Visual Basic实验与实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:李傲霜

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2004-1

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787505399983

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 编程入门
• 实验教程
• 实训教程
• 教学
• 计算机基础
• 编程教学
• 代码示例
• 软件开发

探寻数据世界的奥秘：数据挖掘、机器学习与商业智能实战指南 图书简介 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼出有价值的洞察力，已成为衡量个人与组织竞争力的关键指标。本书并非专注于特定的编程语言或已有的应用框架，而是致力于为读者构建一个全面、深入且极具实践性的“数据科学思维工具箱”。我们聚焦于数据从采集、清洗、分析到最终决策支持的全生命周期，旨在培养读者解决复杂商业问题的能力，而非仅仅掌握工具的使用方法。 第一部分：数据素养与思维的重塑 本篇旨在为读者奠定坚实的数据科学基石。我们首先探讨“数据素养”的内涵，强调理解数据的来源、质量和局限性是高效分析的前提。传统的统计学概念在现代大数据环境中如何演变？我们将深入剖析描述性统计、推论性统计的边界，并重点讲解因果推导的严谨性，避免常见的逻辑谬误。 随后，我们将引入数据思维模型（Data Mindset）。这不仅仅是关于技术，更是关于视角。我们将通过多个真实的商业案例，展示如何将模糊的商业问题转化为可量化的数据挑战。例如，一家零售商面临库存积压问题，我们如何通过定义关键绩效指标（KPIs）、构建数据流图，将问题分解为可执行的数据任务。本部分强调批判性思考在数据分析中的核心地位。 第二部分：数据清洗与预处理的艺术 高质量的分析始于高质量的数据。本部分将详尽阐述数据预处理的复杂性和必要性。我们不会拘泥于某个特定工具的语法细节，而是侧重于背后的算法思想与策略选择。 缺失值处理的深度探讨： 抛弃简单的均值填充，我们将引入基于模型的插补技术，如回归插补、多重插补（MICE）的原理剖析，并讨论在时间序列和高维数据中选择不同策略的权衡。 异常值检测与鲁棒性： 异常值并非总是“错误数据”，它们可能是重要的信号。我们将对比基于距离（如LOF）、基于密度（如Isolation Forest）和基于模型（如Tukey's Fences的非参数扩展）的检测方法，并探讨在哪些业务场景下应采用鲁棒性统计方法。 特征工程的创造性： 这是数据科学中最具“艺术性”的一环。我们将系统性地介绍特征构建的五大类方法：变换（如Box-Cox）、组合（如交互项）、离散化（分箱策略的科学性）、编码（如Target Encoding的偏差控制）以及降维的本质理解（PCA/t-SNE的几何意义）。 第三部分：核心分析技术与建模范式 本部分深入探讨驱动现代数据分析的两大核心支柱：探索性数据分析（EDA）的高级应用与预测建模的构建。 探索性数据分析（EDA）的高级应用： EDA远不止于绘制直方图。我们将教授如何利用多变量可视化技术，如平行坐标图、旭日图和网络图，来揭示数据间的非线性关系和潜在的群组结构。同时，重点讲解如何通过敏感性分析（Sensitivity Analysis）来评估模型输入参数的小幅变动对结果的影响程度，确保模型的稳定性和可信度。 预测建模的深度剖析： 我们将跳出简单的线性回归，系统梳理预测模型的演进路径。 1. 广义线性模型（GLM）的普适性： 从逻辑回归到泊松回归，理解连接函数和指数族分布在处理不同类型因变量（二元、计数、率）时的结构优势。 2. 集成学习的策略选择： 详细对比Bagging（如Random Forest的偏差-方差权衡）、Boosting（如Gradient Boosting Machines的迭代优化过程）以及Stacking（多模型融合的智慧）。重点在于理解何时选择哪种集成策略以应对过拟合或欠拟合的挑战。 3. 非参数模型与核方法： 探讨支持向量机（SVM）中核函数的几何解释，以及K近邻（KNN）在确定“邻居”数量（K值）时的业务考量。 第四部分：从预测到行动：商业智能与结果解释 数据分析的终极目标是指导决策。本部分专注于模型评估、结果的可解释性以及报告的有效性。 模型验证的严谨性： 交叉验证（Cross-Validation）的变体（如留一法、Stratified K-Fold）的选择依据。对于分类问题，不只关注准确率（Accuracy），更要深入分析精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC/AUC曲线的业务含义。对于回归问题，理解残差分析的重要性。 可解释性AI（XAI）的基础： 在“黑箱模型”盛行的今天，解释其决策逻辑至关重要。我们将介绍局部解释方法（如LIME）和全局解释方法（如SHAP值），帮助读者在复杂的树模型或神经网络中，定位关键特征对单个预测结果的贡献。 叙事性报告与可视化实践： 优秀的可视化不是图表的堆砌，而是故事的讲述。本章教授如何根据受众（高层管理者、技术团队）的需求，设计信息密度适宜的仪表板（Dashboards），并强调数据可视化中应避免的认知陷阱（如误导性的坐标轴起点）。 本书的结构设计力求层次分明，从宏观的数据思维到微观的算法实现策略，再到最终的商业落地，提供了一套完整的、跨越技术鸿沟的实战框架。读者将收获的，是对数据内在规律的深刻理解，以及驾驭复杂数据问题的信心与能力。

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这本书的封面设计得相当吸引人，那种深邃的蓝色调搭配简洁的字体，立刻让人感受到一种专业和严谨的气息。拿到手里，分量感十足，这通常意味着内容扎实，不是那种轻飘飘的入门读物。我尤其欣赏它在目录编排上的匠心独运。从基础的数据类型到复杂的面向对象概念，再到最后的小项目实战，逻辑链条衔接得天衣无缝。它没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是选择了一个非常平滑的切入点，就像一个经验丰富的导师，带着你一步步揭开编程世界的面纱。尤其是那些配图和代码示例，清晰得让人过目不忘，即便是初学者，也能迅速抓住重点。这本书的结构设计，让学习过程本身变成了一种享受，而不是煎熬。

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这本书在深度和广度上找到了一个近乎完美的平衡点。它既没有为了迎合绝对的初学者而过度简化，导致学完后仍感到“空中楼阁”；也没有一味追求高深的技术点而让普通读者望而却步。例如，它对控件事件处理的阐述，详尽到令人惊叹，几乎涵盖了所有常见的交互场景，让人感觉自己手里的工具箱被塞得满满当当。更难能可贵的是，它对错误处理和调试技巧的重视程度，这往往是许多教材中被轻描淡写的部分。书中提供的那些调试心得，简直就是高手之间的“暗语”，能让你在面对程序崩溃时，不再手足无措，而是能迅速定位问题所在。读完后，我感觉自己对程序的“健壮性”有了全新的认识。

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如果要用一个词来形容我使用这本书的整体感受，那就是“信赖”。这套教材给我的感觉是极其可靠和稳定，它似乎早就预料到了学习过程中会遇到的所有困难。比如在介绍数据库连接的那一部分，它对ADO.NET模型的不同层级划分描述得极其透彻，甚至连不同版本的框架在配置上的细微差别都有所提及，这显示出编著者团队在技术细节上的精益求精。我发现自己越来越习惯于在遇到新技术点时不急着去网上搜索碎片化的信息，而是先翻阅这本书，因为我知道，这里提供的解释一定是经过系统梳理和验证的，结构清晰，不会误导人。这种踏实的学习体验，在如今信息爆炸的时代尤为珍贵。

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我不得不说，这本书的讲解方式充满了“实战派”的风格。它不像有些教材那样，堆砌着大段枯燥的语法定义，而是紧密围绕着“解决实际问题”这个核心来展开的。书中许多章节都设计了“你来试试看”或者“常见陷阱分析”这样的环节，这对于培养我的编程直觉至关重要。我记得有一次，我在处理一个关于文件I/O的练习时卡住了很久，翻阅了书中的相关章节后，作者用一个非常巧妙的比喻——将文件操作比作管理一个仓库的进出货流程——瞬间打通了我的思路。这种将抽象概念具象化的能力，是这本书最大的亮点之一。它不仅仅告诉你“怎么做”，更深层次地解释了“为什么这么做”，培养的是一种编程思维的根基。

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这本书的排版和印刷质量也值得称赞，这极大地提升了阅读的舒适度。纸张的质地恰到好处，不反光，长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。更重要的是，代码块的字体选择非常专业，行号清晰可见，使得在对照书本和自己的IDE进行调试时，查找特定代码行变得异常轻松。它在视觉层面上给予了读者极大的友好度，这绝非可有可无的细节，而是体现了编者对学习者体验的尊重。我尤其欣赏那些被特别标注出来的“知识点总结”或“高级技巧提示”，它们就像是旅途中的路标，让我在知识点密集的章节中保持方向感，不会迷失在细节的汪洋大海里。这是一本可以放在案头，时常翻阅的实用参考书。

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