计算机应用基础

计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:宋晏
出品人:
页数:370
译者:
出版时间:2007-8
价格:31.0
装帧:平装
isbn号码:9787121047459
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机基础
  • 应用
  • 入门
  • 办公软件
  • 信息技术
  • 数字化
  • 学习
  • 教材
  • 基础知识
  • 技能
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具体描述

本书根据教育部全国高校网络教育考试委员会制定的“计算机应用基础”考试大纲(以下简称“大纲”)编写,介绍了计算机的基本知识和一些常用软件,主要内容包括计算机基础知识、中文Windows操作系统、Word字处理软件、Excel表格处理软件、PowerPoint 演示文稿处理软件、计算机网络基础与Internet应用、多媒体技术与应用、信息安全与网络道德。另外,在“大纲”的基础上补充了关于计算机常用工具软件的介绍。本书坚持学以致用的原则,强调计算机知识的应用性,采用案例驱动、问题牵引的讲解方法,突出学习的目的性和主动性;语言简洁,充分利用图表展现更多的信息;在问题叙述过程中,注意突出原理和操作目的。因为“大纲”考虑到全国各地区计算机技术发展的不平衡性,所以操作系统和Office组件的版本定位比较低。本书在编写过程中注意突出软件使用的一般性,克服了版本所带来的教材老化问题,使教材具有更长的生命期。 本书是全国高校网络教育“计算机应用基础”课程的参考教材,也可作为各学校“计算机应用基础”类课程的教材和初学者的自学参考书。

好的,根据您的要求,这是一本不包含《计算机应用基础》内容的图书简介: 《数据之巅:现代企业智能决策与实践指南》 第一章:数字时代的商业图景与数据驱动的必然性 在信息爆炸与技术迭代加速的今天,企业运营的核心逻辑正在经历一场深刻的变革。传统的经验主义和直觉判断正逐渐被精准、实时的决策模型所取代。本书旨在为企业高层管理者、战略规划师以及渴望实现数字化转型的中高层专业人士,勾勒出一幅清晰的“数据驱动”转型蓝图。 本章首先剖析了当前全球商业环境的复杂性,从宏观经济波动到消费者行为的碎片化趋势,强调了信息不对称性对企业竞争力的制约。我们深入探讨了“数据资产”的真正价值——它不再仅仅是记录历史的档案,而是预测未来、优化流程、创造新商业模式的关键生产要素。 我们将详细介绍数据驱动型组织(Data-Driven Organization)的内涵与外延,区别于仅仅拥有大量数据但缺乏有效利用能力的“数据堆积型”企业。核心内容包括:建立自上而下的数据文化、构建跨部门的数据治理框架,以及如何将数据洞察融入日常运营的每一个环节。我们不会涉及任何关于基础计算机操作或办公软件使用的内容,而是专注于战略层面的数据思维重塑。 第二章:数据生命周期管理与质量保障体系构建 高质量的数据是有效决策的基石。本章聚焦于企业数据从产生、采集、存储、处理、分析到最终归档的完整生命周期管理。 我们将详细阐述数据治理(Data Governance)在现代企业中的核心作用。这包括定义清晰的数据所有权、建立标准化的元数据管理体系,以及实施跨系统的业务术语一致性标准。我们提供了一套实用的框架,用于评估现有数据的成熟度,并制定分阶段的数据质量提升路线图。内容涵盖数据清洗、去重、标准化以及异常值检测的技术策略,但重点在于管理流程和组织架构的优化,而非具体的编程实现。 此外,本章对新兴的数据存储技术进行了审视,对比了传统关系型数据库、NoSQL数据库以及现代数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)架构的适用场景。我们关注的是如何根据业务需求选择最优的存储基础设施,确保数据的可访问性、安全性和扩展性,帮助企业避免“数据孤岛”的陷阱。 第三章:高级分析方法论:从描述性到规范性智能 数据只有被有效分析,才能转化为价值。本章是本书的理论核心,深入剖析了企业常用的高级分析技术及其在不同业务场景下的落地应用。 内容将涵盖描述性分析(发生了什么)、诊断性分析(为什么发生)、预测性分析(将要发生什么)以及规范性分析(我们应该做什么)这四个层次。我们将重点介绍回归分析、时间序列建模在需求预测中的应用,以及聚类分析、关联规则在客户细分与推荐系统中的实践。 特别地,本章将用大量篇幅探讨机器学习(Machine Learning)在商业智能中的角色,例如如何构建和评估分类模型(如客户流失预警)和回归模型(如动态定价策略)。我们侧重于业务人员如何理解模型的输出、如何验证模型的有效性,以及如何将模型嵌入业务流程中,实现自动化决策支持,而不是深入讲解算法背后的数学原理或编程代码。 第四章:数据安全、隐私合规与伦理考量 随着数据采集范围的扩大,数据安全和隐私保护已成为企业生存的关键议题。本章为管理者提供了应对复杂监管环境的实用指南。 我们将解析GDPR、CCPA等全球主要数据保护法规对企业数据处理活动提出的具体要求,并提供构建“隐私合规性”的系统性方法。内容涉及数据加密技术在传输和存储中的应用原则、访问控制策略的精细化管理,以及如何实施匿名化和假名化技术以平衡数据利用与用户隐私。 此外,本章着重探讨了数据分析中的“算法偏见”与伦理风险。我们分析了历史数据中可能存在的固有偏见如何被算法放大,并提出了一系列治理框架和审计流程,以确保数据驱动的决策过程是公平、透明和负责任的。 第五章:数据可视化与叙事的力量 再复杂的分析结果,如果不能被有效传达,也无法转化为行动。本章专注于如何将抽象的数字转化为直观、富有说服力的商业故事。 我们探讨了有效数据可视化设计的核心原则,区分了描述性图表(如趋势图、对比图)与探索性图表(如散点图矩阵)的适用场景。内容将批评常见的误导性图表设计,并介绍如何利用交互式仪表板(Dashboards)来支持管理层的实时监控与深入钻取分析。 叙事技巧是本章的另一重点。我们将教授如何围绕业务问题构建“数据叙事流”,确保数据、洞察、结论和建议之间的逻辑链条完整清晰。这包括如何选择合适的视角、如何锚定关键指标,以及如何为不同的受众(技术团队、运营团队、董事会)定制信息呈现的深度和广度。 第六章:前沿技术对企业智能化的影响与未来展望 本章将目光投向未来,探讨新兴技术如何持续重塑企业的智能决策能力。 我们将分析人工智能(AI)的最新进展,特别是生成式AI(Generative AI)在内容生成、代码辅助和复杂模拟场景中的潜力,及其对传统BI(商业智能)范式的颠覆。同时,本书也将审视物联网(IoT)数据流如何与企业级数据平台深度融合,实现对物理资产的实时监控与预测性维护。 最后,本章提出了企业在未来五年内应重点关注的战略投资领域,包括建立可解释的AI(XAI)机制、构建混合云数据架构的迁移路径,以及培养适应持续学习型组织所需的跨学科人才梯队。本书的结论部分旨在激发读者,将数据视为推动企业下一轮增长的战略引擎,而非仅仅是IT部门的技术负担。 --- 本书面向所有寻求在数字化浪潮中保持领先地位的决策者和实践者,提供的是一套高级的、战略性的、面向业务价值的数据应用与治理的全面指南。本书内容完全聚焦于数据分析、治理、安全和战略应用,与基础计算机操作或软件使用指导无任何关联。

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这本《计算机应用基础》的教材,说实话,拿到手里的时候,我心里是有点忐忑的。毕竟现在科技发展这么快,生怕内容又跟不上时代了。但翻开第一章,那种熟悉的、循序渐进的讲解方式立马让我安心了不少。它没有一上来就抛出一堆高深的理论,而是从最基础的计算机硬件构造讲起,像是给一个完全不懂电脑的朋友拉着手,一步步带你认识这个“庞然大物”。我尤其欣赏它在操作系统部分的叙述,没有过多地纠结于某个特定版本的操作细节,而是抓住了核心的理念——比如文件管理、进程调度这些,用非常形象的比喻来解释,即便是对界面操作都不太熟练的人,也能大致明白背后的逻辑。比如讲到内存管理时,它竟然用了一个图书馆藏书的比喻,一下子就让我这个学文科出身的人茅塞顿开。当然,初学者可能会觉得某些地方略显枯燥,比如对二进制和十六进制的转换,但这部分作为基础知识又不可或缺。总的来说,它像是一位耐心且知识渊博的导师,为初学者铺设了一条坚实而平坦的入门之路,让人对计算机世界不再感到畏惧,而是充满了探索的欲望。如果说有什么小小的遗憾,可能是对前沿技术如云计算、大数据在应用层面的介绍可以再增加一些鲜活的案例,毕竟理论结合实际才能更好地激发学习热情。

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从整体的教学设计理念来看,《计算机应用基础》明显倾向于培养使用者的“计算机素养”,而非培养纯粹的程序员。它花费了大量篇幅来阐述信息社会的基本伦理、知识产权的概念,以及如何正确地利用搜索引擎获取高质量信息,这些都是构成现代社会公民不可或缺的技能。这种对“人文性”的关注,让这本书跳出了单纯的技术手册的范畴,具备了更深远的教育意义。例如,关于信息检索策略的讲解,它没有简单地教导“如何输入关键词”,而是深入分析了逻辑运算符(AND, OR, NOT)在精确搜索中的强大威力,并通过对比实验展示了使用布尔逻辑搜索与普通搜索的结果差异,这让我意识到过去自己对搜索引擎的运用是多么粗浅。如果说有什么可以进一步探讨的,那就是在介绍软件工程的基本概念时,可以更直观地展示一下“需求分析”到“软件实现”的跨度,让读者明白,即便是看似简单的应用软件背后,也蕴含着复杂的系统性思维。但就其定位——一本面向大众的“应用基础”读物而言,它成功地为读者打下了一个坚实而负责任的信息时代的思维基石。

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说实话,我更看重的是这本书在实际应用技能上的深度挖掘,而不仅仅是停留在“是什么”的层面。《计算机应用基础》在这方面做得可以说是中规中矩,但也有亮点。比如在Office办公软件的讲解上,它摒弃了那种逐个菜单按钮的罗列,转而聚焦于效率提升。它花了相当大的篇幅讲解了如何利用宏来简化重复性工作,以及如何在Excel中利用高级函数进行数据透视和分析,这对于我们日常的工作流来说,简直是立竿见影的帮助。我尝试着按照书上的步骤搭建了一个小型的销售数据报表,结果比我平时花半天时间手动整理要快得多,而且错误率也大大降低。但是,在涉及到网络安全和信息素养这块,感觉力度稍显不足。现在的网络环境错综复杂,如何识别钓鱼邮件、如何保护个人隐私,这些“软技能”的重要性丝毫不亚于Word排版。书里虽然提到了防火墙和杀毒软件的概念,但对社交工程学攻击、数据泄露的风险防范等方面的内容,似乎只是点到为止,没有深入剖析其原理和应对策略,这对于培养一个合格的“数字公民”来说,我认为是一个亟待加强的环节。

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这本书的排版和印刷质量是值得称赞的。纸张不是那种廉价的反光纸,阅读起来眼睛不容易疲劳,厚度适中,便于携带,这点对于需要经常在图书馆和教室之间穿梭的我来说非常重要。字体大小和行间距的设置也相当合理,即便是需要长时间专注于阅读那些复杂的流程图和代码片段时,也不会感到压迫感。我特别喜欢它在关键概念旁设置的“知识拓展”小栏目,这些小小的侧边注脚,往往能提供一些有趣的背景知识或者历史趣闻,比如某个经典算法的发明者的小故事,这些调剂品有效地缓解了技术性内容的刻板印象。不过,作为一个技术学习者,我发现书中附带的电子资源支持略显不足。现在学习新知识,配套的视频教程、在线练习平台或者可供下载的源代码示例是标配,但这本教材在这方面的链接和指引就比较稀疏。如果能有一个配套的在线学习系统,让读者可以在线测试自己对某个知识点的理解程度,及时得到反馈,那么这本书的教学效果将会实现质的飞跃,从一本优秀的参考书升级为一套完整的学习方案。

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我对这本书的整体印象是:结构严谨,逻辑清晰,但“温度”稍欠。翻阅全书,你会发现作者对知识点的组织有着极强的规划性,从基础的硬件到软件,再到信息的数字化表达,层层递进,很少有跳跃感,这保证了学习路径的顺畅。特别是对数据存储和编码的讲解,深入浅出,有效地避免了初学者在面对0和1时产生的晕眩感。然而,在案例的选择上,我个人感觉略微有些陈旧。很多例子似乎还是停留在上一个时代的应用场景中,比如对拨号上网的提及,虽然是为了说明历史演变,但对于习惯了高速光纤和5G的我们来说,缺乏强烈的代入感。我更希望看到一些与移动互联网、人工智能初级应用相关的实践操作,哪怕只是一个简单的调用API接口的小程序示例,都能极大地提升阅读的趣味性和实用价值。毕竟,学习“基础”是为了更好地拥抱“未来”。如果能在保持其严谨性的基础上,多融入一些与当下生活息息相关的、生动的、哪怕是略带“前沿感”的案例,这本书的吸引力将会倍增。

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