大学计算机基础实训指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:张春英

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2007-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030194237

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 实训
• 计算机实训
• 高等教育
• 信息技术
• 编程入门
• 办公软件
• 网络基础
• 实验指导

好的，以下是一份不包含《大学计算机基础实训指导》内容的图书简介，力求内容详实、自然流畅： --- 《数字时代的数据挖掘与分析实战指南》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，拥有数据仅仅是第一步，如何有效地从海量数据中提取有价值的知识和洞察，才是决定个人与组织竞争力的关键。《数字时代的数据挖掘与分析实战指南》正是应运而生的一本面向实践、深入浅出的专著，旨在为渴望掌握现代数据科学技能的读者提供一条清晰、可操作的学习路径。 本书并非聚焦于基础的计算机操作或初级编程概念，而是直接切入数据分析的“实战腹地”。它以项目驱动的方式，引导读者从零开始构建完整的数据分析流程，涵盖了数据获取、预处理、建模、评估到最终报告的每一个关键环节。 核心内容深度解析 第一部分：数据素养与准备工作——构建分析的基石 本部分着重强调数据分析的基础素养，而非传统的计算机硬件或操作系统知识。我们深入探讨了数据生命周期管理的完整概念，包括数据的采集渠道（如API接口、网络爬虫技术基础，区别于简单的文件复制）、数据的存储结构（关系型数据库与NoSQL数据库的适用场景对比），以及数据治理的重要性。 更重要的是，本书详尽地阐述了数据预处理的艺术。这部分内容远远超出了简单的文件格式转换。读者将学习如何识别和处理真实世界数据中普遍存在的“脏数据”问题：缺失值（如均值填充、高级回归插补）、异常值（如基于统计学和机器学习的检测方法）、数据不一致性（如编码标准统一、实体匹配）。我们提供了大量的Python（Pandas库为主）代码示例，展示如何高效、稳健地完成这些复杂的清洗工作。 第二部分：探索性数据分析（EDA）——洞察的起点 探索性数据分析是连接原始数据与复杂模型的桥梁。本书摒弃了笼统的介绍，专注于高效的统计描述与可视化技术。 在统计描述方面，我们详细讲解了集中趋势、离散程度、分布形态（偏度、峰度）的深入解读，并指导读者如何根据数据特性选择合适的描述性统计量。 可视化是EDA的核心。本书深入探讨了数据可视化的叙事力量。我们不仅教授如何使用Matplotlib和Seaborn库绘制基础图表，更侧重于“如何选择正确的图表来讲述正确的故事”——例如，在时间序列数据中如何有效使用热力图或箱线图来揭示季节性；在多变量关系中如何利用散点图矩阵或平行坐标图来发现隐藏的关联。每一章都配有专门的“可视化陷阱”案例，警示读者避免误导性的图形呈现。 第三部分：经典与前沿的机器学习模型实战 本部分是本书的技术核心，完全聚焦于数据挖掘的算法应用，与计算机基础的硬件结构或基础应用软件操作无关。 我们系统地介绍了监督学习的核心算法，包括线性回归的正则化技术（Ridge, Lasso, Elastic Net），决策树的剪枝策略，以及集成学习方法（Bagging, Boosting，重点介绍XGBoost和LightGBM的参数调优）。对于分类问题，我们详细对比了逻辑回归、支持向量机（SVM）在高维数据下的性能差异，并深入剖析了评估指标的取舍（如精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线与AUC值的实际业务意义）。 在无监督学习方面，本书重点讲解了聚类分析（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）的应用场景，以及如何利用主成分分析（PCA）和t-SNE进行高维数据的降维与可视化。 第四部分：模型评估、优化与模型部署基础 一个模型只有经过严格的评估和优化才具备实用价值。本书细致讲解了交叉验证的策略（K折、留一法），并引入了超参数调优的高级技术，如网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Randomized Search），以及更高效的贝叶斯优化方法。 更进一步，我们探讨了模型的可解释性，引入了LIME和SHAP值等工具，帮助读者理解“黑箱”模型的决策依据，这在金融风控、医疗诊断等领域至关重要。最后，本书简要介绍了模型部署的初步概念，展示如何使用Flask或Streamlit框架将训练好的模型封装成简单的Web服务，实现从实验室到生产环境的初步过渡。 本书的特色与目标读者 《数字时代的数据挖掘与分析实战指南》的编写风格高度注重实战案例的复现性与业务场景的贴合度。全书贯穿了多个行业案例（如电商推荐系统的数据流、金融时间序列的风险预测等），代码块经过严格测试，确保读者可以直接复制代码并在自己的环境中运行。 本书的目标读者是： 1. 具备一定编程基础（如熟悉Python语法），希望系统学习数据分析与机器学习的在校学生或职场新人。 2. 对现有业务数据感到困惑，渴望通过量化分析提升决策效率的职场人士。 3. 需要跨越理论与实践鸿沟，掌握真实世界数据处理技能的技术人员。 本书将带领读者远离纯粹的理论推导，直接沉浸于数据驱动决策的前沿实践之中。

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我尝试着从更宏观的角度来审视这本教材，希望能找到一些可以借鉴的理论基础，然而失望再次降临。它对计算机科学的基本概念，比如冯·诺依曼体系结构、二进制转换这些核心知识点的讲解，深度远远不够，更像是在翻阅一本高中生的科普读物。理论的阐述过于浅尝辄止，缺乏严谨的数学推导和逻辑支撑，导致我无法建立起一个坚固的知识框架。当我想深入了解操作系统的工作原理时，书中只是简单地提到了进程和线程的概念，却没有详细解释它们在内存管理和CPU调度中的具体交互机制。对于一个想在计算机领域深造的学生来说，这种“只知其然不知其所以然”的叙述方式是极其有害的。这本书的价值似乎仅停留在教会你如何点击鼠标和输入指令的层面，完全忽略了培养读者的计算思维和解决复杂问题的能力。我期待的是一本能引导我思考“为什么”的书，而不是一本只教我“怎么做”的工具手册，后者我用搜索引擎和官方文档就能高效完成。这本教材在构建知识体系方面，实在是有失水准，更像是一本为应付考试而匆忙编撰的“速查手册”。

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最后，我想谈谈关于这本书的“实训”环节的真实效用。实训的目的是提供一个安全的沙箱环境，让学生动手实践，从而巩固理论知识并积累实操经验。然而，这本书提供的“实训案例”大多是脱离实际工作场景的、过于理想化的“玩具项目”。例如，它要求你建立一个模拟用户注册的数据库，但整个过程的设计过于简单，完全不涉及数据校验、权限管理、并发处理等任何真实世界中会遇到的复杂问题。当我试图将书中的方法应用到更复杂的项目中时，发现根本无从下手，因为书里压根就没有教过如何处理异常和优化性能。真正的实训应该是“面向问题解决”的，需要学生分析需求、设计方案、调试错误。这本书给出的指导，更像是精确到每一步点击的“傻瓜式操作指南”，一旦出现任何预设之外的情况，读者就彻底迷失了方向，因为书中没有提供任何关于“排错”的指导思想。这种虚假的实操练习，不仅浪费了宝贵的实训时间，更可能让学生形成一种“只要照着做就行”的思维定式，这对培养未来的技术人员来说是致命的。

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从教学设计和学习体验的角度来看，这本书的结构设计非常混乱，缺乏清晰的逻辑递进。它似乎将不同的知识点随意地拼凑在一起，章节之间的跳转毫无预兆，读者需要花费大量精力在理解“我为什么要学这个”和“这个和上一个有什么关系”上。比如，它可能在第三章讲解了文件操作的基础知识，紧接着在第四章突然跳到Excel的高级函数，然后第五章又回过头来讲解命令行基础。这种跳跃性极强的编排，极大地破坏了学习的连贯性和深度吸收。对我来说，学习计算机知识需要一个由浅入深、层层递进的过程，从基础逻辑到高级应用，每一步都应该建立在前一步的基础上。而这本书的做法，就像是把一堆散落的乐高积木随意堆放在一起，期待读者自己去发现拼装的说明书。这种低效的学习路径，严重影响了学习的积极性，让本就枯燥的理论学习变得更加晦涩难懂，真的让人怀疑作者是否真正理解教学法的重要性。

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这本书在软件工具的选择上，也暴露出了明显的问题。它似乎沉迷于介绍一些非常小众或者已经逐渐被市场淘汰的软件，这让我在后续的学习和就业准备中感到了强烈的脱节。例如，它花费了大量篇幅讲解一个早已停止更新的图形处理软件的操作流程，而对于目前行业内主流的、应用更广泛的工具，却只是草草带过，甚至完全没有提及。这使得我的学习时间被大量消耗在了学习“古董级”技能上，效率极其低下。更不用说，对于网络协议的学习部分，它似乎停留在上个世纪的认知水平，对于云计算、虚拟化、容器化这些现代信息技术的基础概念，完全没有涉及，简直是信息时代的“史前指南”。我需要的实训指导是面向未来的，能帮助我适应当前技术环境的，而不是让我去考古那些不再使用的软件界面。这种不与时俱进的选材，让这本书的实用价值大打折扣，感觉像是在一本老旧的图书馆角落里翻出来的过时资料，完全不具备指导当前大学生的能力。

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这本书的排版和装帧实在不敢恭维，拿到手里沉甸甸的，感觉就像捧着一块砖头。纸张质量粗糙得让人心疼，油墨味儿浓得熏人，翻开书页，那些密密麻麻的文字和图表挤在一起，眼睛看了没几分钟就开始发酸。更别提那些所谓的“实训指导”了，步骤描述得含糊不清，截图都是些模糊不清的黑白像素块，根本看不出软件界面到底长什么样。我试图按照书上的步骤搭建一个简单的数据库，结果光是环境配置就卡住了好几个小时，文档里压根没提到需要安装什么特定的驱动包。对于一个初学者来说，这简直就是劝退级别的难度。我更倾向于在线上找一些高质量的视频教程，至少人家的界面是清晰的，操作步骤也是一步步演示的，不像这本书，恨不得把所有内容塞进一个章节里，看完之后除了头晕，什么收获都没有。这书与其说是指导，不如说是把一堆过时的资料生硬地拼凑在一起，完全没有考虑到读者的学习曲线和实际操作中的痛点。希望未来的版本能请个专业的排版设计师和更细心的编辑来把关一下，否则这本书只能束之高阁，积灰收场了。

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