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出版者:高等教育出版社

作者:周永恒

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2006-5

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787040191677

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 数据库编程
• 编程入门
• 开发工具
• Windows编程
• 教程
• 入门教程
• 经典教程
• 软件开发

《数据掌控与应用：从入门到精通》 一、 揭秘数据力量：为何学习数据管理与应用如此重要？ 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、优化运营、实现创新的核心要素。无论您是初入职场的新人，还是经验丰富的行业精英，掌握有效的数据管理与应用技能，都将为您打开新的视野，赋予您强大的竞争优势。从精细化客户分析到前瞻性市场预测，从高效的库存管理到智能化的生产流程，数据的力量无处不在，而理解和驾驭这些数据，则是解锁其潜能的关键。 本书并非一本关于特定编程语言的教科书，而是旨在为您构建一个关于数据管理与应用的全景认知框架。我们将带领您深入探索数据的生命周期，了解数据是如何被收集、存储、处理、分析，并最终转化为有价值的商业洞察和 actionable insights 的。我们将聚焦于数据在实际业务场景中的应用，解析不同行业如何利用数据优化决策，提升效率，创造价值。 二、 数据世界的基石：深入理解数据结构与存储 在开始任何数据之旅之前，理解数据的本质和存储方式至关重要。本书将引导您认识各种常见的数据结构，从简单的列表、数组到复杂的树形结构、图结构，理解它们在组织和表示信息时的不同优势。我们将深入探讨关系型数据库的设计原则，理解表、字段、主键、外键等核心概念，以及如何通过合理的数据库设计来确保数据的完整性、一致性和可扩展性。 您将了解不同类型的数据库系统，如关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB, Redis），以及它们各自的适用场景和技术特点。我们将重点讲解SQL（Structured Query Language）这一通用数据查询语言，它是操作和管理关系型数据库的“通用语言”。您将学习如何使用SQL进行数据的增、删、改、查，如何构建复杂的查询来提取您需要的信息，以及如何利用SQL优化查询性能。 三、 数据处理的艺术：从清洗到转换的精妙技艺 真实世界的数据往往是“脏”的，包含着错误、缺失值、不一致的格式等问题，这极大地影响了数据的可用性和分析结果的准确性。本书将为您揭示数据清洗的艺术，传授各种实用的数据清洗技术，包括： 识别和处理缺失值： 学习如何检测数据中的缺失值，并根据实际情况选择合适的填充策略，如均值填充、中位数填充、众数填充，或者利用更复杂的预测模型来估计缺失值。 处理异常值： 掌握检测和处理异常值的技巧，理解异常值可能对分析结果造成的影响，并学习如何根据业务背景来判断异常值是否需要移除或修正。 数据格式化与标准化： 学习如何将不同格式的数据统一，如日期格式、文本大小写、单位统一等，确保数据的一致性，便于后续的分析。 去除重复数据： 掌握识别和删除重复记录的方法，避免因重复数据导致分析结果的偏差。 数据转换与特征工程： 了解如何将原始数据转换为更适合分析的特征。这包括数据类型转换、数值变量的离散化、文本数据的编码（如独热编码、词袋模型），以及创建新的派生特征，以捕捉更深层次的信息。 四、 数据分析的洞察：揭示模式与趋势的奥秘 清洗和转换后的数据，才真正展现出其分析的价值。本书将带您走进数据分析的世界，探索如何从数据中挖掘有价值的洞察。我们将从基础的数据探索性分析（EDA）入手，学习如何通过统计学方法和可视化技术来理解数据的分布、变量之间的关系以及潜在的模式。 您将学习： 描述性统计： 理解均值、中位数、方差、标准差等基本统计量，以及如何利用它们来概括数据的中心趋势和离散程度。 数据可视化： 学习如何选择合适的可视化图表（如柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等）来直观地展示数据特征、趋势和关系。我们将探讨如何通过可视化来发现数据中的异常、模式和潜在的关联。 相关性分析： 理解变量之间的相关性，学习如何衡量变量之间的线性关系强度，并识别出可能具有预测能力的变量。 数据分组与聚合： 掌握如何根据特定维度对数据进行分组，并计算汇总统计量，例如按产品类别计算销售额、按地区分析用户增长率等。 五、 数据驱动的决策：将洞察转化为行动 数据分析的最终目的，是将获得的洞察转化为实际的行动，从而驱动业务的改进和增长。本书将重点关注如何将数据分析结果转化为 actionable insights，并应用到实际的业务场景中。 您将学习： 用户行为分析： 如何通过分析用户行为数据，理解用户偏好，识别用户流失风险，并制定个性化的营销策略。 市场趋势预测： 如何利用历史数据和行业信息，预测市场趋势，为产品开发、定价策略和资源分配提供依据。 运营效率优化： 如何通过分析生产、库存、物流等数据，识别瓶颈，优化流程，降低成本，提升运营效率。 风险评估与管理： 如何利用数据分析来识别和评估潜在的业务风险，如信用风险、欺诈风险等，并制定相应的风险控制措施。 A/B 测试与效果评估： 如何设计和执行 A/B 测试，科学地评估不同策略的效果，并基于数据反馈进行迭代优化。 六、 实践出真知：工具与技术的选择 虽然本书不聚焦于特定的编程语言，但了解数据管理与应用过程中常用的工具和技术是不可或缺的。我们将概述市场上一些主流的数据处理和分析工具，例如： 电子表格软件（如 Microsoft Excel, Google Sheets）： 适用于处理中小型数据集，进行基础的数据整理、计算和可视化。 数据库管理系统（如 MySQL, PostgreSQL, SQL Server）： 用于高效存储、管理和查询大型结构化数据。 编程语言（如 Python, R）： 提供了强大的数据处理、分析、建模和可视化的库和框架，是进行深度数据分析的首选。我们将简要介绍 Python 中的 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等常用库，以及 R 语言中的 dplyr、ggplot2 等。 商业智能（BI）工具（如 Tableau, Power BI）： 专注于将数据转化为交互式仪表板和报告，帮助业务用户快速理解数据并做出决策。 本书将通过理论讲解与案例分析相结合的方式，帮助您理解这些工具的适用场景和基本工作流程，但更侧重于培养您独立思考和解决数据问题的能力。 七、 持续学习与发展：拥抱数据驱动的未来 数据科学和数据应用的领域正在飞速发展，新的技术、方法和工具层出不穷。本书的最终目标是为您打下坚实的基础，使您能够自信地探索更高级的数据主题，并具备持续学习的能力。我们将鼓励您保持好奇心，不断实践，并积极参与到数据驱动的社区中。 通过阅读本书，您将不仅仅是获得一套操作指南，更重要的是培养一种数据思维方式——一种能够透过现象看本质，从海量信息中提炼出有价值洞察，并最终驱动明智决策的思维模式。无论您从事哪个行业，无论您的职业目标是什么，掌握数据管理与应用的能力，都将是您在未来数字化浪潮中乘风破浪的强大助力。准备好开启您的数据掌控之旅了吗？

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这本书对于“系统维护和升级”的视角，是很多入门级书籍所忽略的，但恰恰这是职业开发中最核心的部分。它花了相当的篇幅讲解了如何创建和管理库文件（.vcx, .vct），以及如何利用“程序集”的概念来封装功能模块。这让我意识到，编写功能性的代码是一回事，但如何让这些代码在团队协作或者项目迭代中保持稳定和易于修改，是另一个层面的学问。书中关于错误捕获和异常处理的章节处理得相当成熟，它不仅仅教你如何使用`ON ERROR`，更重要的是教你如何在错误发生时，记录足够详细的信息，以便日后分析。这让我对“健壮性”这个词有了更深刻的理解。总而言之，这本书给我的感觉是，它不仅仅教你“怎么做”，更教你“为什么这么做”，并且为你未来转向更复杂的企业级应用开发铺平了道路，绝对是一本物超所值的学习资料。

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这本《Visual FoxPro基础教程》着实让我这个编程新手摸到了门道，尤其是它对数据表操作的讲解，简直是教科书级别的清晰。我记得以前接触其他数据库软件时，光是理解索引和查询的概念就绕了好几圈，但这本书里通过生动的小例子，把这些抽象的东西一下子具象化了。比如，它介绍如何使用`SELECT`语句进行数据筛选和连接，不是干巴巴地罗列语法，而是模拟了一个小型仓库管理的场景，每一步操作都对应着实际的业务需求。我尤其欣赏它对表单设计的细致讲解，从控件的布局到事件驱动编程的初步引入，都讲解得循序渐进。对于像我这样对界面设计一窍不通的人来说，跟着书中的步骤一步步操作，竟然真的能做出一个看起来还算像样的管理界面。说实话，我本来对这种老牌的开发工具抱有偏见，觉得界面一定很丑陋，但这本书让我看到了其强大的灵活性和效率，特别是当它提到如何利用内置的报表生成器快速制作复杂报表时，那种成就感是其他工具短期内难以给予的。这本书对基础概念的打磨，让后续我尝试自己摸索更复杂的功能时，心里踏实多了，感觉不是在盲人摸象，而是站在了一个坚实的地基上。

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对于我这种已经工作了好几年，但一直停留在使用Access或Excel处理数据的人来说，这本书简直是打开了新世界的大门。我之前总是抱怨，为什么公司的数据处理流程总是那么低效，直到翻开这本书，才明白原来可以用更专业的工具来解决这些“小麻烦”。最让我眼前一亮的是它对“项目管理器”的介绍。在传统的认知里，一个“项目”就是一堆文件散落在文件夹里，但《Visual FoxPro基础教程》清晰地展示了如何利用项目管理器进行集中化的管理、编译和部署，这对于维护代码的可维护性来说，简直是质的飞跃。书中对代码的规范性也有着潜移默化的影响，虽然没有长篇大论地讲“最佳实践”，但所有的示例代码都写得结构清晰、变量命名得当，这使得我在模仿和修改时，很容易就能理解作者的意图。而且，它似乎很清楚初学者的痛点，很多看似简单的操作，它都会追根溯源地解释背后的原理，而不是简单地说“这样做就行了”，这种深度剖析，远非那些只停留在表面功能的速成手册可比。

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从排版和学习体验的角度来看，这本书的用心程度是值得称赞的。作为一本技术教程，它没有采用那种黑白印刷、密密麻麻全是文字的枯燥风格。恰恰相反，关键代码块使用了不同的颜色高亮显示，这对于快速定位和记忆语法结构非常有帮助。而且，每一个章节结束后的“动手实践”环节，都设计得非常巧妙，它们不是简单的重复前文内容，而是引入了一个新的变量或一个小小的挑战，迫使你必须灵活运用刚刚学到的知识点。我特别喜欢书中关于“调试”的章节，它没有将调试视为洪水猛兽，而是将其描绘成一个侦探游戏。通过书中对断点设置和变量观察的详细图解，我第一次能够真正“看到”程序执行过程中数据是如何一步步变化的，这极大地提升了我解决自己代码中Bug的能力，比我自己对着屏幕抓瞎有效率高出百倍不止。

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阅读这本教材的过程，感觉就像是有一位经验丰富的老师傅在身旁耐心指导，尤其是在处理数据库的“关系”那一块，讲得深入且实用。我以前总觉得关系型数据库的概念太玄乎，非得搞懂规范化理论才能用。但这本书很巧妙地避免了过多的理论灌输，而是直接用“主键”、“外键”的概念，结合实际的“客户订单”案例，展示了如何建立和维护数据完整性。书中对SQL语法的讲解也非常到位，不同于其他教材只是罗列各种`JOIN`的类型，它会结合具体的查询需求，比如“我要找出所有下过至少两笔订单的客户”，然后给出最简洁高效的VFP实现方式。更难能可贵的是，它对VFP特有的内部命令，比如那些以`DO`开头的程序调用，讲解得非常清晰，使得读者能快速从“写脚本”过渡到“构建应用”。这套逻辑的构建，让我明白VFP不仅仅是一个查询工具，它是一个完整的开发环境，而这本书就是一把开启这扇门的钥匙。

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