具体描述
《21世纪高职高专新概念教材·Access2003应用技术》采用任务驱动方式介绍Access2003数据库管理系统的各项功能，讲解关系数据库的基本概念以及面向对象程序设计的方法。并结合实例介绍数据库应用系统开发的基本原理与方法，介绍Access2003数据库系统的网络应用及其安全机制设置技术。
实例“零售商店管理信息系统”将贯穿全书例题，以理论联系实际的方法讲解知识，介绍操作技能，叙述详尽，概念清晰。读者可以通过一边学习、一边实践的方式，完成实例设计，进而达到掌握Access2003数据库应用系统开发技术的学习目的。
《21世纪高职高专新概念教材·Access2003应用技术》内容全面，结构完整，深入浅出，图文并茂，通俗易懂，可读性、可操作性强，既适合作为各类高校学生学习数据库应用技术的教材，也适合作为数据库应用系统开发人员的技术参考书籍使用。
《21世纪高职高专新概念教材·Access2003应用技术》配有实例数据库，其中包含教学使用的设计过程实例，安全机制设置实例，发布数据库实例，便于教学或自学使用。《21世纪高职高专新概念教材·Access2003应用技术》还配有电子教案。
图书名称：《Python数据科学实战指南》 图书简介 （一）前言：迎接数据驱动的时代浪潮 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心要素。从海量日志到传感器读数，从社交媒体互动到基因测序结果，我们正以前所未有的速度积累着数据财富。然而，原始数据本身价值有限，只有经过有效的清洗、处理、分析和可视化，才能转化为洞察力，指导我们做出更明智的决策。《Python数据科学实战指南》正是为了填补这一知识鸿沟而诞生的专业书籍。 本书旨在为广大希望系统掌握现代数据科学工具链，特别是利用Python生态系统解决实际问题的读者提供一本详尽、实操性强的技术手册和学习路径图。我们深知，数据科学并非高不可攀的理论迷宫，而是需要结合编程技能、统计思维和领域知识的综合应用科学。因此，本书的编写严格遵循“理论指导实践，实践反哺理论”的原则，确保每一章节的知识点都能通过实际案例得以验证和巩固。 本书面向的对象广泛，包括但不限于：有一定编程基础（不一定是Python，C++或Java基础亦可）的IT专业人士、希望转型数据分析师或数据科学家的在职人员、对数据挖掘和机器学习充满热情的大学生和研究生，以及希望将数据驱动能力集成到现有业务流程中的企业技术管理者。 （二）全景式技术路线图：Python数据科学的核心组件 本书内容覆盖了数据科学生命周期中的关键环节，构建了一个完整且相互支撑的技术栈： 第一部分：Python环境与基础准备（奠定基石） 本部分首先会迅速带领读者搭建起一个高效、稳定的Python数据科学开发环境。我们将详细讲解Anaconda发行版的安装与管理，如何使用Conda进行环境隔离与包管理。重点会放在NumPy（Numerical Python）的深度解析上。读者将学会如何高效地创建、操作多维数组（ndarray），理解向量化操作的底层原理，以及利用广播机制优化大规模数值计算的性能。这是后续所有复杂计算的性能基础。 第二部分：数据处理与清洗的艺术（数据预处理的核心） 真实世界的数据充斥着缺失值、异常值、非结构化文本和不一致的格式。本部分将聚焦于Pandas库，这是数据处理的“瑞士军刀”。 我们将深入讲解DataFrame和Series的结构特性，详细阐述数据导入/导出（CSV, Excel, SQL数据库等）的最佳实践。核心章节会放在数据清洗上：如何处理缺失值（插补、删除策略），如何识别和处理异常值（基于统计或领域知识的方法），如何进行数据透视、分组聚合（Groupby操作的精髓），以及时间序列数据的特殊处理技巧。最后，我们将探讨数据规整化（Reshaping）和数据合并/连接（Merge/Join）的复杂场景。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化表达（洞察的发现者） 数据分析的价值在于发现数据背后的故事。本部分将重点介绍Matplotlib和Seaborn两大可视化工具。 读者将学习如何根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型（直方图、箱线图、散点图、热力图、提琴图等）。本书不仅教授基础绘图语法，更强调“有效”的可视化——如何通过精心的图表设计（颜色、标签、坐标轴处理）来突出关键信息，避免误导。探索性数据分析的章节将通过多个真实数据集案例，演示如何利用统计摘要和可视化手段快速形成初步假设。 第四部分：机器学习理论与Scikit-learn实战（模型构建的引擎） 这是本书的核心应用部分，聚焦于Scikit-learn生态系统。我们将清晰梳理机器学习的分类（监督学习、无监督学习、强化学习），并重点围绕前两者展开： 监督学习： 详细讲解线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及梯度提升树（如XGBoost/LightGBM的集成思路）。每种算法都会结合理论推导、参数解释和Scikit-learn中的实现细节。 无监督学习： K-Means聚类、DBSCAN以及主成分分析（PCA）用于降维和特征提取的内容将被详述。 关键概念如模型训练、交叉验证、偏差-方差权衡、正则化以及模型评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的选取和解释，将贯穿所有模型实战案例。 第五部分：高级主题与性能优化（迈向专业级应用） 为了满足对性能和深度学习有需求的读者，本书的最后部分将触及更前沿和专业的话题： 1. 特征工程深化： 如何进行特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）和特征构建（多项式特征、交互特征）。 2. 模型调优： 深入探讨Grid Search、Randomized Search以及更高效的贝叶斯优化（配合`scikit-optimize`或`Hyperopt`的简介）。 3. 大数据初步探索： 介绍如何利用Dask框架对超出行内存限制的数据集进行并行化计算，为向Spark等分布式系统过渡打下概念基础。 4. 模型部署概念： 简要介绍如何使用Flask/Streamlit将训练好的模型封装成简单的Web服务接口，实现初步的应用演示。 （三）本书的独特优势与实践导向 《Python数据科学实战指南》的编写风格力求严谨而不失亲和力，强调“动手做中学”。本书的每一章都附带有“实战演练”环节，这些演练均基于公开可获取的真实数据集（如Kaggle精选数据集、UCI机器学习库数据），确保读者可以立即复现和验证所学知识。 我们避免了过于冗长和脱离实际的数学证明，转而将重点放在如何用Python代码高效、稳定地解决现实世界的问题上。本书注重的是工具链的集成与应用思维的培养，而非单一算法的堆砌。通过阅读本书，读者将能够独立完成一个完整的数据科学项目——从数据获取到最终洞察的转化。 （四）结语 数据科学是一门实践性极强的学科。掌握了这些工具和方法，读者将获得驾驭复杂数据的能力。我们相信，《Python数据科学实战指南》将成为您数据科学学习旅程中，不可或缺的得力伙伴和技术基石。翻开下一页，开始您的数据探索之旅吧。
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