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出版者:电子工业

作者:姚家奕;刘世峰 [同作者作品]

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2007-6

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787121044762

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• 实验
• 教程
• 高等教育
• 信息技术
• 应用基础
• 数据管理
• 数据库系统
• 实践
• 教学

《数据世界的奇妙旅程：从概念到实践的探索》 本书旨在带领读者踏上一段穿越数据应用世界的精彩旅程。我们将从最基础的数据概念出发，逐步深入到实际应用中的方方面面，通过理论讲解与实践操作相结合的方式，帮助读者构建起坚实的数据应用基础，并激发他们在这个充满活力的领域进行更深层次的探索。 第一部分：数据世界的基石——概念与理解 在浩瀚的数据海洋中，我们首先需要掌握航行的基础工具——理解数据本身。本部分将从最根本的视角出发，揭开数据的神秘面纱。 什么是数据？ 我们将从信息论、统计学以及计算机科学等多个角度，深入剖析“数据”的本质。不仅仅是简单的数字或文字，而是承载着意义、反映事物状态、蕴含潜在规律的信息载体。我们将探讨数据的不同形态，例如结构化数据（如表格）、半结构化数据（如XML、JSON）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频），并分析它们各自的特点、存储方式以及处理难点。 数据的重要性与价值。 在信息爆炸的时代，数据已经成为驱动社会发展、商业决策、科学研究的核心动力。本部分将通过大量真实案例，展示数据在各个领域的价值，例如： 商业领域： 如何通过分析用户行为数据来优化产品设计、提升营销效果、实现精准推荐；如何利用销售数据预测市场趋势，制定合理的库存策略。 科学研究： 如何利用实验数据验证科学理论，发现新的规律；如何通过对海量天文数据进行分析，探索宇宙奥秘。 社会治理： 如何利用城市运行数据提升交通效率、优化资源配置、保障公共安全。 个人生活： 如何利用健康数据监测身体状况，制定个性化锻炼计划；如何利用消费数据合理规划开支。 我们将强调数据不再是冰冷的数字，而是蕴含着深刻洞察和巨大潜力的宝藏。 数据应用的生态系统。 了解了数据的价值，我们还需要对构建数据应用的大致框架有一个认识。本部分将介绍数据应用涉及的关键技术领域和常见的工具链，例如： 数据采集： 如何从各种来源收集原始数据，包括传感器、用户界面、网络爬虫、API接口等。 数据存储： 不同的数据类型和应用场景需要不同的存储方案，我们将初步介绍关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等概念。 数据处理与分析： 数据清洗、转换、聚合、统计分析、可视化等是挖掘数据价值的关键步骤。 数据建模： 如何建立数学模型、统计模型、机器学习模型来预测、分类、聚类等。 数据可视化： 将复杂的数据转化为直观易懂的图表，便于理解和交流。 应用开发： 如何将数据分析结果集成到实际的应用系统中，例如Web应用、移动应用、报表系统等。 通过对整个生态系统的鸟瞰，读者将对数据应用的全貌有一个初步的把握。 第二部分：数据的组织与管理——数据库的原理与实践 数据库是数据应用的核心基础设施，是组织、存储、管理和访问数据的关键。本部分将深入探讨数据库的原理，并引导读者进行实践。 数据库基础理论。 数据模型： 我们将首先介绍几种主要的数据模型，重点讲解在现代数据应用中占据主导地位的关系型数据模型。我们将阐述关系模型的核心概念，如实体、属性、关系、元组、码（键）等，以及如何将现实世界的问题抽象为关系型数据库中的表结构。 规范化理论： 为了提高数据存储的效率、减少数据冗余、避免数据更新异常，关系型数据库设计遵循一系列规范化原则。我们将详细讲解第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等，并说明如何通过规范化来优化数据库设计。 SQL语言概览： SQL（Structured Query Language）是操作关系型数据库的标准语言。我们将对其基本语法进行介绍，包括数据定义语言（DDL，如CREATE, ALTER, DROP）、数据操纵语言（DML，如INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT）以及数据控制语言（DCL，如GRANT, REVOKE）。 关系型数据库的实践。 数据库系统概述： 简要介绍常见的关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等，并说明它们在功能、性能、授权等方面的差异。 数据库设计与建模： 引导读者从实际需求出发，进行数据库的逻辑设计和物理设计。我们将通过一个贯穿全书的案例，例如一个简单的图书馆管理系统或一个在线商店的商品管理系统，演示如何分析业务需求，设计出符合规范的表结构，并建立表之间的关系（一对一、一对多、多对多）。 SQL语句实战： 数据定义： 学习如何使用`CREATE TABLE`语句创建表，定义字段的数据类型、约束（如主键、外键、非空、唯一等）。 数据插入与更新： 掌握`INSERT`语句向表中添加数据，`UPDATE`语句修改现有数据，以及`DELETE`语句删除数据。 数据查询（SELECT语句）： 这是SQL中最核心、最常用的部分。我们将深入讲解`SELECT`语句的各种用法，包括： 基本查询： 选择特定列，使用`WHERE`子句进行条件过滤。 排序与分组： 使用`ORDER BY`对结果进行排序，使用`GROUP BY`对数据进行分组，并结合聚合函数（如COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN）进行统计。 连接查询： 理解`JOIN`操作（INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN），学习如何连接多个表以获取关联数据。 子查询： 掌握在`WHERE`子句或`FROM`子句中使用子查询，实现更复杂的查询逻辑。 视图（VIEW）： 学习如何创建视图，将复杂的查询封装起来，提高复用性和安全性。 数据库的进阶应用（可选）。 索引（INDEX）： 理解索引的原理，以及如何通过创建索引来提高查询效率。 事务（TRANSACTION）： 讲解事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），以及如何在并发环境下保证数据的一致性。 存储过程与触发器（Optional）： 简要介绍存储过程和触发器的概念，以及它们在实现复杂业务逻辑和数据一致性方面的作用。 第三部分：数据的高级探索——分析与应用 掌握了数据库的基础操作后，我们将进一步探索如何从数据中提取有价值的信息，并将其应用于实际问题。 数据预处理与清洗。 真实世界的数据往往是不完整、不准确、格式不一致的。本部分将讲解数据预处理和清洗的常用技术，包括： 处理缺失值： 删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）等。 处理异常值： 检测、识别、删除或转换。 数据格式转换： 统一日期格式、文本编码等。 数据去重： 识别和移除重复记录。 数据类型转换： 将字符串转换为数值、日期等。 数据分析方法。 描述性统计分析： 计算数据的均值、中位数、方差、标准差等，理解数据的分布特征。 探索性数据分析（EDA）： 通过可视化工具和统计方法，发现数据中的模式、趋势、异常和关联性。 数据挖掘基础： 简要介绍数据挖掘的基本概念，如分类、聚类、关联规则挖掘等，并说明它们的应用场景。 数据可视化。 将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来是至关重要的。本部分将介绍常用的数据可视化技术和工具，例如： 图表类型选择： 折线图、柱状图、饼图、散点图、箱线图、热力图等，并说明它们各自的适用场景。 可视化工具： 简要介绍一些流行的可视化工具或库，例如Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI等。 设计原则： 如何设计清晰、准确、具有信息量的图表。 数据应用案例。 报表与仪表盘（Dashboard）： 如何根据业务需求设计关键绩效指标（KPI），并构建交互式报表和仪表盘，帮助决策者实时了解业务状况。 推荐系统简介： 介绍基于用户行为或内容相似性的推荐系统是如何工作的，例如在电商平台和内容平台上的应用。 数据驱动的决策： 结合前面介绍的分析方法，展示如何利用数据分析结果来指导商业决策、优化运营流程、改进产品设计等。 贯穿全书的实践理念： 本书的编写始终贯穿着“理论与实践相结合”的理念。每一个概念的提出，都会尽量辅以简单明了的示例；每一个技能的讲解，都会引导读者动手实践。读者将有机会在实际操作中加深对理论知识的理解，并通过解决遇到的问题来提升解决实际应用场景的能力。 本书的价值： 通过阅读本书，读者将能够： 建立起对数据应用的全面认知，理解数据在现代社会中的重要性。 掌握关系型数据库的基本原理和核心操作，熟练运用SQL语言进行数据管理和查询。 初步掌握数据预处理、分析和可视化的基本方法，能够从数据中提取有价值的信息。 培养解决实际数据应用问题的能力，为进一步深入学习数据科学、大数据技术、人工智能等领域打下坚实基础。 激发对数据世界的好奇心和探索欲，为未来的学习和职业发展铺平道路。 无论您是计算机科学、信息管理、统计学等相关专业的学生，还是希望在工作中更好地利用数据来提升效率和做出明智决策的从业人员，本书都将是您踏入数据应用世界的理想起点。让我们一起开启这段精彩的数据探索之旅吧！

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