具体描述
《数据库基础与应用(第2版)》以Visual FoxPro 6.0为平台，结合大量实例深入浅出、循序渐进地介绍了数据库的基础知识、关系数据库、数据库的基本操作、程序设计、结构化查询语言SQL、视图与查询、报表设计、表单设计、菜单设计以及应用程序的生成与发布等内容。
《数据库基础与应用(第2版)》适合作为高职院校开设数据库基础与应用课程的教材，同时也可作为计算机等级考试（二级Visual FoxPm）辅导教材，还可供从事经济工作、企事业管理及其他技术人员自学和参考。
图书简介：《信息时代的数据科学实践指南》 引言：驾驭信息洪流，洞察未来趋势 在当今以数据为核心驱动力的时代，信息不再仅仅是记录的载体，而是转化为决策、创新和竞争力的核心资产。我们正处于一个数据爆炸的时代，每时每刻，海量、多源、异构的数据都在以惊人的速度生成。理解、处理、分析这些数据，并从中提炼出有价值的洞察，已不再是少数技术专家的专利，而是所有希望在信息时代立足的组织和个人必须掌握的核心能力。 本书《信息时代的数据科学实践指南》，正是在这样的时代背景下应运而生。它并非聚焦于传统的关系型数据库理论或SQL的精细操作，而是旨在为读者构建一个面向现代数据生态系统的、系统的、实用的知识框架。本书的核心目标是，帮助读者从“数据素养”提升到“数据实践”的层面，掌握从数据采集、清洗、建模、分析到最终价值实现的完整流程和关键技术。 第一部分：现代数据生态与基石重塑 本书首先将读者从传统的二维表结构思维中解放出来，全面审视当前数据科学所依赖的复杂生态系统。 第一章：大数据范式与技术栈概览 我们将深入探讨“大数据”的四大特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity）如何挑战了传统计算架构。本章将详细介绍当前主流的大数据处理框架，包括批处理（如Hadoop MapReduce的原理与局限性）和流处理（如Apache Kafka在实时数据管道中的核心作用）。我们不会纠结于数据库引擎的内部实现，而是关注如何选择合适的计算范式来匹配特定的业务场景需求。 第二章：NoSQL的多元化世界与适用场景 传统的关系型数据库在处理高并发、非结构化数据和快速迭代需求时面临瓶颈。本章将系统性地介绍NoSQL数据库的四大主要类型：键值存储（Key-Value Stores，如Redis在缓存和会话管理中的应用）、文档数据库（Document Databases，如MongoDB如何适应敏捷开发）、列式存储（Column-Family Stores，如Cassandra在写入密集型场景下的优势）和图数据库（Graph Databases，重点阐述其在社交网络分析和推荐系统中的独特价值）。本章的重点在于“选型哲学”，而非SQL语法的高级应用。 第三章：云原生数据基础设施的构建 现代数据科学工作负载几乎都运行在云环境中。本章将聚焦于云服务提供商（AWS, Azure, GCP）提供的托管式数据服务。我们将探讨如何利用云对象存储（如S3）作为数据湖的底层存储，理解数据仓库服务（如Snowflake, BigQuery）与传统数仓的区别，以及如何通过基础设施即代码（IaC）工具来自动化部署和管理数据管道。 第二部分：数据工程：流动的血液与净化的艺术 数据科学家的时间往往被低效的数据准备工作所占据。本书将大量篇幅用于介绍如何构建高效、可靠的数据工程管道。 第四章：数据获取与ETL/ELT的范式转换 本章详细解析现代数据整合的两种主要模式：传统的ETL（提取-转换-加载）与新兴的ELT（提取-加载-转换）。我们将探讨如何使用现代化的数据编排工具（如Apache Airflow）来设计、调度和监控复杂的批处理工作流。对于实时数据流，我们将深入研究如何利用流处理框架捕获和转换数据变更，确保数据的新鲜度和一致性。 第五章：数据质量与特征工程的深度实践 数据质量是所有分析结果的生命线。本章不涉及数据库中的约束定义，而是关注真实世界数据固有的缺陷——缺失值、异常值、不一致性。我们将介绍先进的缺失值插补技术（如基于模型的方法）和异常检测算法。特征工程部分将侧重于如何从原始数据中创造出对机器学习模型最具预测能力的输入变量，例如时间序列特征的提取、文本数据的向量化表示（不深入NLP算法本身，但关注输入准备）。 第六章：数据安全、隐私保护与合规性 随着数据使用强度的增加，数据保护成为关键。本章将探讨在数据生命周期中嵌入安全措施的方法，包括数据脱敏（Masking）、假名化（Pseudonymization）技术，以及理解数据治理框架（如GDPR、CCPA）对数据存储和处理的影响。我们关注的是保护数据而非管理数据存储的权限。 第三部分：面向洞察的数据分析与建模 本部分将数据工程的成果转化为可操作的商业智能和预测能力。 第七章：探索性数据分析（EDA）的叙事技巧 数据可视化是沟通洞察力的桥梁。本章将超越基础图表的绘制，专注于如何通过视觉叙事（Visual Storytelling）来引导分析师和业务决策者理解复杂的数据模式。我们将讨论如何选择恰当的可视化类型来揭示相关性、分布和异常，并介绍如Seaborn、Plotly等高级可视化库的高效用法。 第八章：统计推断与A/B测试的严谨性 本书将回归统计学的核心，但侧重于其在商业决策中的应用。我们将详细分析假设检验、置信区间和P值的正确解读，特别是在对比不同策略（如网站迭代、营销活动）效果时，如何设计和分析A/B测试，避免常见的统计陷阱。 第九章：机器学习模型的部署与监控 数据科学的价值体现在模型被投入生产的那一刻。本章将聚焦于MLeOps的实践。我们将探讨如何将训练好的模型封装成可调用的服务（API化），如何管理模型的版本控制，以及构建反馈循环机制，实时监控模型性能衰减（Drift）和数据漂移，确保模型在生产环境中持续提供准确的预测。 第十章：知识图谱与非结构化数据的高级应用 在数据科学的前沿，非结构化数据的处理愈发重要。本章将介绍如何构建和利用知识图谱来增强数据的关联性理解，以及如何将文本和图像数据转化为可供分析的结构化特征，为更复杂的决策支持系统打下基础。 结语：构建数据驱动的未来 《信息时代的数据科学实践指南》致力于提供一个全面、面向实践的路线图，帮助读者掌握现代数据科学所需的全栈技能。本书的重点在于理解数据处理的哲学、工具的选择与工程实践，而非数据库管理的细节。掌握本书内容，读者将能够自信地驾驭复杂的数据挑战，将原始信息转化为驱动业务增长的强大动力。
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