动力 （2）集中在机器和大规模的工业 （3）知识时代：包括数据、图像、符号、文化、意识形态、
12关/6/201于9 专业化和劳动分工
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第一章 管理学：科学、理论和实践
二、古典管理理论
（一） 泰罗的科学管理理论
1、科学管理理论的的主要内容
中心问题：提高劳动生产率 实现手段：用科学管理代替传统管理 科学管理要求管理人员工人双方实行重要的精神变革
2、泰罗提出的管理原理
制订科学的作业方法
科学地选择和培训工人
人满意度来实现群体目标。任何管理者的目标都 要是创造盈余。
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第一章 管理学：科学、理论和实践
七、最佳和最受赞扬的公司的特点
盈利能力是评估衡量公司卓越程度的一个重要指标。在
《追求卓越》中，作者列出了最佳企业的8个主要的特征：
以行动为导向
善于了解客户的需求
促进管理的自主性和创业精神
具体的实践过程中，创造性灵活地应用科学知识，将知识转化 成社会生产力的技巧
（三）管理学是一门边缘学科，也是一门基础理论。
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第一章 管理学：科学、理论和实践
第二节 管理思想的演进
一、 管理理论萌芽
（一）中国早期的管理思想
顺“道”； 重人； 人和； 守信； 对策； 法治
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（六）控制职能
数据管理的书籍
数据管理的书籍数据管理（Data Management）是指对数据进行组织、存储、访问、维护和保护的一系列管理活动。
随着信息技术的发展和数据量的不断增大，数据管理变得越来越重要。
下面介绍一些关于数据管理的书籍，帮助读者更好地理解和应用数据管理。
《数据管理基础》（Foundation of Data Management，作者：Gandhi Leverchok）是一本经典的数据管理入门教材。
本书以系统地介绍数据管理的基本概念、原理、技术和方法为主线，深入浅出地讲解了数据建模、数据存储、数据访问、数据维护和数据保护等核心内容。
该书适合初学者阅读，无论是从事数据管理工作的专业人士，还是对数据管理感兴趣的非专业读者，都能够从中获得实用的知识和技巧。
《数据管理原理与技术》（Principles of Data Management，作者：Wilfred W. Wu）是一本全面介绍数据管理领域的权威著作。
本书包括数据管理的基本概念与原理、数据建模与设计、数据存储与索引、数据访问与查询、数据维护与更新、数据安全与隐私等主题。
在详细讲解各种数据管理技术和方法的同时，还提供了大量的实例和案例，帮助读者理解和应用所学知识。
该书对于研究数据管理的学者和从事数据管理的专业人士都非常有价值。
《大数据管理与处理》（Big Data Management and Processing，作者：Kuan-Ching Li et al.）是一本针对大数据管理和处理技术的权威指南。
本书系统地介绍了大数据的特点、挑战和解决方法，以及大数据管理和处理的关键技术，包括数据存储、数据预处理、分布式数据管理、大数据分析、机器学习等。
同时，该书还涉及了大数据管理领域的最新研究进展和应用场景。
对于从事大数据管理和处理的专业人员和研究者来说，本书是一本不可或缺的参考书。
《数据质量管理与评估》（Data Quality Management and Assessment，作者：Carlos Travaloy）是一本专注于数据质量管理的实用指南。
第五章 信息资源管理的标准与规范
第五章信息资源管理的标准与规范●内容提要●信息资源管理标准化概述●标准化工作基础知识●信息资源管理标准化的内容与分类●ISO 9000 质量标准体系1 幻灯片25.1.1 标准的基本概念●1983年我国颁布的国家标准《标准化基本术语第一部分》（GB3935.1—83）中对标准所下的定义为：●标准是对重复性事物和概念所做的统一规定。
●它以科学、技术和实践经验的综合成果为基础，经有关方面协商一致，由主管机构批准，以特定形式发布，作为共同遵守的准则和依据。
2015-12-28IRM1 幻灯片35.1.1 标准的基本概念●1986年国际标准化组织发布的ISO第2号指南中提出的定义（草案）是：●得到一致（绝大多数）同意，并经公认的标准化团体批准，作为工作或工作成果的衡量准则、规则或特性要求，供（有关各方）共同重复使用的文件。
●目的是在给定范围内达到最佳有序化程度。
●同时在附注中指出：标准应当建立在科学、技术和实践经验的坚实基础上，以促进获得最佳社会效益。
2015-12-28IRM1 幻灯片45.1.1 标准的基本概念●“建立最佳秩序、取得最佳效益”是建立标准系统的基本目标。
●最佳效益，就是要标准系统发挥出最好的系统效应，产生理想的效果。
●最佳秩序，指的是通过实施标准，使标准化对象的有序化程度得到提高，发挥出最好的功能。
2015-12-28IRM15.1.1 标准的基本概念●制定一项标准，必须扎扎实实做好两方面的基础工作：●将科学研究的成就、技术进步的成果同实践中积累的经验加以结合，纳入标准，奠定标准科学性的基础。
●标准中所反映的不应是局部的片面的经验，也不能仅仅反映局部的利益。
2015-12-28IRM1 幻灯片65.1.1 标准的基本概念●标准是实践经验的总结。
●具有重复性特征的事物，才能把以往的经验加以积累。
标准就是这种积累的一种方式。
●一个新标准的产生是这种积累的开始（当然在此以前也有积累，那时通过其他方式），标准的修订是积累的深化，是新经验取代旧经验。
《高级管理学》课件
组织职能
总结词
组织职能是确保组织结构合理、权责 分明、沟通顺畅的重要环节。
详细描述
组织职能包括设计组织结构、分配职 权和责任、建立沟通渠道和协调机制 等。组织职能的目标是提高组织的效 率和效果，确保组织能够有效地实现 目标。
领导职能
总结词
领导职能是指挥、激励和引导员工实 现组织目标的过程。
详细描述
CHAPTER 05
决策过程
确定问题与目标
总结词
明确问题与目标
详细描述
在决策过程中，首先需要明确问题，即需要解决的问题是什么，然后设定具体 、可衡量的目标，为后续的决策提供方向。
收集信息与制定方案
总结词
信息收集与方案制定
详细描述
在确定问题与目标后，需要收集相关信息，了解问题的 背景、相关因素等，然后根据收集的信息制定多个可能 的解决方案。
CHAPTER 04
管理环境
外部环境分析
1 2
宏观环境分析
包括政治、经济、社会、技术等方面的因素，对 企业的发展和战略制定具有重要影响。
行业环境分析
研究行业的竞争态势、市场容量、行业发展趋势 等，以确定企业在行业中的定位和发展方向。
3
市场需求分析
对消费者需求、消费习惯、市场细分等方面进行 深入了解，以制定有针对性的营销策略。
领导职能包括明确目标、制定决策、 指导和评估员工绩效等。领导职能的 目标是激发员工的积极性和创造力， 提高组织的绩效和竞争力。
控制职能
总结词
控制职能是确保组织按照计划进行运作、纠正偏差和持续改进的过程。
详细描述
控制职能包括制定控制标准、衡量绩效、纠正偏差等。控制职能的目标是确保组织的运作符合计划要 求，及时发现和解决存在的问题，提高组织的稳定性和可持续性。
高级管理学(全套313页PPT课件)
组织中人的复杂性和动态性
• 在形形色色的机构中，人是非常复杂的。 • 从“羡慕、嫉妒、恨”谈起。
羡慕既来自别人的成功，也来自自己的 “失败”或挫折。
根据管理学家的归纳，由于挫折而 导致的羡慕、导致的恨
• 撤退：回避那些预期将要受到挫折的场合或环境。
• 攻击：对导致挫折的根源（如领导）进行直接的 攻击，这通常又会导致更大的挫折。
于发现除了这么做，还可以那么做，拓展了视野，知道了更 多的方法。 3、以前你碰到这种问题，不知道怎么下手，你现在终于知道 从哪里开始下手。
• 早期的大规模组织活动， 主要是军事行动，还有大 型设施、建筑活动（中国 的万里长城、埃及的金字 塔）。
• 但是，有管理行为并不代 表有必要产生管理学，系 统的管理理论只在现代社 会才成为必要。
现代社会的基本标志
1、现代社会的基本标志：机构化。我们必须 和形形色色的机构打交道。
2、现代机构的特征： • 组织中人的复杂性和动态性 • 组织的规模及其复杂性 • 组织的复杂性
效
结果：产品是顾客需要的， 结果：产品是顾客需要的，
但是太贵而买不起。
且质量、价格都合适。
果
低效率/低效果
高效率/低效果
管理者目标选择错误，且利 管理者目标选择不当，但利
低 用资源不力。
用资源充分有效。
结果：低质量的、顾客不需 结果：高质量的产品，但顾
要的产品。
客不需要。
思考题
• 有效率的企业都有效果吗？如果你必须在 效率与效果之间做出选择，哪一个更重要？ 为什么？
管理的概念
（1）就管理的定义可以发现：对管理者提出 了很高的要求，要求有意识、有才能、有 眼界、同时还需要具备人格的魅力；
数据管理的书籍
数据管理的书籍数据管理是指对数据进行有效的组织、存储、维护和利用的过程。
在现代社会中，数据管理已经成为各个行业的重要组成部分，它可以帮助企业和组织更好地理解和应用数据，从而提升工作效率和决策质量。
下面是几本关于数据管理的经典书籍。
《数据仓库工具包》该书由拉尔夫·金顿（Ralph Kimball）和玛吉·罗斯·罗斯顿（Margy Ross）合著，是数据仓库和商业智能领域的经典之作。
书中介绍了数据仓库的基本概念、架构、设计和实施等方面的知识，以及常用的工具和技术。
通过阅读该书，读者可以了解到如何构建一个高效的数据仓库系统，以及如何利用数据仓库来支持组织的决策和分析工作。
《大数据时代》该书由维克多·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和肯尼斯·库克利克（Kenneth Cukier）合著，书中讨论了大数据时代对数据管理带来的挑战和机遇。
作者通过大量的实例和案例，解释了大数据对商业、政府和个人生活的影响，以及如何利用大数据来进行商业分析、智能决策和预测。
这本书不仅为读者提供了对大数据时代的全面认识，还探讨了与大数据相关的法律、伦理和隐私等重要问题。
《数据湖架构》该书由彼得·艾米奇（Peter Aiken）和托德·沃特曼（Todd Walterman）合著，是关于数据湖架构设计和实施的权威指南。
书中介绍了数据湖的基本概念、架构和工作原理，以及如何进行数据湖的规划、建设和维护。
作者还分享了大量的实践经验和案例，帮助读者理解和解决在数据湖项目中可能遇到的各种问题和挑战。
《数据库系统概论》该书由西尔伯特·阿特希斯（Silberschatz）等人合著，是数据库领域的经典教材。
书中介绍了数据库系统的基本原理和技术，包括数据模型、数据库设计、数据库语言、事务管理、并发控制和数据备份与恢复等方面的知识。
数据管理的书籍
数据管理的书籍数据管理是指对数据进行收集、存储、组织、处理、分析和保护的过程。
在当今信息化时代，数据管理在各行各业中都起着至关重要的作用。
因此，有很多相关的书籍可以帮助读者了解数据管理的概念、原理和实践技巧。
以下是一些经典的数据管理书籍供参考：1.《数据库系统概念》（Database System Concepts） - 作者：Abraham Silberschatz、Henry F. Korth、S. Sudarshan这本教材是数据库领域的经典之作，它介绍了数据库系统的基本概念、原理和应用。
书中还对数据库设计、查询优化、事务处理等进行了详细的解释和实例演示，是学习数据库系统的必备教材之一。
2.《数据库系统实现》（Database System Implementation） -作者：Hector Garcia-Molina、Jeffrey D. Ullman、Jennifer Widom这本书着重介绍了数据库系统的实现方面，包括存储、索引、查询处理、并发控制、崩溃恢复等。
它提供了深入理解数据库系统内部工作原理的知识，适合对数据库实现感兴趣的读者阅读。
3.《大数据管理与分析》（Big Data Management and Analytics）- 作者：Donghua Chen、Xindong Wu、Guandong Xu本书全面介绍了大数据管理和分析的核心概念、理论和技术。
它涵盖了大数据的收集、存储、预处理、挖掘和分析等方面的内容，并介绍了大数据平台、工具和应用的最新发展与实践。
4.《数据仓库与数据挖掘导论》（Data Warehousing and Data Mining） - 作者：Alex Berson、Stephen J. Smith这本书讲解了数据仓库与数据挖掘的基本原理和方法。
它介绍了数据仓库建模、ETL过程、多维数据分析、数据挖掘算法等内容，并通过实例展示了如何应用这些技术解决实际问题。
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5.2.3 概率函数
1. 设定随机数种子
在每次生成伪随机数的时候，函数都会使用一 个不同的种子，因此也会产生不同的结果。 你可以通过函数set.seed()显式指定这个种 子，让结果可以重现（reproducible）。代 码清单5-2给出了一个示例。这里的函数 runif()用来生成0到1区间上服从均匀分布 的伪随机数。
FUN可为任意R函数，这也包括你自行编写的 函数（参见5.4节），所以apply()是一种很 强大的机制。 apply()可把函数应用到数组的某个维度上， 而lapply()和sapply()则可将函数应用到列 表（list）上。你将在下一节中看到sapply （它是lapply的更好用的版本）的一个示例。
第5章高级数据管理
本章内容
数学和统计函数 字符处理函数 循环和条件执行 自编函数 数据整合与重塑
5.1 一个数据处理难题
5.2 数值和字符处理函数
作为数据处理基石的函数，它们可分为数值 （数学、统计、概率）函数和字符处理函数 5.2.1 数学函数
5.2.2 统计函数
代码清单5-1。这段代码演示了计算某个 数值向量的均值和标准差的两种方式
5.2.4 字符处理函数
ห้องสมุดไป่ตู้
5.2.5 其他实用函数
5.2.6 将函数应用于矩阵和数据框
R函数的诸多有趣特性之一，就是它们可以应用到一 系列的数据对象上，包括标量、向量、矩阵、数组 和数据框。代码清单5-4提供了一个示例。 R中提供了一个apply()函数，可将一个任意函数“应 用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。apply 函数的使用格式为： 其中，x为数据对象，MARGIN是维度的下标，FUN 是由你指定的函数，而...则包括了任何想传递给 FUN的参数。在矩阵或数据框中，MARGIN=1表 示行，MARGIN=2表示列。请看代码清单5-5中 的例子。
2. 生成多元正态数据
在模拟研究和蒙特卡洛方法中，你经常需要获取来自 给定均值向量和协方差阵的多元正态分布的数据。 MASS包中的mvrnorm()函数可以让这个问题变 得很容易。其调用格式为：
其中n是你想要的样本大小，mean为均值向量，而 sigma是方差协方差矩阵（或相关矩阵）。在代 码清单5-3中，你将从一个参数如下所示的三元正 态分布中抽取500个观测。
5.3 数据处理难题的一套解决方案
5.1节中提出的问题是：将学生的各科考试成 绩组合为单一的成绩衡量指标、基于相对名 次（前20%，下20%，等等）给出从A到F 的评分、根据学生姓氏和名字的首字母对花 名册进行排序。代码清单5-6给出了一种解 决方案。
步骤1 原始的学生花名册已经给出了。options(digits=2)限定了输出小数点后数字的位 数，并且让输出更容易阅读。 步骤2 由于数学、科学和英语考试的分值不同（均值和标准差相去甚远），在组合之前 需要先让它们变得可以比较。一种方法是将变量进行标准化，这样每科考试的成绩 就都是用单位标准差来表示，而不是以原始的尺度来表示了。这个过程可以使用 scale()函数来实现： 步骤3 然后，可以通过函数mean()来计算各行的均值以获得综合得分，并使用函数 cbind()将其添加到花名册中： 步骤4 函数quantile()给出了学生综合得分的百分位数。可以看到，成绩为A的分界点为 0.74，B的分界点为0.44，等等。 步骤5 通过使用逻辑运算符，你可以将学生的百分位数排名重编码为一个新的类别型成 绩变量。下面在数据框roster中创建了变量grade。 步骤6 你将使用函数strsplit()以空格为界把学生姓名拆分为姓氏和名字。把strsplit()应 用到一个字符串组成的向量上会返回一个列表： 步骤7 你可以使用函数sapply()提取列表中每个成分的第一个元素，放入一个储存名字 的向量，并提取每个成分的第二个元素，放入一个储存姓氏的向量。"["是一个可以提取 某个对 象的一部分的函数——在这里它是用来提取列表name各成分中的第一个或第二个元素的。 你将 使用cbind()把它们添加到花名册中。由于已经不再需要student变量，可以将其丢弃 （在下标 中使用-1） 步骤8 最后，可以使用函数order()依姓氏和名字对数据集进行排序：