新编计算机应用基础教程

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出版者:东南大学出版社
作者:陶向东
出品人:
页数:327
译者:
出版时间:2006-6
价格:29.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787564104122
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机应用基础
  • 计算机基础
  • 办公软件
  • 信息技术
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  • 计算机等级考试
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具体描述

本书根据高职高专院校计算机基础教学的要求,循序渐进地介绍了计算机基础知识和基本操作,同时将国家计算机一级考试、职业资格考试所涉及到的知识点都涵盖其中。全书共分为6章,每章后还附有与本章内容相结合的习题。

  本书内容丰富、语言流畅、选材新颖、图文并茂,概念通俗易懂,注重实用性和可操作性,适合作为高职高专类院校的计算机基础教材或教学参考书,也可作为社会各行业计算机培训用教材和国家计算机一级考试、职业资格考试辅导用书,对学习计算机技术的初学者也有参考价值。

  全书共分为6章。第1章介绍计算机基础知识;第2章介绍了Windows XP操作系统;第3至第5章分别介绍了Microsoft Office 2003的3个主要组件,即Word 2003、Excel 2003、PowerPoint 2003,第6章介绍了网络基础知识和应用。每章后还附有与本章内容相结合的习题。

好的,这里为您撰写一本与《新编计算机应用基础教程》内容不重叠的图书简介,聚焦于更深入、更专业的领域。 --- 《高效能数据分析与可视化实战:从入门到精通》 图书简介 在信息爆炸的数字化时代,数据已成为驱动商业决策、技术创新乃至社会进步的核心资产。然而,数据的价值并非唾手可得,它需要系统的知识体系和精湛的操作技能去挖掘、提炼和呈现。《高效能数据分析与可视化实战:从入门到精通》正是一本旨在帮助读者跨越数据素养的门槛,真正掌握利用数据驱动洞察力的实用指南。 本书的定位清晰而明确:它并非一本基础的计算机操作入门手册,也避开了操作系统、网络基础、Office软件应用等通用性极强的初级内容。相反,我们假定读者已经具备基本的计算机使用常识,并渴望将自己的技能提升至一个可以应对实际工作挑战的专业层级。本书的核心聚焦于数据获取、清洗、分析、建模以及最终的可视化呈现这五个关键环节,构建一个完整的、可落地的端到端数据工作流。 第一部分:数据获取与准备——揭开数据神秘的面纱 数据分析的质量,往往取决于输入数据的质量。本部分将深入探讨现代数据获取的多种途径和关键技术,强调“脏数据”的识别与处理是数据分析工作中最耗时的环节,但也是价值最大的环节之一。 1. 结构化与非结构化数据源的连接: 我们将超越简单的文件导入,详细讲解如何使用数据库连接语言(如SQL的高级查询和JOIN操作)来从MySQL、PostgreSQL等关系型数据库中提取数据。同时,会覆盖对API接口(RESTful API)的调用技术,用于实时或半实时地获取外部服务提供的数据流。 2. 数据清洗与转换的艺术(ETL 基础): 这一章将是本书的基石之一。重点介绍处理缺失值(Imputation Techniques,包括均值/中位数填充、回归预测填充等)、异常值检测(基于统计学方法如Z-Score、IQR,及机器学习的隔离森林Isolation Forest)的实战流程。我们将使用 Python的Pandas库作为核心工具,通过链式操作(Method Chaining)来构建高效、可复用的数据预处理管道(Pipeline)。读者将学会如何处理日期时间序列数据的复杂转换、字符串的标准化与正则表达在数据清洗中的强大应用。 3. 数据的塑形与特征工程(Feature Engineering): 数据的原始形态往往不适合直接用于模型训练。本节将深入探讨如何通过特征组合、特征分解(如从日期中提取星期几、月份、是否为节假日)、独热编码(One-Hot Encoding)和标签编码(Label Encoding)等技术,将非数值信息转化为模型可识别的有效特征。我们还会引入特征交叉的概念,展示如何通过交叉特征来提升预测模型的准确性。 第二部分:统计推断与探索性数据分析(EDA) 在数据被清洗准备好后,我们需要通过统计学原理去理解数据的内在分布和变量间的关系,这是构建任何预测模型的前提。 1. 描述性统计与分布可视化: 不仅仅是平均值、中位数和标准差,本书将详细解析四分位距、偏度和峰度等高级描述性统计指标的业务含义。同时,我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn 库绘制直方图、箱线图、核密度估计图(KDE Plot),以直观地理解数据的分布形态,并识别潜在的多峰分布或偏斜现象。 2. 关系探索与假设检验: 重点讲解如何通过散点图矩阵(Pair Plot)快速评估多个变量之间的线性或非线性关系。在推断统计方面,我们将涵盖关键的假设检验方法,如t检验(T-Test)用于比较两组均值差异,方差分析(ANOVA)用于比较多组均值,以及卡方检验(Chi-Squared Test)用于分类变量的独立性检验。每种检验都配有明确的业务场景和Python Statsmodels库的实战代码示例。 3. 相关性分析与多重共线性: 理解变量间的依赖程度至关重要。本书将深入探讨皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数的区别和适用场景,并着重讲解在回归分析中,如何使用方差膨胀因子(VIF)来诊断和解决多重共线性问题,确保模型的稳定性和可解释性。 第三部分:数据建模与机器学习基础实践 本部分将带领读者进入机器学习领域,从基础的线性模型到更复杂的集成方法,掌握构建预测和分类系统的核心流程。 1. 线性回归与逻辑回归的深度剖析: 我们不仅会介绍最小二乘法的基本原理,还会讲解正则化技术——岭回归(Ridge)、Lasso和弹性网络(Elastic Net),以及它们在防止模型过拟合中的作用。逻辑回归部分将侧重于S型函数(Sigmoid)的数学解释、几率(Odds)和对数几率(Log-Odds)的业务解读,以及如何利用混淆矩阵(Confusion Matrix)评估分类性能。 2. 决策树、随机森林与梯度提升: 掌握非线性模型的应用。决策树的构建原理(信息熵、基尼不纯度)将清晰呈现。随后,我们会重点介绍集成学习(Ensemble Learning)的威力,通过Scikit-learn库实操随机森林(Random Forest)和强大的梯度提升机(如XGBoost或LightGBM),并对比它们在处理高维稀疏数据时的性能差异。 3. 模型评估与调优策略: 成功的模型不仅要能预测,更要具有泛化能力。本章将详述交叉验证(K-Fold Cross-Validation)的实施细节,以及如何利用ROC曲线、AUC值来评估分类器的性能,而非仅仅依赖准确率(Accuracy)。超参数调优部分将引入网格搜索(Grid Search)和更高效的随机搜索(Randomized Search)的实战技巧。 第四部分:高级数据可视化与叙事技巧 数据分析的最终成果必须以清晰、有说服力的方式传达给决策者。本部分专注于将分析结果转化为引人入胜的视觉故事。 1. 交互式可视化工具应用: 我们将超越静态图表,转而深入学习 Tableau 或 Power BI 等专业可视化工具的操作。重点讲解如何设计高效的仪表板(Dashboard),如何利用参数、筛选器和动作(Actions)创建流畅的交互体验,使用户能够自主探索数据。 2. 叙事性图表设计原则: 探讨“少即是多”的设计哲学,聚焦于如何选择最能表达数据洞察的图表类型(如桑基图Sankey、旭日图Sunburst、热力图Heatmap)。详细讲解颜色理论在数据可视化中的应用,如何避免“误导性图表”,确保数据叙事的客观性和有效性。 3. Python可视化的高级定制: 结合 Plotly 或 Bokeh 库,展示如何创建可嵌入网页或报告中的动态、可缩放的交互式图表,满足现代报告对丰富用户体验的需求。 --- 本书的独特价值 《高效能数据分析与可视化实战》面向的是希望在数据科学、商业智能、市场研究或金融分析等领域深耕的专业人士和高年级学生。它假设读者已经具备了基础的计算机操作能力(如文件管理、基础的软件使用),并将精力集中于“如何用数据解决实际问题”的技能树上。全书贯穿Python(Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels, Visualization Libraries)作为核心实现工具,辅以数据库查询语言和专业BI工具的实战操作。 本书最大的特点在于其“实战驱动”的理念,每一个技术点都紧密结合一个或多个真实的业务场景(例如:客户流失预测、销售趋势分解、A/B测试结果分析),确保读者学到的知识能够立即转化为工作中的生产力。通过阅读本书,读者将不再是计算机操作的初级用户,而是能够驾驭数据、驱动决策的高效能数据实践者。

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读后感

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用户评价

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这本书在实用性方面做得非常出色,几乎每一章的内容都能直接应用到实际的学习和工作中。我原本以为这只是一本偏向理论的书籍,但实际阅读后发现,它提供了大量可操作的指导。例如,在讲解如何使用PPT制作演示文稿时,书中不仅介绍了基本的幻灯片制作,还深入讲解了动画效果、切换效果、多媒体插入以及如何进行排版设计,这对于我即将到来的一个项目展示非常有帮助。同样,在信息安全章节,书中关于密码设置、防范网络钓鱼、识别恶意软件的建议,都具有很强的现实意义。它教会我如何保护自己的个人信息,如何在网络世界中更加安全地遨游。更让我印象深刻的是,书中还介绍了一些互联网常用的搜索技巧和文献查找方法,这对于学生来说,无疑是提高信息获取效率的利器。总的来说,这本书不仅仅是教授“如何使用计算机”,更是引导我“如何更好地利用计算机解决问题”。

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这本书给我带来的第一印象是它的编排逻辑清晰,章节间的过渡自然流畅。从最基础的计算机组成原理到操作系统、办公软件的实际应用,再到网络基础和信息安全,几乎涵盖了一个计算机初学者需要掌握的方方面面。我尤其欣赏作者在讲解过程中,并非简单地罗列概念和操作步骤,而是深入浅出地解释了“为什么”和“怎么样”,使得学习过程更加富有启发性。例如,在讲解CPU的工作原理时,书中不仅描述了它的核心功能,还用生动的比喻将其比作计算机的“大脑”,并详细解释了指令的执行流程,这让我这个对硬件一窍不通的人也能大致理解其运作机制。在软件应用的部分,比如Word和Excel,书中提供的案例练习非常有针对性,涵盖了日常办公中最常用的功能,并且难度循序渐进,让我在实践中快速掌握了这些工具。这本书的语言风格也非常友好,避免了过多的技术术语堆砌,即使是完全没有接触过计算机的人,也能感到学习的亲切感。它更像是一位经验丰富的老师,耐心引导你走进计算机的奇妙世界,而不是一本枯燥的技术手册。

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我必须说,这本书的图文并茂设计是其一大亮点。很多概念性的东西,如果仅仅依靠文字描述,很容易让人感到晦涩难懂,但书中大量的插图、流程图和截图,极大地降低了学习门槛。比如,在介绍操作系统中的文件管理时,书中清晰地展示了文件夹的层级结构和文件之间的关系,配合文字解释,让原本抽象的概念变得具象化。同样,在讲解网络连接时,那些关于IP地址、DNS服务器的图示,虽然我不能说完全理解了其底层原理,但至少对整个网络通信的流程有了更直观的认识。此外,书中很多操作步骤的截图都非常精细,准确地指出了需要点击的位置和选项,这对于第一次接触某个软件的用户来说,无疑是雪中送炭。我特别喜欢书中一些“小贴士”或者“注意事项”的提示,这些往往是隐藏在日常操作中的关键细节,却能极大地提高效率或者避免一些常见错误。这本书的编排也考虑到了读者的学习习惯,每个章节都附带了总结性的回顾和练习题,这有助于巩固所学知识,并检验自己的掌握程度。

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这本书最让我感到欣慰的是,它对于一些计算机安全和隐私保护的强调。在如今信息爆炸的时代,每个人都可能成为网络欺凌、信息泄露的受害者。这本书非常负责任地提醒读者要注意保护个人隐私,如何设置强密码,如何识别网络诈骗,以及如何安全地使用社交媒体。这些内容虽然不是核心的技术操作,但对于一个普通用户来说,却是至关重要的。书中还介绍了一些基本的网络安全防护措施,比如防火墙、杀毒软件的使用,以及如何进行数据备份。这些都让我觉得,这本书不仅仅是一本学习计算机技能的教材,更是一本引导读者理性、安全地使用互联网的“生活指南”。

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我作为一个对计算机一知半解的人,拿到这本书时,内心是有些忐忑的。我担心内容过于专业,我无法理解。但阅读过程中,我的顾虑被完全打消了。作者的语言风格非常亲和,善于用生活中的例子来类比抽象的计算机概念。比如,讲解二进制时,书中将其比作电灯的“开”与“关”,这种通俗易懂的比喻,让我瞬间就明白了其核心思想。在讲解数据存储时,书中也用“容器”的大小和种类来比喻硬盘和内存,让我能够清晰地分辨它们的功能和区别。这种“接地气”的讲解方式,让我在学习过程中始终保持着轻松愉快的心情。此外,书中在每一章的结尾都会有“本章小结”,这非常有条理,让我能快速回顾本章的重点内容,并为下一章的学习做好准备。我认为,这本书最大的价值在于它能够激发初学者对计算机科学的兴趣,让他们不再觉得计算机是遥不可及的,而是能够亲手去探索和掌握的工具。

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我尤其欣赏这本书在引入新概念时的循序渐进方式。它并没有一次性抛出大量复杂的知识点,而是将复杂的概念分解成一个个小的、易于理解的单元。例如,在讲解操作系统的工作原理时,书中先从用户界面入手,然后逐步深入到进程管理、内存管理等更核心的部分。在讲解网络协议时,也是先从最基础的TCP/IP模型说起,再慢慢介绍HTTP、FTP等具体协议的应用。这种由浅入深、层层递进的学习路径,让我能够一步步地建立起对计算机整体架构的认识,而不是被海量的信息淹没。书中还穿插了一些历史性的发展介绍,比如操作系统的演变,这让我能够了解计算机技术是如何一步步发展到今天的,这在一定程度上增加了学习的趣味性。对于我这样需要系统性学习基础知识的人来说,这本书的逻辑结构和内容安排简直完美。

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这本书的排版和设计风格非常现代,整体视觉效果很舒服,阅读体验也很好。纸张的质感不错,印刷清晰,即使是小字号的注释也能看得清楚。书中大量的图表和插图,不仅是为了美观,更是为了清晰地传达信息。我尤其注意到,书中在介绍一些软件操作时,使用的都是最新版本的界面截图,这保证了信息的时效性。而且,书中并没有因为是基础教程而忽略了一些进阶性的内容,比如在讲解数据库基础时,虽然不深入,但提到了SQL语句的简单应用,以及关系型数据库的概念,这为我将来进一步学习打下了基础。让我比较惊喜的是,书中还提到了一些云计算和大数据的基础概念,虽然只是点到为止,但足以让我对这些前沿技术有一个初步的了解,感受到计算机科学的广阔前景。

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这本书在理论与实践的结合上做得相当到位。它不仅仅是讲解概念,更注重培养读者的实际操作能力。例如,在讲解网页制作基础(HTML和CSS)时,书中提供的代码示例非常简洁实用,并且鼓励读者动手去修改和尝试。我也按照书中的指导,自己搭建了一个简单的个人主页,虽然功能不多,但这个过程让我对网页是如何构建的有了切身体会。同样,在讲解Excel表格的函数应用时,书中提供了很多实际场景的练习,比如如何计算销售额、分析数据趋势等,这些都极大地提升了我处理数据的能力。我觉得,这本书不仅仅是提供知识,更重要的是它教授了一种解决问题的思维方式,一种通过计算机工具来优化和提升工作效率的方法。

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我最喜欢这本书的一点是,它不仅仅停留在教授基础操作,而是更侧重于培养读者的“计算思维”。它鼓励读者去思考问题,去分析问题,然后寻找最优的解决方案。例如,在讲解算法基础时,书中不仅仅是展示了冒泡排序、选择排序等几种常见的排序算法,更重要的是分析了它们的效率和适用场景,并鼓励读者去思考如何设计更高效的算法。这种思维方式的培养,远比单纯记忆几个操作步骤来得重要。这本书让我明白,计算机不仅仅是一个工具,更是一个能够帮助我们解决复杂问题的强大助手,而掌握计算思维,就是 unlocking 这个助手的潜能的关键。

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我必须称赞这本书的语言风格,它非常严谨且准确,但又不会让人觉得枯燥乏味。作者在讲解每一个概念时,都会引用相关的专业术语,并对其进行清晰的解释,确保读者能够理解其精确的含义。例如,在讲解操作系统中的“多任务”处理时,书中就非常详细地描述了进程、线程的概念,以及它们是如何在CPU上轮流执行的。但是,作者又善于用比喻和类比来辅助理解,比如将CPU比作餐厅的服务员,同时处理多个顾客的点餐需求,这就让抽象的概念变得容易理解。此外,书中在介绍一些历史性的计算机技术时,也充满了人文关怀,它会提及一些重要人物的贡献,以及技术发展的历程,这让整个学习过程充满了历史的厚重感。

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