具体描述
《Visual Basic程序设计实训教程》参考2010年Visual Basic语言程序设计等级考试大纲，精选了大量Visual Basic编程实例，深入浅出地介绍了面向对象的程序设计方法。全书共分15章，前13章内容包括Visual Basic概述，对象及其操作，数据类型、运算符与函数，数据的输入与输出，常用标准控件，控制结构，数组，过程，菜单和对话框，多窗体与程序的调试，键盘事件，鼠标事件，文件管理，数据库编程等；第14章以“网络资源分析系统”为例介绍项目开发流程：第15章提供了3个课程设计项目，便于读者掌握企业级项目的设计思路、开发流程和解决实际问题的方法。
为方便教学，《Visual Basic程序设计实训教程》特为任课教师提供了教学资源包(1CD)，包括66小节多媒体视频教学课程、书中实例程序的源代码文件、习题答案以及电子教案。《Visual Basic程序设计实训教程》注重实践，突出应用与实训，既可作为高等职业院校、大中专院校、成人教育学校和计算机培训学校的相关课程教材，也可作为全国计算机等级考试二级——Visual Basic语言程序设计的配套辅导教材。对于计算机程序设计人员，《Visual Basic程序设计实训教程》也不失为一本实用的参考书。
《Python数据分析与可视化实战》 内容简介 本书是一本面向初学者的Python数据分析与可视化实战教程，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据处理、分析和可视化的核心技能。全书共分为十四章，内容循序渐进，从Python基础知识的回顾，到各种数据分析和可视化库的深入讲解，再到实际案例的演练，力求让读者在最短的时间内掌握最实用、最前沿的数据科学工具和方法。 第一部分：Python基础与数据处理（第一章至第四章） 第一章：Python入门与环境搭建 本章将为没有Python基础的读者提供一个快速的入门通道。我们将介绍Python的安装与配置，包括Python解释器的选择（如Anaconda发行版），以及常用的开发工具（如Jupyter Notebook、VS Code）的使用。同时，会对Python的基本语法、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、变量、运算符、流程控制语句（if-else、for、while）以及函数进行简要回顾和强调，为后续的数据处理打下坚实的基础。本章的重点在于让读者能够快速搭建起Python开发环境，并熟悉最基本的数据操作。 第二章：NumPy：数值计算的基石 NumPy是Python科学计算的核心库，提供了强大的N维数组对象以及用于处理这些数组的函数。本章将详细介绍NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、形状操作、数学运算以及广播机制。我们将学习如何高效地进行向量化计算，避免使用低效的Python循环，从而大幅提升数值计算的性能。此外，还会讲解NumPy在数组合并、分割、排序、统计计算（如均值、方差、标准差、最大最小值）等方面的应用，为后续数据分析打下统计学基础。 第三章：Pandas：数据分析的瑞士军刀 Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库，提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格）。本章将深入讲解Pandas的使用，包括DataFrame的创建（从字典、列表、CSV文件、数据库等）、索引与选择（loc、iloc）、数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值）、数据转换（类型转换、重塑、合并、连接）以及数据分组与聚合（groupby）。读者将学会如何灵活地从各种来源导入数据，并进行初步的数据探索和预处理，为后续的深入分析做好准备。 第四章：数据清洗与预处理技巧 高质量的数据是有效分析的前提。本章将聚焦于数据清洗和预处理的关键技术。我们将详细讲解如何识别和处理数据中的缺失值，包括删除、插补（均值、中位数、众数、回归预测）等多种方法。同时，还会介绍如何检测和处理重复值、异常值（如使用箱线图、Z-score等方法），以及如何进行数据类型转换、字符串处理（正则表达式的应用）、数据标准化和归一化。本章强调理论与实践相结合，通过大量代码示例演示如何在真实数据集中应用这些技术。 第二部分：数据分析与建模（第五章至第九章） 第五章：数据探索性分析（EDA） 数据探索性分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是理解数据、发现模式和提出假设的关键步骤。本章将引导读者系统性地进行EDA。我们将学习如何利用Pandas进行描述性统计分析，计算数据的集中趋势、离散程度和分布特征。同时，会结合Python的可视化库，使用直方图、箱线图、散点图等工具来直观地展示数据的分布和变量之间的关系。本章的重点在于培养读者通过数据观察和分析来驱动决策的能力。 第六章：统计分析基础 本章将介绍数据分析中常用的统计学概念和方法。我们将深入讲解概率分布（如正态分布、二项分布）、假设检验（如t检验、卡方检验）、相关性分析（Pearson、Spearman相关系数）以及回归分析（简单线性回归、多元线性回归）的基本原理和Python实现。通过实际案例，读者将学会如何利用统计学知识来检验假设、量化变量之间的关系，并构建简单的预测模型。 第七章：时间序列分析入门 时间序列数据在金融、经济、气象等领域具有广泛的应用。本章将为读者介绍时间序列分析的基础。我们将学习如何处理时间序列数据，包括日期和时间对象的转换、重采样、滑动窗口操作。接着，会介绍时间序列的分解（趋势、季节性、残差）、平稳性检验（ADF检验）以及ARIMA模型等经典时间序列模型。通过实例，读者将能够对时间序列数据进行建模和预测。 第八章：机器学习基础与Scikit-learn 机器学习是现代数据分析的重要组成部分。本章将引入机器学习的基本概念，包括监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类、降维）。我们将重点介绍Python中最流行的机器学习库Scikit-learn。读者将学习如何使用Scikit-learn加载数据集、进行数据预处理（特征缩放、编码）、训练模型（如线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻、支持向量机）、评估模型性能（准确率、精确率、召回率、F1分数、R²分数）以及进行模型调优（交叉验证、网格搜索）。 第九章：模型评估与优化 构建一个优秀的模型不仅在于选择合适的算法，更在于对其进行科学的评估和持续的优化。本章将深入探讨模型评估的各种指标和方法，包括过拟合与欠拟合的诊断，以及如何通过交叉验证、留出法等技术来获得更可靠的模型性能估计。我们将学习如何使用混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等来评估分类模型的性能，并探讨正则化（L1、L2）、集成学习（如随机森林、梯度提升）等技术来提升模型的泛化能力。 第三部分：数据可视化与应用（第十章至第十四章） 第十章：Matplotlib：绘图的艺术 Matplotlib是Python中最基础、功能最强大的绘图库之一。本章将带领读者掌握Matplotlib的核心用法，包括创建各种基本图形（折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图），自定义图形的样式（颜色、线型、标记、标题、轴标签、图例），以及创建多子图和子图布局。我们将学习如何制作清晰、美观的静态图表，为数据分析结果的呈现奠定基础。 第十一章：Seaborn：美观统计图表的利器 Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库，它提供了更加美观、更具统计学意义的图表类型，并且在处理DataFrame时更加便捷。本章将重点介绍Seaborn的常用功能，包括绘制分布图（distplot, kdeplot）、关系图（scatterplot, lineplot）、类别图（barplot, countplot）、回归图（regplot, lmplot）、多变量图（pairplot, heatmap）以及分布更广的统计图形。我们将学习如何利用Seaborn快速创建信息丰富且视觉效果出色的图表。 第十二章：交互式可视化：Plotly与Bokeh 在数据探索和报告展示中，交互式可视化能够提供更深入的洞察和更佳的用户体验。本章将介绍两个流行的交互式可视化库：Plotly和Bokeh。我们将学习如何使用Plotly创建各种交互式图表，如动态的折线图、散点图、条形图，以及地图可视化，并介绍如何将图表嵌入网页。同时，也会简要介绍Bokeh库，它同样提供了强大的交互式绘图能力，特别适合构建Web应用中的复杂可视化仪表盘。 第十三章：地理空间数据可视化 地理空间数据分析和可视化在城市规划、环境监测、交通管理等领域至关重要。本章将介绍如何使用Python进行地理空间数据的可视化。我们将学习使用Geopandas等库来读取和处理地理空间数据（如Shapefile），并结合Matplotlib、Seaborn或专门的地理空间可视化库（如Folium, GeoPandas内置绘图功能）来绘制地图，展示地理要素的空间分布和属性信息。 第十四章：综合案例实战 在本书的最后一章，我们将通过几个完整的案例来巩固和应用前面学到的知识。这些案例将涵盖从数据获取、清洗、预处理，到探索性分析、建模，再到最终可视化呈现的整个流程。例如，可能包含一个关于社交媒体情感分析的案例，或者一个关于电商销售数据分析的案例。每个案例都将详细展示如何选择合适的数据分析和可视化工具，以及如何将它们有机地结合起来解决实际问题，帮助读者形成完整的数据科学项目实践能力。 目标读者 本书适合以下人群： 希望学习Python进行数据分析的初学者。 需要提升数据处理、分析和可视化能力的在校学生。 希望掌握现代数据科学工具以进行工作分析的职场人士，如市场分析师、金融分析师、产品经理、运营人员等。 对数据科学、机器学习、人工智能感兴趣的任何人士。 学习本书，您将能够： 熟练掌握NumPy和Pandas进行高效的数据处理和清洗。 运用统计学原理进行深入的数据探索和分析。 理解并应用基础的机器学习算法进行数据建模。 利用Matplotlib、Seaborn、Plotly等库创建丰富多样的静态和交互式图表。 能够独立完成一个完整的数据分析项目，并将分析结果有效地可视化呈现。
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