云计算拓宽了用户可访问资源的范围，构建了一种以服务形式弹性、按需获取各类信息资源的架构，成为当前多种信息应用部署和扩展的坚实基础环境。云计算强化了面向服务计算的理念，其处理的对象被视为来自用户的各类数据，满足用户需求和实现资源利用效率的提高是云计算系统处理和优化管理各类数据的出发点。受到网络环境、资源分布情况、服务形态，以及模式等因素的影响，数据的优化管理和高效调度问题面临诸多挑战。在总结云计算中数据管理和优化调度成果的基础上，本文分别从数据的利用效率、各类环境因素的影响和物理节点失效等角度，重点考虑了运营成本最优化的问题，从数据管理和优化调度的角度进行了较深入的探讨，给出了基于热度的数据部署策略、部署节点性能的综合度量方法和应对节点失效的数据修复机制，并通过仿真和实验的方式进行了验证。成果将有利于云计算服务提供商在保证服务质量的前提下，实现运营成本的优化，具有较大的理论和现实意义。

云计算拓宽了用户可访问资源的范围，构建了一种以服务形式弹性、按需获取各类信息资源的架构，成为当前多种信息应用部署和扩展的坚实基础环境。云计算强化了面向服务计算的理念，其处理的对象被视为来自用户的各类数据，满足用户需求和实现资源利用效率的提高是云计算系统处理和优化管理各类数据的出发点。受到网络环境、资源分布情况、服务形态，以及模式等因素的影响，数据的优化管理和高效调度问题面临诸多挑战。在总结云计算中数据管理和优化调度成果的基础上，本文分别从数据的利用效率、各类环境因素的影响和物理节点失效等角度，重点考虑了运营成本最优化的问题，从数据管理和优化调度的角度进行了较深入的探讨，给出了基于热度的数据部署策略、部署节点性能的综合度量方法和应对节点失效的数据修复机制，并通过仿真和实验的方式进行了验证。成果将有利于云计算服务提供商在保证服务质量的前提下，实现运营成本的优化，具有较大的理论和现实意义。

数字化转型对社会和各类组织机构提出了大数据管理的需求，数据资源管理能力将成为新时代各行各业信息管理者的核心竞争力。本书从数字化转型与大数据管理的基本理论与应用实际出发，系统构建数据资源管理的知识体系，内容包括数据资源管理基本概念与原理、数据存储与管理、数据架构与设计、数据组织、元数据管理、数据分析与服务、数据质量管理、数据安全管理、数据资源管理组织与原则等。本教材适用于数据管理、信息管理、数据科学、大数据管理与应用等相关领域的本科生、研究生等。

本书内容聚焦于资源侧：集群调度和管理，非一般性的应用集群调度和管理。本书按集群调度和集群管理两大部分来组织内容，从不同的侧重点出发，集群调度部分侧重调度，集群管理部分侧重管理，但实质上这两部分是相辅相成的。集群管理是为了保障集群系统被更好地调度，集群调度是集群管理的重要内容和抓手。本书内容主要包括：集群任务与集群资源调度、资源调度领域的本质问题和衡量指标、调度算法的基本原理、调度架构设计和实践、集群管理的问题抽象、管理问题的衡量、管理策略等。本书内容源于作者在阿里巴巴集团内部的资源调度和管理的实践经验，同时作者也广泛阅读了网络上的相关技术文档、开源代码。

本书揭示了自然资源与环境管理实践中的紧迫问题，阐述了一系列处理这这些问题的基本概念和理论，并介绍了应用这些理论解决实际问题的相关案例，作者认为，资源和环境管理实质上更是对利用资源和环境的各色有等的管理，因此，这一领域充满着文化、复杂性、不确定性和冲突然袭击。在对资源生和环境的这些基本性质及其重要意义作了专题论述后，作者系统地考察了对付它们的一系列战略、途径和方法，包括对未来的憧憬，生态系统方法，环境影响评价，适应性环境管理，伙伴关系和当事者途径，地方知识体系，环境影响评介，适应性环境管理，伙伴关系和当事者算途径，地方知识体系，性别与发展论述中都利用了一些实际案例来加强理解，书中的很多概念和理论都是当今国际上相关领域的前沿论题，国内知之尚少，对我国今后的资源和环境管理有大可借鉴之处。 本书可供自然资源和环境管理、地理科学、政策科学、区域发展...(展开全部)

管理学大师彼得·德鲁克（PeterF.Drucker）说：“只有可测量的才能够被有效管理。”如何运用量化方法、分析工具和科学的逻辑来指导管理实践活动显得越来越重要。全书采用科学的模型、表格、图形等工具，运用量化管理的方法和数据分析的逻辑，力求让公司的人力资源管理效能有效提升。《人力资源量化管理与数据分析》分为11章，主要内容包括量化管理与数据分析的正确认识与常用方法，及其在招聘管理、离职管理、人才梯队建设、培训管理、薪酬管理、绩效管理、员工关系管理中的使用方法，人力资源管理三大报表，常见错误等。《人力资源量化管理与数据分析》语言通俗，案例丰富，模板齐全，实操性强，特别适合人力资源管理初学者，人力资源管理岗位从业人员，各高校人力资源管理专业学生，企业管理者以及其他对人力资源量化管理与数据分析感兴趣的人员学习使用。

本书系统地介绍了大数据的基本概念，保障大数据安全的基本技术和管理策略。主要内容包括大数据的创建、大数据的传输、大数据的存储、大数据的处理、大数据的交换以及大数据的恢复与销毁等过程的安全技术与管理策略，还包括大数据安全态势感知的相关技术以及网络安全等级保护中关于大数据的扩展安全要求。

本书由畅销书作者、微软MVP李锐撰写，融合其23年实战与16年教学经验；旨在通过实际案例与实用技巧，帮助读者一次性掌握Excel数据工具、函数公式和数据透视技术，从而高效处理海量数据，优化工作流程，突破职场效率瓶颈，为未来基于AI的数据管理与应用奠定基础。 本书共16章，分为三部分。第一部分为数据工具的核心应用（第1～5章）：第1章概述企业面临的低效困境，并给出高效办公的解决方案；第2～5章详细解析删除重复值、数据验证、快速填充与条件格式等核心功能，帮助读者构建规范的数据源，掌握数据工具的核心应用技术。第二部分为基于函数公式的数据管理（第6～10章）：结合实战案例，系统讲解逻辑判断、文本处理、日期计算、查找引用与统计计算函数，以实现数据的自动化复杂计算功能。第三部分为数据透视与数据分析（第11～16章）：深入探讨数据透视表与透视图的应用，涵盖数据透视表的创建、布局变换、多维度分析（排序、筛选、统计计算）及透视图展示，助力读者从海量数据中提炼关键信息，实现数据的洞察与分析。

本书由畅销书作者、微软MVP李锐撰写，融合其23年实战与16年教学经验；旨在通过实际案例与实用技巧，帮助读者一次性掌握Excel数据工具、函数公式和数据透视技术，从而高效处理海量数据，优化工作流程，突破职场效率瓶颈，为未来基于AI的数据管理与应用奠定基础。 本书共16章，分为三部分。第一部分为数据工具的核心应用（第1～5章）：第1章概述企业面临的低效困境，并给出高效办公的解决方案；第2～5章详细解析删除重复值、数据验证、快速填充与条件格式等核心功能，帮助读者构建规范的数据源，掌握数据工具的核心应用技术。第二部分为基于函数公式的数据管理（第6～10章）：结合实战案例，系统讲解逻辑判断、文本处理、日期计算、查找引用与统计计算函数，以实现数据的自动化复杂计算功能。第三部分为数据透视与数据分析（第11～16章）：深入探讨数据透视表与透视图的应用，涵盖数据透视表的创建、布局变换、多维度分析（排序、筛选、统计计算）及透视图展示，助力读者从海量数据中提炼关键信息，实现数据的洞察与分析。

本书揭示了云计算环境下的信息资源的形成与演化规律，设计云计算环境下的信息资源集成和服务的顶层框架，提出对应的集成方法和服务模式，突破其中的若干关键技术，并通过验证性应用本课题研究成果的推广应用提供最佳实践。