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出版者:

作者:钱和生 编

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2010-3

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787563922604

丛书系列:

图书标签:

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《现代信息处理与数据分析基础》 图书简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。对于任何希望在技术领域、商业分析乃至科研领域取得突破的人士而言，掌握有效的信息处理与数据分析技能已不再是锦上添花，而是生存的必需。本书《现代信息处理与数据分析基础》，正是为满足这一迫切需求而精心编写的入门级与进阶级教材。它旨在为读者构建一个坚实的基础框架，使其能够系统地理解、有效地组织、安全地存储，并最终科学地解读海量数据背后的深刻含义。 本书的编排逻辑清晰，从宏观概念入手，逐步深入到具体的实践操作层面，确保即便是初次接触信息技术或统计学概念的读者也能平稳过渡。我们摒视了冗长晦涩的理论堆砌，转而强调理论与实际应用的紧密结合，力求让每一章节的知识点都能立即转化为可操作的技能。 第一部分：信息时代的基石——数据与信息的本质 本部分聚焦于理解“信息”和“数据”在现代社会中的角色定位与基础属性。我们将探讨信息的数字化过程，从最基础的二进制编码系统开始，深入解析数据表示的各种格式，例如文本、图像、音频和视频的数字化原理。这不仅是技术层面的理解，更是构建高效数据处理思维的起点。 数据的生命周期管理： 我们详细阐述了从数据采集、清洗、存储、处理到最终分发和销毁的完整流程。重点讨论了在每个阶段可能出现的质量问题（如缺失值、异常值、重复记录），并介绍了业界公认的数据清洗与预处理技术，例如插值法、异常值检测算法（如箱线图分析法、Z-Score标准化）。 信息安全与隐私保护概述： 在大数据时代，数据安全是不可逾越的红线。本章涵盖了数据加密的基本概念（如对称加密与非对称加密原理）、访问控制机制，以及当前主流的数据隐私法规（如GDPR、CCPA等）对企业和个人的影响。我们强调了构建安全数据环境的必要性与基本策略。 第二部分：结构化思维与高效存储 本部分将读者的目光聚焦于如何组织和存放数据，这是后续分析效率的决定性因素。我们摒弃了对单一文件系统过度的依赖，转而系统介绍现代数据库技术。 关系型数据库（RDB）的深度解析： 从关系代数的基础概念出发，本书详细讲解了SQL语言的核心命令（SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE），并重点阐述了数据库设计范式（1NF, 2NF, 3NF）在避免数据冗余和保证数据一致性中的关键作用。针对中小型应用场景，我们提供了实际的数据库建模案例分析。 非关系型数据库（NoSQL）的崛起与适用场景： 认识到传统RDB在处理高并发、半结构化或非结构化数据时的局限性，本书引入了NoSQL数据库的分类，包括键值对数据库（如Redis的基本应用）、文档数据库（如MongoDB的灵活数据结构）以及图数据库（用于复杂关系网络分析的初步介绍）。我们将指导读者如何根据业务需求选择最合适的存储架构。 第三部分：数据分析与统计推断入门 数据分析能力是驾驭信息的关键所在。本部分是全书的核心，侧重于描述性统计、概率论基础以及初步的推断性分析方法。 描述性统计学的核心工具： 掌握集中趋势的度量（均值、中位数、众数）与离散程度的度量（方差、标准差、极差）。同时，本书将通过丰富的图表示例（如直方图、散点图、箱线图）来展示如何通过可视化手段快速洞察数据的分布特征。 概率论基础与抽样分布： 建立严谨的分析思维，必须依赖概率论的支撑。我们用简洁的语言解释了基本概率定律，并重点阐述了中心极限定理的重要性，这是进行统计推断的理论基石。 假设检验的实践流程： 本章带领读者走完一个完整的假设检验流程，包括原假设与备择假设的设定、显著性水平的选择、检验统计量的计算与P值的解读。通过实际案例，读者将学会如何基于样本数据对总体特征做出科学的判断，避免盲目决策。 第四部分：利用工具进行数据处理与可视化 理论知识的价值在于实践应用。本部分着重介绍当前工业界和学术界广泛使用的主流工具集，并提供实用的操作指南。 电子表格软件的高级应用： 尽管存在更专业的工具，但Excel/Google Sheets仍是快速数据探索的利器。我们详细讲解了数据透视表（Pivot Tables）的构建与动态更新，数组公式（Array Formulas）的运用，以及使用VLOOKUP/INDEX-MATCH进行数据合并的技术。 编程语言在数据处理中的角色（以Python为例）： 本章并非教授完整的编程课程，而是聚焦于Python生态系统中对数据分析至关重要的库。重点介绍`Pandas`库，讲解如何使用DataFrame进行数据清洗、分组聚合和重塑；以及`Matplotlib/Seaborn`库，指导读者创建专业级的数据可视化图表，实现有效的故事讲述（Data Storytelling）。 面向读者 本书尤其适合以下群体： 1. 在校学生： 计算机科学、信息管理、经济学、市场营销等专业的学生，作为理解数据科学基础概念的入门教材。 2. 职场新人与转型人士： 希望在数据驱动的环境中提升工作效率，掌握数据分析必备技能的行政、运营、销售人员。 3. 初级数据分析师与业务专员： 需要系统梳理和巩固基础理论，并希望了解现代数据处理流程和工具链的专业人士。 通过对《现代信息处理与数据分析基础》的学习，读者将不仅获得一系列实用的技术工具，更重要的是，能够培养起一种结构化、逻辑化、以数据为驱动的思维模式，为迎接未来信息时代的挑战做好充分准备。

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