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大数据分析导论

以理论与实战案例相结合的方式,涵盖大数据、云计算、Python等新技术,配套资源丰富,提供课件等资源,咨询QQ:2301891038(仅限教师)

作者:金大卫 主编 沈计 周巍 副主编 吴良霞 鲁敏 刘琪 陈旭 范爱萍 黄任众 编著
定价:59.90
印次:1-3
ISBN:9787302561781
出版日期:2020.09.01
印刷日期:2021.08.12

本书以大数据分析技术及其应用路线为核心,系统地介绍了计算机的基础知识和操作系统、大数据分析基础、计算机网络基础知识及数据获取、数据处理和数据分析理论与方法等内容。本书通过一系列实例分析,深入浅出地向读者介绍了AI studio云计算平台、Python程序设计语言、Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和软件的使用方法及其在大数据分析技术中的应用。

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前言 随着互联网的日益普及、网络技术和人类生活的交汇融合,全球数据呈现爆发式增长,人们已经进入了大数据时代。大数据是指海量数据随时间流逝而不断产生,且很难用传统计算机工具进行捕捉、处理与管理的数据集合,它对我们的影响不仅体现在商业贸易、产业格局方面,甚至上升到国家未来发展层面。另外,为主动适应新一轮科技革命与产业变革,支撑服务创新驱动发展、“中国制造2025”等一系列国家战略,2019年5月,教育部等12部委启动“六卓越一拔尖”计划2.0工程,开始全面推进“新工科”“新医科”“新农科”“新文科”建设,先后形成了“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”,并发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》《关于推进新工科研究与实践项目的通知》。在大数据时代“新工科”“新文科”建设背景下,对数据的处理、分析及运用其背后的信息指导决策、提高竞争力需求迫切,对广大高等院校知识授予和人才培养也提出了新的要求。大数据时代需要能熟练掌握大数据技术、有效挖掘数据价值的人才。大数据基础素养的培养不应该仅作为专业教育目标,而应该尽早渗透至各专业、各领域的知识学习和运用中。新时代人才应具备将自身专业学科知识体系与信息科学新技术、新方法相融合的能力,从而借助信息技术开阔专业视野、优化思维体系。鉴于此,在高校人才培养中加强信息化技术教学、融合大数据意识和技术显得尤为重要,这已在我国教育界形成广泛共识。 为满足大数据时代“新工科”“新文科”建设背景下高校人才培养对信息技术基础知识及大数据基础素养能力的新要求,结合不同学生的学科和专业特点,根据《中国高等院校计算机基础教育课程体系2014》(清华大学出版社,2014)的要求,我们组织多年从事大学信息基础通识课程教学和科研工作的教师,结合信息科学和大数据技术最新的应用技术和研究成果,编写了此书。 本书的内容以大数据分析技术及应用为核心,共分6章: 第1章介绍计算机与信息技术的基础内容,包括信息社会与计算机、计算机系统、计算机硬件与软件系统、信息技术前沿等,让读者建立信息科学与相关技术的基础概念; 第2章介绍大数据分析技术的基础内容,包括大数据基础知识,大数据的发展及其应用、AI Studio平台介绍、Python语言的基础知识等,让读者了解大数据技术及大数据分析的基本概念,并对其实现工具、平台和方法有初步的认识; 第3章介绍计算机网络的基础知识和网络爬虫工具的相关内容,以及获取大数据分析所需的原始数据集的方法; 第4章和第5章分别介绍大数据技术应用过程中非结构化与结构化的数据处理和展示方法,包括Office 2016工具包中的Word、Excel和PowerPoint的使用方法,让读者了解使用上述工具进行简单的数据处理和展示的方法; 第6章介绍大数据分析相关理论与方法,包括数据分析基础、描述性统计分析、投资决策分析、时间序列分析和相关分析与回归分析等,引导读者利用Excel 2016工具进行简单的大数据分析,从海量数据集中挖掘和提取关键决策信息,完成大数据分析的应用和实践。除上述内容外,本书还涉及各类信息技术工具和软件的基础介绍和应用实践,包括Windows 10操作系统、百度AI Studio云计算平台,Python 3程序设计语言、Office 2016办公软件等,这些内容均根据全国计算机等级考试MS Office高级应用与Python语言程序设计科目的考试大纲和要求编写,软件与语言版本均与计算机二级考试要求一致。 通过本书的学习,读者将对信息技术及计算基础知识、大数据技术基础知识、Internet、网络爬虫、数据处理与数据分析等内容有一个较为全面的认识和理解,并能基于AI Studio平台,熟练掌握利用Python程序设计语言和Office 2016软件完成简单的数据获取、数据处理、数据分析和数据展示等大数据分析技术的应用方法,为学习信息科学相关后续课程和利用信息科学的有关知识与工具解决本专业及相关领域的知识打下良好的基础。本书内容丰富,案例典型,教师在讲授过程中可根据需要对部分章节的内容和案例进行选择。为保证教学内容的连贯性,建议教师按照原始章节顺序介绍大数据分析技术的应用路线与过程,如有需要,也可提前介绍第4章、第5章有关Office 2016的相关基础内容,以便开展课程实践教学。 配套资源 为便于教与学,本书配有源代码、案例素材、教学课件、教学大纲、教学进度表。为便于阅读理解,本书的部分图片在印制纸质版的同时,还提供了电子版彩图。 (1) 获取源代码和案例素材以及彩色图片的方式: 扫描下方二维码,即可获取。 源代码和案例素材 彩色图片 (2) 其他配套资源可以扫描本书封底的课件二维码下载。 本书由金大卫任主编,沈计、周巍任副主编,金大卫负责全书的统稿工作。参与本书编写工作的老师还有吴良霞、鲁敏、刘琪、陈旭、范爱萍、黄任众等(按撰写章节顺序排列),其中第1章由吴良霞执笔,第2章由鲁敏执笔,第3章3.1~3.4节由刘琪执笔,3.5节由陈旭执笔,第4章4.1~4.2节由范爱萍执笔,4.3节由周巍执笔,第5章由黄任众执笔,第6章由沈计执笔。 本书在编写过程中得到了中南财经政法大学教务部、信息与安全工程学院领导和老师们的大力支持,同时清华大学出版社为本书的顺利出版付出了很大的努力,本书部分图片取自互联网,部分文字也参考了网页内容,编者尽可能在相关章节中给出引用链接,在此对相关作者一并致以深深的谢意。 尽管编者对本书内容进行了反复修改,但由于水平和时间有限,书中疏漏之处在所难免,敬请读者提出宝贵意见,以便修订时更正。 编者 2020年8月

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  • 金大卫,中南财经政法大学信息与安全工程学院,大数据研究院博士生导师、教授、副院长,人工智能与法商研究所所长,中国光谷信息与网络空间安全产业技术联盟副理事长,长期从事信息技术与大数据学科教学和相关研究工作。主持国家社会科学基金项目、教育部人文社科基金项目、国家博士后基金项目、湖北省教育厅基金项目,中央高校基本科研基金项目多项。发表SCI、SSCI、CSCD、CSSCI等权威期刊发表论文20余篇。
  • 本书涵盖计算机基础知识以及大数据、云计算、Python等新技术,以理论与实战案例相结合的方式,由浅入深、循序渐进地详细讲解与介绍。本书可作为全国高等院校师生的教学用书,也可作为全国计算机等级考试二级MS Office与Python语言程序设计的重要参考用书。
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  • 目录

    第1章计算机基础及信息技术前沿

    1.1信息社会与计算机

    1.1.1信息技术与计算机的发展

    1.1.2信息编码

    1.2计算机系统

    1.2.1计算机的工作原理

    1.2.2计算机的系统构成

    1.3微型计算机的硬件系统

    1.3.1主板

    1.3.2CPU

    1.3.3存储器

    1.3.4输入输出设备

    1.4微型计算机的软件系统

    1.4.1软件的定义及特点

    1.4.2软件的分类

    1.5操作系统和文件管理

    1.5.1操作系统基础知识

    1.5.2文件基础知识

    1.6信息技术前沿

    1.6.1大数据

    1.6.2云计算

    1.6.3物联网

    1.6.4人工智能

    1.6.5区块链

    本章小结

    思考题

    第2章大数据分析基础

    2.1大数据基础知识

    2.1.1大数据的产生及概念

    2.1.2大数据时代

    2.2大数据的国内外发展情况

    2.3大数据技术及应用

    2.3.1大数据技术

    2.3.2大数据应用

    2.4AI Studio平台介绍

    2.5Python语言基础

    2.5.1Python语言概述

    2.5.2变量及数据的使用

    2.5.3Python程序的语法结构

    2.5.4Python程序的输入输出

    2.5.5Python程序的控制结构

    2.5.6函数和模块

    2.5.7大数据文本分析

    本章小结

    思考题

    第3章计算机网络基础及数...

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