计算机信息技术应用教程

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出版者:清华大学出版社
作者:彭宗勤
出品人:
页数:395
译者:
出版时间:2005-7
价格:33.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302109341
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机应用
  • 信息技术
  • 计算机基础
  • 办公软件
  • 网络技术
  • 信息安全
  • 编程入门
  • 数据处理
  • 软件操作
  • 数字媒体
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具体描述

本教材内容力图反映课程和教学内容体系改革方向,针对非计算机专业的特点,按照应用性、实践性的原则构建教材结构。从案例入手,讲解具体操作步骤和知识要点,并配以“注意”、“提示”、“技巧”“试一试”、“分析”等精彩点拨,让读者学得轻松、快速。

本书主要介绍了Windows XP操作系统及在该环境下运行的一些常用软件。其中包括计算机基础知识、汉字输入法、Word 2003、Excel 2003、Powerpoint 2003、Frontpage 2003、网络冲浪和教学资源搜索、多媒体技术基础以及计算机安全内容,每章都配有上机内容,更适合教学和训练的需要。

本书适于作为大、中专院校非计算机专业必修课的教材,中、小学教师继续教育教材,以及教育领域一般培训教材。

好的,这是一份符合您要求的图书简介: --- 书名:《数字时代的数据驱动决策:商业智能与数据分析实战指南》 内容简介 在当今这个数据洪流奔涌的数字时代,信息技术不再仅仅是支撑业务运行的工具,而是驱动企业增长和创新的核心引擎。企业的成功越来越依赖于能否高效地收集、处理、分析海量数据,并将洞察转化为切实可行的商业策略。然而,面对爆炸式增长的数据量和日新月异的技术栈,许多组织仍然在如何有效利用数据方面步履维艰。 《数字时代的数据驱动决策:商业智能与数据分析实战指南》正是为应对这一挑战而精心撰写。本书并非一本泛泛而谈的技术入门手册,而是一本聚焦于“如何将数据转化为商业价值”的实战宝典。它深入剖析了现代商业环境中数据分析的生命周期,从数据采集、存储、清洗,到可视化呈现和战略部署的全过程,旨在为读者提供一套系统、可操作的方法论和工具箱。 本书结构严谨,内容涵盖了数据分析领域的关键支柱。 第一部分:数据战略与商业智能基石 本部分首先为读者构建了宏观的视角。我们探讨了数据驱动型组织的文化构建与战略规划。在信息技术快速演进的背景下,理解商业智能(BI)的核心价值至关重要。我们将详细解析BI的演进历程,并阐述如何将BI融入到企业的核心业务流程中,确保数据决策与企业战略目标保持高度一致。这包括建立清晰的数据治理框架,确保数据的准确性、完整性和合规性,这是后续所有分析工作得以顺利进行的基础。 第二部分:数据采集、存储与预处理的精细化管理 高质量的分析源于高质量的数据。本部分将深入探讨现代数据架构的搭建。我们将超越传统的关系型数据库范畴,介绍当前主流的大数据技术栈。内容涉及分布式文件系统(如HDFS)的概念与应用,以及NoSQL数据库(如MongoDB, Cassandra)在处理非结构化和半结构化数据时的优势。 数据清洗和转换(ETL/ELT过程)是决定分析结果可靠性的关键环节。本书将详细讲解数据质量评估的技术指标、去噪、缺失值处理、异常检测的实用技巧,以及如何利用现代数据管道工具(如Apache Kafka, Apache Airflow)实现数据的自动化集成和流程编排,确保数据在流入分析模型前处于“即用”状态。 第三部分:进阶分析方法与模型构建 这是本书的核心技术深度所在。我们不满足于描述性统计,而是带领读者进入预测性和规范性分析的领域。 统计学基础回顾与应用: 我们将重新审视回归分析、时间序列分析(如ARIMA模型)在商业预测中的应用,并强调如何正确解读统计显著性与模型残差。 机器学习在商业场景中的部署: 内容侧重于分类(如客户流失预测)、聚类(如市场细分)和推荐系统(协同过滤与基于内容的推荐)等常见商业问题的解决方案。书中会详细介绍如何选择合适的算法、进行特征工程,并特别强调模型的可解释性(XAI),因为商业决策者需要理解“为什么”模型会做出这样的预测。 A/B测试与实验设计: 严谨的实验设计是验证商业假设的唯一途径。本书提供了如何设计有效的A/B测试、确定样本量、分析多变量测试结果的详细指南,避免常见的统计陷阱。 第四部分:数据可视化与叙事的力量 强大的分析能力若不能有效传达,价值便会大打折扣。本部分着重于数据可视化作为“沟通桥梁”的作用。 可视化设计原则: 介绍如何选择最适合数据的图表类型(不仅仅是柱状图和饼图),强调清晰度、准确性和避免误导性视觉表达的重要性。 交互式仪表板的构建: 深入探讨主流BI工具(如Tableau, Power BI)的高级功能,教授读者如何构建动态、响应迅速的仪表板,使业务用户能够自主探索数据。 数据叙事(Data Storytelling): 这是将洞察转化为行动的关键。我们将指导读者如何构建一个引人入胜的故事线,将复杂的分析结果转化为对管理层有说服力的商业建议。 第五部分:技术栈整合与未来趋势 本书最后一部分展望了数据分析领域的未来图景,并强调了技术整合的重要性。我们讨论了云计算平台(AWS, Azure, GCP)如何赋能现代数据仓库(如Snowflake, BigQuery)和数据湖的建设。此外,还将探讨实时分析(Real-Time Analytics)的重要性,以及数据伦理与隐私保护(如GDPR, CCPA)在数据驱动决策中的日益突出的地位。 本书的特色: 本书的编写基于丰富的行业案例研究,每一个技术点和方法论都通过具体的商业场景进行阐释,确保理论与实践的无缝衔接。它旨在培养的不是单纯会操作软件的“数据操作员”,而是能够从商业角度出发,运用前沿技术解决实际难题的“数据战略家”。无论您是企业的业务分析师、IT架构师、渴望提升决策水平的中高层管理者,还是致力于在数据科学领域深耕的专业人士,本书都将是您手中不可或缺的、面向未来挑战的实战指南。 ---

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读后感

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我必须承认,在开始阅读之前,我对这类“教程”普遍抱有一种怀疑态度:它们往往要么内容陈旧,要么过于学术化,读起来如同嚼蜡。然而,这本《计算机信息技术应用教程》却完全打破了我的固有印象。它的语言风格非常接地气,简直就像一位经验丰富的前辈在手把手教你。作者在解释诸如数据库范式、面向对象编程思想时,选取的例子都极其贴近日常生活中的软件开发流程,逻辑链条非常顺畅,不会让人在半途迷失方向。特别是书中关于“敏捷开发与项目管理”的那几章,作者没有采用传统的项目管理术语堆砌,而是引入了“用户故事地图”和“看板流程”的具体操作指南,甚至连如何有效进行站会都给出了详细的脚本示例。这对于我这种急于将理论转化为实践的职场新人来说,简直是雪中送炭。唯一的遗憾是,排版上的一些小细节,比如某些代码块的缩进和注释格式不够统一,偶尔会让我阅读的流畅性受到轻微干扰,但瑕不掩瑜,其核心价值是无可替代的。

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这本书的整体叙事风格非常具有前瞻性,它似乎不仅仅是在教授当下的技术,更是在引导读者思考未来五年的技术发展趋势。在介绍数据处理流程时,它没有过多纠缠于已经过时的ETL工具,而是花了大量的篇幅来探讨流式计算和实时数据管道的构建,并且对数据治理的伦理问题也有所触及,这一点展现了作者深厚的行业洞察力。我尤其欣赏它对“工程思维”的强调,书中反复出现一个观点:技术是为人服务的,优秀的软件工程实践最终指向的是降低维护成本和提高系统稳定性,而不是单纯追求技术的新颖。这种务实的态度贯穿全书,使得读者学到的知识是经过时间检验、真正有用的。如果非要吹毛求疵,我希望作者能在练习题的设计上更具挑战性一些,目前的基础练习能够巩固知识点,但对于想要冲击高级职位的读者来说,可能需要额外的算法或系统设计题来锻炼临场应变能力。总而言之,这是一次非常充实和富有启发性的阅读体验。

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老实说,这本书的厚度让我有些望而却步,但一旦真正沉下心来阅读,我就发现自己的时间投入是绝对值得的。作者的行文节奏把握得非常好,它知道什么时候该放慢速度详细解释一个难点,什么时候又该快速带过一些基础知识点。例如,在讲解“虚拟化技术”时,它用到了大量的对比图表来区分IaaS、PaaS和SaaS的边界,配图精准且清晰,让我这个原本对云服务概念感到混淆的人,一下子就理清了头绪。此外,这本书的检索友好度非常高,书后的专业术语索引做得非常详尽,这对于后期复习查阅特定知识点极为方便,省去了我频繁翻阅全文的麻烦。唯一美中不足的地方,可能在于对一些特定编程语言的语法细节支持不够全面,比如对于某些特定框架的最新API版本支持可能需要读者自己去查阅官方文档补充,这或许是教程类书籍的固有局限吧。但总体来说,这是一本可以放在手边,随时翻阅的“技术工具箱”。

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这本书的价值,我认为主要体现在其内容的“连接性”上。很多技术书籍都是孤立地讲解单一技术栈,比如光讲Python,或者光讲数据库。但这本书的妙处在于,它成功地构建了一个完整的“信息技术生态系统”的鸟瞰图。它从最基础的二进制和硬件架构讲起,平稳过渡到操作系统的工作原理,然后自然地引出了应用层开发所需的编程范式,最后聚焦于如何利用这些工具去解决实际的业务问题——比如如何搭建一个简单的电商后台系统。这种由低到高的、层层递进的知识架构,使得读者不仅知道“是什么”,更能理解“为什么”。特别是它对“软技能”的重视,在专门辟出的一章中讨论了如何撰写清晰的技术文档和进行有效的跨部门沟通,这在许多纯技术书籍中是极其罕见的。这本书让我想起大学时期那些真正优秀的老师,他们总能把复杂的世界用最简洁的逻辑串联起来,让人豁然开朗。

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这本书的封面设计得很有现代感,深邃的蓝色背景上点缀着一些抽象的电路图纹理,一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本偏理论化的教材,但翻开目录后才发现,作者的编排思路非常贴合实际工作场景。比如,它对云计算和大数据基础概念的阐述,不是简单地罗列定义,而是通过一系列精心设计的案例来贯穿始终,让你在学习新技术的同时,还能立刻联想到这些技术在企业中的落地应用。尤其让我印象深刻的是关于网络安全那一部分,它没有陷入枯燥的安全规范讲解,而是用“黑客攻防模拟”的方式,把防火墙、VPN这些复杂的概念讲得生动有趣,读起来有一种在打“信息战”的代入感。不过,作为一本入门级教程,我觉得在一些前沿框架的深度上略显不足,比如对于最新的微服务架构设计模式的探讨,如果能再增加一些企业级的最佳实践分析,那就更完美了。整体而言,这本书的结构清晰,内容兼顾了广度与深度,对于想要快速了解行业全貌的新手来说,绝对是一份扎实的路线图。

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