前言

党的二十大报告强调“必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势”。

在充分考虑“新工科” “新文科”建设背景下高校人才培养中对信息技术基础知识及大数据基础素养能力的新需要，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，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、人工智能、数据处理最新的应用技术和研究成果，编写了此书。

本书在写作上所追求的目标和效果是将原理讲清楚，通过实践融会贯通。因此，本书在写法上坚持层次分明、条理清楚、理例结合、图文并茂、深入浅出、详略得当的行文风格，并力求将复杂问题简单化，将晦涩理论通俗化，使得本书更加易读易懂、易教易学。在选材方面，以全面、基础、典型、新颖为原则，以基础的数据处理操作为根本，以数据库技术、人工智能的经典著作为依据，同时又兼顾该学科的当前热点，按通识课的性质和水准确定各章节的内容和深度。书中收编了数据处理的最新成果，但又不刻意赶时髦、追风头；  书中涉及人工智能的诸多课题，但对于较深入和较专业的内容则点到为止。

本书的内容以人工智能、数据处理技术及其应用为主线，分为

“数据处理基础”“数据分析技术与人工智能方法”两篇，共10章。第1~5章为本书第一篇“数据处理基础”的内容。

其中，第1章概要性介绍了数据处理基础与人工智能等信息前沿技术，包括信息、数据、大数据与人工智能、数据分析、数据存储技术、智能数据分析、智能科学前沿等，读者通过本章内容的学习将了解和掌握信息科学与智能数据处理技术的基础概念； 第2~5章以图书销售为例，通过Access 2016系统地介绍了数据存储的概念和数据存储应用技术，主要内容包括数据库基本理论与设计、Access数据库表、表的创建、表的操作、查询及查询对象、查询的可视化系统。通过第一篇的学习，读者将掌握Access数据库中表的创建和查询等基础数据处理可视化操作方法。本书第二篇“数据分析技术与人工智能方法”包含第6~10章，主要内容包括智能数据分析语言——Python、数值数据智能分析技术、文本数据智能分析技术、人工智能分析方法、智能计算思维及其应用。通过本篇的学习，读者将掌握智能分析常用方法和基本原理。

通过本书的学习，读者将对数据处理基础及智能分析技术前沿、数据存储、数据存储应用（Access 2016）、智能数据分析语言——Python、数值数据智能分析技术、文本数据智能分析技术、人工智能分析方法和智能计算思维及其应用等内容有一个较为全面的认识和理解，并能熟练利用Access 2016进行数据存储、处理、查询等基础数据处理操作，掌握通过Python程序设计语言完成简单的数据获取、数据智能分析和数据可视化展示等数据智能分析技术，培养和提高计算思维和智能计算思维，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问题打下良好的基础。本书内容较多，案例丰富，教师在讲授过程中可根据学生和教学的具体情况对部分章节内容和案例进行取舍。为保证教学内容的连贯性，本书建议教师按照原始章节顺序介绍数据智能处理与分析的应用路线与过程，以便开展课程实践教学。

本书配有源代码、教学课件、教学大纲、案例素材、习题题库供读者使用。源代码和全书网址可通过扫描下方二维码获取。

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本书适合于全国高等学校各专业作为“新文科”与“新工科”建设背景下的人工智能和数据处理通识课教材使用，也可作为智能数据处理的普及读物供广大读者自学或参考。

杨璠、张承德任本书主编，负责全书的统稿。王倩、张志、马霄、蔡燕、朱平、李向、易灵芝、胡景浩任本书副主编。其中第1~3章和第10章由杨璠

编写，第4章由蔡燕编写，第5章由朱平编写，第6章由马霄编写，第7章由张志编写，第8章由张承德编写，第9章由王倩编写，肖慎勇为本书提供案例素材，胡景浩为本书案例提供实验和模拟环境，

李向、易灵芝、胡景浩负责编写本书案例部分。

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教师的大力支持，同时清华大学出版社为本书的顺利出版付出了极大的努力。

本书部分图片取自互联网，部分文字也参考了网页内容，作者尽可能将引用链接在相关章节中给出，少部分无法给出引用的，在此一并致以深深的感谢。尽管作者对本书内容进行了反复修改，但由于水平和时间有限，书中疏漏和不足之处在所难免，敬请读者提出宝贵意见。

作者

2025年1月