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数据处理实践教程(微课版)

本书内容设置比较丰富,以案例教学为导向,所有例子都配有相应的操作视频。 提供课件、咨询QQ:2301891038(仅限教师)。

作者:刘小丽、温金明、王肃、胡彦、梁里宁、杜宝荣
丛书名:面向新工科专业建设计算机系列教材
定价:49
印次:1-4
ISBN:9787302599999
出版日期:2022.02.01
印刷日期:2024.07.12

本书参照教育部计算机基础课程实验教学的基本要求,主要介绍信息技术及其应用,从基础原理出发、以具体应用为导向进行数据处理讲解。 全书共三部分:第一部分(第1~4章)为数据处理基础,介绍数据获取以及基本的数据处理方法,包括使用软件、浏览器插件等工具爬取数据,Excel电子表格数据处理和图像数据处理;第二部分(第5~8章)为数据可视化展示,介绍数据可视化的不同形式,包括Word图文报告设计、PPT演示文稿制作、Camtasia视频制作和Animate动画设计;第三部分(第9~12章)为编程式数据处理,介绍编程相关的数据处理,包括网页设计与制作、微信小程序开发、Raptor算法工具介绍以及Python数据处理。全书提供了大量应用实例,例题大部分配备了视频,用于展示数据处理过程。 本书适合作为高等院校本科生计算机通识教育课程的教材,也可供非计算机专业有志于学习数据处理的人员参考。

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前言 数据处理能力指的是搜集、整理、分析,并从大量的数据中找到对研究问题有用的信息,做出正确的判断的能力。在大数据时代,没有一家公司不是数据公司,任何一家公司都需要拥有驾驭数据的能力,学会用数据做精细化运营,利用数据驱动业务的增长。对于从事精细化运营工作的人,或者想把自己的工作变得精细化的人,数据处理和分析能力也是必不可少的。 数据处理能力的提升能够激发大学生的个性、创新性,提高大学生解决实际问题的能力。随着信息和数据迅速膨胀,当前数据处理人才越发紧缺,如果大学生能够在学校期间锻炼提高自己的数据处理分析能力,将在毕业时有助于提升就业竞争力,同时,如果能够掌握某个专业领域的数据处理技能,就业力也会更胜一筹。 由于计算机通识教育课程的学分学时比较少,要在较短的时间内向学生展示数据处理原理和处理流程,掌握常见的数据处理方法,就需要对各个知识点进行合理编排。本书的编排从实际应用出发,通过具体的案例进行分析、处理、演示,多数案例配备了视频讲解,通过扫描二维码即可观看,帮助读者快速了解数据处理过程。每章都配备了一定的综合实验,引导读者进行基本的数据处理训练。期望读者通过本书的学习能提升数据处理能力。 本书是《计算机科学基础》的配套书籍,围绕数据处理和信息新技术展开,每章首先简要介绍相关基础知识,其次通过例子进行输出处理展示,最后给出综合实验要求和辅助阅读资料。各章内容介绍如下。 第1章导学——数据存储与处理概述。介绍数据的定义、存储和数据处理的基本方法,给出了实验课教学计划参考。 第2章数据获取与清洗。除了介绍数据结构化的定义外,还重点展示了如何获取数据,包括八爪鱼采集器、Web Scraper插件的使用,并通过例子演示Python爬虫的过程,最后介绍如何使用Excel电子表格进行简单数据清洗。 第3章表格数据处理。首先介绍电子表格的基本概念,然后详细介绍Excel的基本计算、数据统计与管理和图表制作。 第4章图像数据处理。介绍Photoshop图像处理,主要包括图像合成、图像修复和图像特效。 第5章图文报告设计。介绍Word文字处理,主要包括排版基础、文档的批注与修订和长文档编排等。 第6章演示文稿制作。介绍PowerPoint演示文稿制作,包括常见幻灯片元素设计、动画和放映设置等。 第7章视频制作。介绍屏幕录制与视频编辑处理工具Camtasia,重点讲解视频剪辑和视频合成,其中包括音频处理、视频编辑、录屏和字幕制作等基本剪辑操作。 第8章动画设计。介绍Animate动画制作。首先介绍动画相关的概念,然后分别介绍二维动画设计和手工绘制动画,其中包括逐帧动画、动作补间动画和形状补间动画及动画配乐。 第9章网页设计与制作。首先介绍Dreamweaver网页设计基础,通过例子介绍站点管理、超级链接、页面布局和CSS样式表,然后介绍移动网页设计,并通过具体例子进行展示。 第10章微信小程序开发。介绍小程序的概念和特点、开发过程,配有可以使用的案例,可供读者直接使用。 第11章Raptor算法工具。介绍使用Raptor表示程序控制结构和进行子程序设计,举例使用Raptor实验迭代、枚举和递归算法。 第12章Python数据处理。首先介绍了Python编程基础,然后介绍了Python爬虫、Python处理Excel文件和Python可视化。 本书由刘小丽规划,余宏华编写了第1章,刘小丽编写了第1~3、7、12章,温金明编写了第2、7章,杜宝荣编写了第3、6章,王肃编写了第4、8章,胡彦编写了第5、11、12章,梁里宁编写了第9、10章。其中部分章节由多人共同编写完成。除了署名作者之外,特别感谢张震对本书编写工作的大力支持,并对本书提出了许多非常有建设性的意见,也感谢关心和支持本书编写的同行,有了他们的支持,才使这本书得以出版。本书由暨南大学本科教材资助项目支持。 本书的编写因时间仓促,加之编者水平有限,书中难免有疏漏和不足之处,恳请专家和广大读者批评指正,以便今后本书的修订。 编者2021年11月

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  • 刘小丽,暨南大学教师,研究方向软件安全,发表论文20余篇;主持教改项目8项,参与教改10余项;主持科研项目2项,排名第二主持、参与省部级科研项目6项;第一主编编写教材2部,排名前三参编教材5部。
  • l 本书以信息技术应用为导向,用浅显的方式讲述数据处理过程,读者不需要较多的技术基础积累,适合本科生计算机通识课程的教学要求。

    本书展示了数据处理的全过程,从数据的获取、数据分析到数据可视化展示,还讲解了微信小程序数据处理过程和Python数据处理。

    按照“数据获取—数据处理与展示—编程式数据处理”的顺序,基于案例进行数据处理展示。提供了案例及素材,读者可根据步骤或者视频讲解进行模仿练习。

    提供了大量的典型案例,以案例为素材介绍信息技术应用、数据处理过程、新技术在具体行业中的应用。

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  • 目录

    第一部分数据处理基础

    第1章导学——数据存储与处理概述31.1数据的存储3

    1.1.1数据的基本概念3

    1.1.2数据存储4

    1.2数据的处理5

    1.2.1数据处理基本过程5

    1.2.2数据处理基本方法6

    1.3实验内容导析6

    1.3.1实验过程导析6

    1.3.2知识结构导析7

    1.4教学计划7

    1.4.1教学计划参考7

    1.4.2成绩评定8

    第2章数据获取与清洗9

    2.1数据结构化9

    2.2基本数据获取10

    2.2.1网页数据导入Excel10

    2.2.2Access数据导入Excel13

    2.2.3数据复制14

    2.3网页数据爬取16

    2.3.1八爪鱼采集器16

    2.3.2Web Scraper插件18

    2.3.3Python爬虫案例22数据处理实践教程(微课版)目录2.4数据清洗23

    2.5综合实验要求27

    2.6辅助阅读资料27

    2.6.1官网地址27

    2.6.2数据清洗内容27

    第3章表格数据处理28

    3.1Excel基础28

    3.1.1基本术语28

    3.1.2基本数据类型29

    3.1.3数据的输入31

    3.1.4数据的显示32

    3.2基本计算33

    3.2.1运算符33

    3.2.2坐标引用34

    3.2.3工作表的创建与数据输入实验35

    3.2.4常用函数36

    3.2.5函数与公式计算实验49

    3.3数据统计与管理51

    3.3.1排序51

    3.3.2分类汇总53

    3.3.3数据透视表54

    3.3.4排序、分类汇总与数据透视表实验58

    3.3.5筛选59

    3.3.6自...

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