计算机应用基础教程实验指导书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国科学技术大学出版社

作者:张平

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:9.0

装帧:

isbn号码:9787312011740

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用基础
• 计算机基础
• 实验指导
• 教程
• 高等教育
• 计算机技能
• 办公软件
• 信息技术
• 实践教学
• 课程教材

《数据分析的艺术与实践》 在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞见，已经成为个人和组织成功的关键。本书《数据分析的艺术与实践》正是为应对这一挑战而生，它将带领读者深入探索数据分析的每一个重要环节，从概念的理解到实际的应用，提供一套系统、全面且极具操作性的指导。 本书特色与核心内容： 构建坚实理论基础： 书中首先系统阐述了数据分析的基本概念、原理和方法论。读者将学习到数据的类型、度量方式，以及描述性统计和推断性统计的核心思想。我们将深入剖析统计学的基石，理解概率分布、假设检验、置信区间的意义，为后续的数据建模和分析奠定牢固的理论根基。本书强调的不是枯燥的公式推导，而是这些统计学概念如何在现实世界的数据分析场景中发挥作用，帮助读者形成数据驱动的思维模式。 精通数据处理与清洗： 真实世界的数据往往是混乱、不完整且存在噪声的。本书将花费大量篇幅讲解如何有效地进行数据收集、数据清洗和数据预处理。读者将学习到如何处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据转换、特征工程（如变量编码、特征缩放），以及如何整合来自不同来源的数据。这些技术是保证后续分析结果准确性和可靠性的基石，本书将通过大量实例，展示这些操作的实用技巧。 掌握核心数据分析技术： 本书涵盖了多种主流的数据分析技术，包括但不限于： 探索性数据分析（EDA）： 通过可视化和统计摘要，深入理解数据的内在结构、分布特征和变量间的关系。读者将学习到如何利用图表（如散点图、柱状图、箱线图、热力图）来发现模式、趋势和潜在的关联。 回归分析： 学习如何建立预测模型，理解变量之间的线性或非线性关系，并进行预测。本书将深入讲解线性回归、多元回归等模型，并讨论模型的评估指标和如何解释回归结果。 分类分析： 掌握将数据划分到不同类别的技术，广泛应用于客户细分、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。读者将学习逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等经典分类算法，以及如何评估分类模型的性能。 聚类分析： 学习如何发现数据中的自然群体，实现无监督学习。本书将介绍K-Means、层次聚类等常用算法，并探讨聚类结果的解释和应用。 时间序列分析： 针对具有时间顺序的数据，学习预测未来趋势的方法。读者将了解ARIMA模型、指数平滑等经典时间序列模型，并学习如何处理季节性、趋势性等因素。 拥抱数据可视化： “一图胜千言”。本书高度重视数据可视化在数据分析中的作用，将其视为沟通分析结果、揭示洞察的关键手段。读者将学习如何根据数据类型和分析目的，选择最合适的可视化图表。本书将指导读者使用流行的可视化工具和库（例如，会涉及Python中的Matplotlib、Seaborn，或R中的ggplot2等）创建高质量、信息丰富的图表，从而清晰地传达数据中的故事。 实战项目驱动： 理论学习固然重要，但实际操作才能真正巩固知识。本书贯穿了多个贴近实际应用的数据分析项目。这些项目涵盖了商业分析、市场研究、运营优化、科学实验等多个领域，让读者有机会将所学知识应用于解决真实世界的问题。每一个项目都包含了完整的数据分析流程，从数据获取、清洗、探索、建模到结果解释和报告撰写，力求让读者在实践中熟练掌握数据分析的全貌。 工具与技术选型： 为了使本书更具实践性，我们将介绍并应用当前行业内主流的数据分析工具和编程语言。例如，读者将接触到Python（及其强大的数据科学库如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）或R语言，学习如何利用它们高效地进行数据处理、统计分析和模型构建。同时，也会适当介绍SQL在数据提取和管理中的作用。本书的目标是让读者在完成学习后，能够自信地运用这些工具开展自己的数据分析工作。 数据报告与沟通： 数据分析的最终目的是为了驱动决策。本书强调数据分析结果的有效沟通。读者将学习如何撰写清晰、简洁、有说服力的数据分析报告，如何将复杂的技术洞察转化为易于理解的商业语言，以及如何通过演示有效地向不同受众传达数据价值。 目标读者： 本书适合所有对数据分析感兴趣的读者，包括但不限于： 希望提升数据处理和分析能力的在校学生。 希望在工作中更好地利用数据进行决策的职场人士，如市场专员、产品经理、运营经理、业务分析师等。 希望转行或深入了解数据科学领域的初学者。 任何渴望掌握从原始数据中挖掘有价值信息技能的个人。 《数据分析的艺术与实践》将是一本伴随您数据分析之旅的得力助手，它不仅教授您“做什么”，更重要的是教会您“为什么这么做”以及“如何做得更好”。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，发现隐藏的规律，做出更明智的决策，从而在竞争激烈的时代中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经有一些计算机基础的学习者，我更关注的是教程中对新技术的接纳程度和深度解析。翻开这本书，我立刻被其中对云计算和大数据基础概念的介绍所吸引。它并没有停留在表面概念的罗列，而是用了很多图表和实例来解释这些前沿技术是如何与我们日常的计算机应用结合起来的，比如如何通过简单的云存储服务来管理个人文件，或者如何理解数据可视化在决策中的作用。这种与时俱进的编排方式，极大地提升了这本书的实用价值。我发现，即便是面对这些相对抽象的话题，作者也巧妙地运用了类比和比喻，使得即便是非计算机专业背景的读者也能迅速抓住核心要点。更让我惊喜的是，书中对信息安全基础知识的强调，这一点在当前的数字时代显得尤为重要，作者没有敷衍了事，而是认真地介绍了常见的网络攻击类型和基本的防范措施，这种对用户负责的态度，非常值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

与其他市面上充斥的那些理论多于实践的教材相比，这本书的语言风格显得异常的亲切和务实。它没有使用太多高深的学术术语来故作高深，而是用一种如同资深同事在旁边指导般的语气来讲解复杂的概念。特别是对于一些容易混淆的知识点，作者总是能提出一些非常巧妙的记忆方法或者日常观察的例子，瞬间就能打消读者的困惑。例如，在解释文件系统结构时，作者将之比喻成图书馆的书架和图书卡，一下子就让概念形象化了。这种“去魅”的技术解读，极大地降低了计算机科学的门槛，让那些原本对技术抱有畏惧心理的读者也能鼓起勇气去尝试和探索。总而言之，这本书的价值在于它成功地架设了一座从零基础到熟练应用之间的坚实桥梁，对于任何想要系统性掌握计算机应用技能的人来说，都是一本不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

我是一个习惯于通过大量练习来巩固知识的人，所以一本好的实验指导书对我来说，实操环节的质量至关重要。这本书在这方面的表现超出了我的预期。实验项目的设置非常贴合实际工作场景，而不是那些脱离实际的“空中楼阁”。比如，它不仅仅教你如何使用Word进行文档编辑，而是设计了一个小型报告撰写的综合实验，要求你综合运用排版、图表插入、目录生成等多个技能点。更重要的是，每一个实验都提供了明确的预期结果和详细的步骤拆解，即便是遇到错误，书后附带的“常见问题排查”部分也能快速提供线索。这种结构鼓励了学生去主动思考“为什么会这样”，而不是机械地跟随指令。这种以项目驱动的学习模式，才是真正培养动手能力的关键所在，让人感觉学到的不仅仅是软件操作，更是解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配得恰到好处，既有科技感又不失稳重。我特意翻阅了一下目录，发现它的编排逻辑非常清晰，从基础的硬件知识讲起，逐步深入到软件操作和网络应用，内容覆盖面广，几乎涵盖了计算机应用的所有核心领域。对于初学者来说，这样的结构无疑是极大的福音，能够让他们循序渐进地建立起完整的知识体系，避免了那种东一榔头西一棒子的碎片化学习体验。尤其是关于常用办公软件的部分，讲解得细致入微，即便是那些平时不太常用的高级功能，作者也用非常生活化的语言进行了阐述，让人感觉学习的过程轻松愉快，而不是枯燥乏味。我个人特别欣赏作者在理论与实践之间的平衡把握，既保证了知识的深度，又确保了学习的可操作性，这一点在当前的教程中是相当难得的。可以说，这本书在视觉传达和内容组织上都展现出了专业的水准，让人对接下来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场视觉盛宴，每一个章节的布局都经过了深思熟虑。我一直觉得，一本好的技术教程，排版质量和内容的逻辑性同等重要，因为糟糕的排版会严重干扰阅读的连贯性。在这本书里，标题、小标题、正文、图注之间的层级关系处理得极其到位，重点信息通过加粗或者不同的字体颜色被有效地凸显出来，读者可以迅速定位到自己需要关注的内容。再看那些配图，它们不再是那些晦涩难懂的流程图，而是经过精心设计的示意图，清晰地展示了操作步骤或者原理结构。我记得有一部分关于操作系统界面定制的讲解，配上的截图都是最新版本的，而且标注非常清晰，让人一看便知每一步应该点击哪里。这种对细节的极致追求，充分体现了编者对读者体验的尊重，读起来丝毫没有累赘感，学习效率自然也就水涨船高了。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆