具体描述
《Access数据库上机实验指导与习题》是根据《全国计算机等级考试二级Access考试大纲》所涉及的考试内容编写的，是与广西师范大学出版社出版的《Access数据库教程》一书配套使用的教材。《Access数据库上机实验指导与习题》内容与配套教材的内容相对应，方便进行实验教学和供学生课后练习使用。全书分为三部分：第一部分为各章习题与参考答案；第二部分为上机实验指导；第三部分为计算机等级考试二级.Access样卷与参考答案。
《Access数据库上机实验指导与习题》通俗易懂、实用性强，可单独作为Access的上机实验指导与练习，适合作为高校相关专业的计算机课程教材，或作为相关培训班的教材，同时也适合作为学习数据库软件Access的自学用书及参加二级考试的考前练习。
《现代数据管理与应用实践》 内容简介： 随着信息时代的飞速发展，数据已成为企业和组织最为宝贵的资产。如何有效地管理、组织、分析和利用这些海量数据，是每个现代工作者必须掌握的核心技能。本书《现代数据管理与应用实践》正是为此而生，它将带领读者穿越数据管理的层层迷雾，从理论到实践，全方位地揭示数据管理的奥秘，并指导如何将其转化为驱动业务增长的强大力量。 本书不同于市面上许多仅侧重于单一数据库软件操作的指南，它将目光放得更远，聚焦于数据管理的核心理念、通用技术以及跨平台应用。我们深知，技术更新迭代的速度之快，任何仅局限于某一特定工具的培训都可能迅速过时。因此，本书力图构建一个更加宏观和可持续的学习框架，帮助读者掌握数据管理的“道”与“术”，使其能够灵活适应未来不断涌现的新技术和新工具。 第一部分：数据管理的基础理论与核心概念 在信息洪流中，首先需要建立起坚实的数据观。本部分将从根本上解释数据的本质、数据的生命周期、以及数据在现代社会中的价值与意义。我们将深入探讨数据库系统的基本原理，包括数据模型（关系模型、NoSQL模型等）、数据结构、以及数据如何被组织和存储。读者将理解数据的结构化、半结构化和非结构化形式，以及不同类型数据对管理策略的影响。 接下来，我们将聚焦于数据库设计这一关键环节。我们将详细介绍数据库范式理论，解释如何通过规范化来消除数据冗余，提高数据一致性，并确保数据的完整性。读者将学习如何从业务需求出发，设计出合理、高效的关系模式，包括实体、属性、关系、主键、外键等概念的深刻理解和实际应用。此外，我们还会初步介绍一些面向对象的数据库模型和文档型、键值型等NoSQL数据库模型的设计思想，为读者打开更广阔的数据管理视野。 数据安全与隐私是数据管理不可或缺的重要组成部分。本部分将系统阐述数据安全的基本原则，包括机密性、完整性、可用性，以及常见的安全威胁和防护措施。读者将了解访问控制、加密技术、备份与恢复等核心概念，并理解如何在数据管理的全过程中嵌入安全意识，保护敏感数据不被非法访问或泄露。同时，我们也将探讨数据隐私的法律法规要求和伦理道德规范，引导读者建立负责任的数据管理实践。 第二部分：主流数据管理技术的原理与应用 理论的基石需要实践的砖瓦来构建。本部分将深入剖析目前业界最为流行和广泛使用的数据管理技术，并结合实际应用场景进行讲解。 我们将首先介绍关系型数据库管理系统（RDBMS）。读者将深入理解SQL（Structured Query Language）作为标准数据操纵语言的强大之处。我们不会仅仅停留在SQL语句的语法层面，而是会重点讲解SQL的优化技巧，包括索引的原理与使用、查询计划的分析、以及如何编写高效的SQL查询以提升数据库性能。此外，我们将介绍事务（Transaction）的概念，理解ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）特性对于保证数据一致性和可靠性的重要性，并探讨并发控制机制。本部分将以业界领先的RDBMS（如MySQL, PostgreSQL, SQL Server等）作为案例，展示其核心功能和最佳实践。 随着大数据时代的到来，NoSQL数据库已成为数据管理领域的重要补充。本部分将对主流的NoSQL数据库类型进行深入介绍，包括： 文档型数据库（Document Databases）： 如MongoDB，它们以灵活的模式存储JSON、BSON等文档，非常适合处理非结构化或半结构化数据，常用于内容管理、用户配置等场景。我们将讲解文档的组织方式、查询技巧以及索引设计。 键值型数据库（Key-Value Databases）： 如Redis, Amazon DynamoDB，它们提供简单但高效的键值存储，适用于缓存、会话管理等场景。我们将探讨其数据访问模式和性能特点。 列式数据库（Column-Family Databases）： 如Cassandra, HBase，它们将数据按列族存储，非常适合大数据分析和实时读写场景。我们将介绍其数据模型和分布式特性。 图数据库（Graph Databases）： 如Neo4j，它们专注于存储和查询实体之间的关系，适用于社交网络、推荐系统等场景。我们将讲解图的表示方式和遍历算法。 本书将重点关注NoSQL数据库的设计原则、数据模型选择、以及不同类型数据库的适用场景，帮助读者根据具体需求选择最合适的技术栈。 第三部分：数据集成、转换与高级应用 数据孤岛是现代企业普遍面临的挑战。本部分将探讨如何打破数据壁垒，实现数据的互联互通。我们将介绍ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）流程，这是将数据从不同源头整合到数据仓库或数据湖中的关键技术。读者将学习如何设计和实现数据提取、数据清洗、数据转换（包括数据标准化、聚合、关联等）以及数据加载的策略。我们将介绍一些常用的数据集成工具和技术，以及在实际项目中如何处理数据质量问题。 在掌握了数据的整合能力之后，如何从数据中挖掘价值就显得尤为重要。本部分将初步涉足数据分析与可视化。我们将介绍一些基本的数据分析方法，如描述性统计、趋势分析、关联分析等，并讲解如何利用数据可视化工具（如Tableau, Power BI, Python的Matplotlib/Seaborn库等）将复杂的数据转化为直观易懂的图表，帮助决策者快速理解数据洞察。 此外，本书还将探讨数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念。读者将理解它们在企业级数据管理中的作用，以及如何构建支持BI（Business Intelligence）和数据分析的数据平台。我们还会触及大数据技术生态，介绍Hadoop、Spark等分布式计算框架在处理海量数据时的原理和应用，为读者提供一个更广阔的视角，了解现代数据架构的演进方向。 第四部分：数据管理实践与未来趋势 理论与技术最终要服务于实际的应用。本部分将结合真实的案例，展示数据管理如何在各个行业落地生根，并为企业带来实际效益。我们将探讨数据治理（Data Governance）的重要性，包括数据策略、标准、流程、角色和职责的建立，以确保数据的质量、安全、合规性和可用性。 同时，本书还将展望数据管理技术的未来趋势。我们将探讨云原生数据库、Serverless数据库、AI在数据管理中的应用（如自动化调优、智能数据发现）、以及数据中台等新兴概念。通过对这些前沿领域的介绍，本书旨在激发读者的学习兴趣，引导他们持续关注行业发展，为应对未来的挑战做好准备。 学习目标与适用人群： 本书的目标是为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的数据管理知识体系。阅读本书后，您将能够： 理解数据管理的核心原理、模型和技术。 掌握SQL语言的进阶应用，并具备数据库设计的能力。 了解主流RDBMS和NoSQL数据库的特点及适用场景。 掌握数据集成、清洗和转换的基本方法。 初步掌握数据分析和可视化的基本技能。 了解数据治理和新兴数据管理技术的发展趋势。 本书适合于计算机科学、信息技术、软件工程、统计学、管理学等相关专业的学生，以及在职的IT从业者、数据分析师、数据库管理员、系统架构师、项目经理等，任何希望深入理解数据管理并将其应用于实际工作的人士，都将从本书中获益匪浅。 结束语： 在数据驱动的时代，掌握高效的数据管理能力已不再是一种选择，而是一种必然。本书《现代数据管理与应用实践》将是您探索数据世界的得力助手，助您驾驭数据，赋能决策，开启数据价值的新篇章。我们相信，通过本书的学习，您将能更自信地应对日益复杂的数据挑战，并在您的职业生涯中取得更大的成就。
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