Introduction to Business Data Processing with BASIC, Fortran and Cobol Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Donald Keith Caver

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1979-04-18

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471030911

丛书系列:

图书标签:

• 数据处理
• BASIC
• Fortran
• Cobol
• 编程
• 计算机科学
• 商业
• 入门
• 教科书
• 1980s

现代数据处理与计算思维导论 一本面向未来数据驱动时代的综合性教材 【图书定位与核心价值】 本书旨在为初学者和希望系统性提升数据处理能力的读者提供一个坚实的基础。我们聚焦于现代商业环境中数据捕获、存储、分析及应用的核心理念和实用技术，而不局限于特定的编程语言版本或过时的系统架构。本书的重点在于培养读者的计算思维（Computational Thinking）和数据素养（Data Literacy），使他们能够理解数据背后的逻辑，并运用恰当的工具解决实际问题。 在当今这个信息爆炸的时代，无论是在金融、零售、制造还是服务业，数据已成为最宝贵的资产。有效的商业决策依赖于对数据的深度挖掘和准确解读。本书正是为了架设理论知识与实际应用之间的桥梁而设计。我们不侧重于历史遗留的编程语言细节，而是强调数据结构、算法思想、数据库原理以及面向对象设计（OOD）的基本概念，这些是构建任何现代软件系统和数据分析流程的基石。 【内容模块详述】 全书结构清晰，分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够逐步掌握从基础概念到高级应用的知识体系。 第一部分：商业数据处理基础与逻辑构建 本部分是理解数据处理流程的起点。我们首先剖析了数据在商业决策中的角色和生命周期，从原始数据的采集、清洗到最终报告的生成。 1. 数据与信息：商业价值的提炼 数据的本质与类型： 区分定量数据、定性数据，以及结构化、半结构化和非结构化数据的特点及其在商业分析中的适用性。 信息系统概览： 介绍企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等核心业务系统如何产生和使用数据。 数据质量管理（DQM）： 探讨数据准确性、完整性、一致性和时效性的重要性，以及数据治理的基本框架。 2. 算法思维与问题分解 计算思维的引入： 介绍分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）这四大支柱。 流程图与结构化编程概念： 使用现代化的流程描述工具（如UML活动图的简化表示）来建模业务流程，而非局限于早期的流程图符号。强调顺序、选择和循环这三种基本控制结构的应用。 效率初步认知： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，使读者对不同解决方案的性能差异有初步的感知。 第二部分：现代数据存储与管理原理 本部分深入探讨如何高效、安全地组织和检索商业数据，这是所有复杂应用的基础。我们重点关注关系模型及其演变。 3. 关系型数据库管理系统（RDBMS）核心 数据建模： 详细讲解实体-关系（E-R）图的设计，包括实体、属性、关系、基数和约束条件的定义。 规范化理论： 深入剖析第一范式（1NF）到第三范式（3NF）乃至BCNF，解释规范化如何消除冗余和数据异常，并讨论过度规范化的潜在性能权衡。 SQL：现代数据操作语言 数据定义语言（DDL）：CREATE, ALTER, DROP。 数据操作语言（DML）：SELECT（重点讲解JOIN操作的类型和优化）、INSERT, UPDATE, DELETE。 事务管理：ACID特性的重要性及其在并发控制中的体现。 4. 新兴数据存储范式 NoSQL的崛起： 介绍键值存储、文档数据库（如MongoDB的思想）和列式数据库的适用场景，理解CAP理论对分布式系统的影响。 数据仓库（Data Warehousing）基础： 区分OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理），介绍星型和雪花型模式的结构及其在商业智能（BI）中的应用。 第三部分：数据分析与统计建模基础 数据处理的最终目标是产生可操作的洞察。本部分聚焦于如何使用数据进行量化分析和预测。 5. 描述性统计与数据可视化 核心度量： 均值、中位数、众数、方差和标准差在业务报告中的解读。 概率与分布： 介绍正态分布、二项分布等常见分布在风险评估中的应用。 有效的数据可视化： 讲解如何选择合适的图表类型（直方图、散点图、箱线图等）来传达复杂信息，避免误导性的图表设计。 6. 预测性分析的入门 回归分析基础： 介绍简单线性回归模型，理解斜率和截距的商业意义。 模型评估： 学习如何判断一个模型的好坏，如R方（$R^2$）和残差分析的初步应用。 时间序列初步： 识别数据的趋势、季节性和周期性，为更高级的时间序列分析打下基础。 第四部分：现代软件工程与系统集成概念 理解数据处理的上下文，即它们如何被嵌入到大型软件应用中。本部分强调模块化、可维护性和安全性。 7. 面向对象编程（OOP）的思维模式 核心概念： 封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）和多态（Polymorphism）如何应用于构建可复用的数据处理模块。 接口与抽象： 理解如何通过定义清晰的接口来解耦数据生产者和消费者。 8. 数据安全与合规性 数据隐私与法规： 概述GDPR、CCPA等关键数据保护法规的基本要求，理解敏感数据（PII）的处理规范。 安全实践： 数据加密（传输中和静止时）、访问控制和审计日志的基本原理。 【本书特色与学习体验】 本书强调动手实践和概念的融会贯通。每一个理论模块后都附有基于现实业务场景的案例分析，这些案例要求读者运用所学的逻辑思维和数据模型知识来设计解决方案。我们摒弃了陈旧的、特定于单机环境的教学方法，转而侧重于数据管道（Data Pipeline）的思想，即如何将数据从源头可靠地输送到分析工具，这是所有现代数据架构的核心。 通过系统学习，读者将不仅掌握数据处理的“如何做”（How），更重要的是理解“为何要这样做”（Why），从而培养出适应未来技术变革的强大适应能力。本书是渴望在数据驱动型职业生涯中取得成功的专业人士的理想入门读物。

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