1、《SQL Server2000数据库项目案例开发（实践篇）》这本书的初衷并非单一地传授数据库管理系统的开发技术，而是以一个实际的数据库项目开发为例，全面讲解项目开发的整个流程。书中分为7章，详细涵盖了项目开发的各个环节，包括：开发规划、需求分析、框架设计、项目实施、测试发布以及系统维护等。
2、SQLServer2000数据库教程提供了一个全面的入门指南，从基础的SQL语言和SQL Server 2000操作开始，逐步深入。教程以实例为依托，全面阐述了数据库开发的基本流程和关键环节。首先，读者将学习到SQL Server 2000工具的使用，包括Transct-SQL语言的基础知识。
3、本书着重讲解SQL Server 2000的中文应用，涵盖了这款由Microsoft推出的强大数据库管理系统的关键方面。首先，读者将深入了解SQL Server 2000的基础概念，包括其在数据库领域的革新性地位。在数据库管理部分，读者将学会如何有效地管理数据库，包括表的创建、使用和维护。
1、个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试 未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统，为客户洞察提供支持，将客户洞察发展成一种企业级的战略能力，并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下，零售商的所有业务职能部门在制定决策时，将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。
2、当然，新零售的成功案例并非没有，本文就试图分析几个平台的成功之处，供业界借鉴参考。先锋典型：盒马鲜生 盒马鲜生以其精准的市场定位和差异化策略取得了成功。首先，盒马鲜生的市场定位非常准确，它不是一个简单的生鲜零售商，而是一个生鲜餐饮综合服务企业。
3、啤酒+尿布（神方案）全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
4、大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
5、SAAS平台链接海量商户，消费大数据助力服务C端 数字化解构重构零售产业，提供端到端的商业SaaS解决方案。通过零售联合云一站式解决方案，帮助零售商和品牌商数字化转型，并为其提供数据增值服务，各种消费大数据一目了然，助力B端客户，服务C端消费者。
数据的积累、数据的挖掘，分析、归纳、整理，是数据分析师所必须俱备的基本素养，没有它，你永远是匹夫之勇。蛋挞与曼城队2011年夏天，曼城队助理教练大卫·普拉特决定利用数据分析来解决球队在表现方面遇到的一个棘手难题。普拉特发现，尽管球队阵容中拥有多名高大强壮的球员，但他们的角球得分情况却不尽如人意。
线上商品转化率高达35%，远高于传统电商。 乍一看，这些数据确实很闪光。但真相却需要“庖丁解牛”般的分析—— 第一点，金桥店的优秀表现并不能代表整体。很多零售企业都会有明星店铺，这些明星店铺的单店经营业绩都是金桥店所不能比拟的。 第二点，线上订单占比问题。
数字化转型是建立在数字化转换基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。企业要进行数字化转型主要因为中国经济增长放缓、行业竞争激烈、用户需求越来越苛刻和个性化。企业数字化转型是用数字化技术对业务的重构、流程的重构和组织的重构，实现业务转型、创新和增长。
选股。每天晚上，徐翔都会看一遍上市公司的公告，搜集新闻、政策、事件等各方面的信息，对有潜力的消息分析，选择好第二天的买入标的。 下单。在挑选完有潜力的个股后，如果觉得题材有爆发力，徐翔会在当天晚上或第二天开盘前通过营业部席位在个股涨停价位下单。 锁定挂单。
对于微信来说，客户地域、性别虽然也需要数据分析解读，但确认相对比较容易。对于其它数据公司来说，地域依然可以通过IP或手机终端GPS获取，但性别更可能就是一个数据分析出的可能属性。
为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。
在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。
通过卫星遥感影像解译，最终生成清镇市喀斯特地区石漠化强度级别空间分布图（照片3-6），利用GIS的数据分析功能，统计出各级别的面积、图斑及百分比等（表3-6），以利于进一步分析。
三个领域大数据应用案例分析 无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。
案例：如何利用数据分析目标客户群 传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据，或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。而电商模式下，我们可以用更小成本获取海量交易数据，进而分析消费者特征，定位目标消费人群。魔方的大量数据都是源自成交，可以帮助商家理解消费行为。
