【发货快】大数据分析导论 金大卫主编沈计周巍副主编吴良霞鲁敏
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￥ 4.47 0.7折 ￥ 59.9 八五品
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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
出版社清华大学出版社
ISBN9787302561781
出版时间2020-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价59.9元
货号9787302561781
上书时间2024-09-02
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基本信息
书名:大数据分析导论
定价：59.90元
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
出版社：清华大学出版社
出版日期：2020-09-01
ISBN：9787302561781
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装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
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。
内容提要
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。
目录
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1.3.2 CPU1.3.3 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2.4 AI Studio平台介绍2.5 Python语言基础2.5.1 Python语言概述2.5.2 变量及数据的使用2.5.3 Python程序的语法结构2.5.4 Python程序的输入输出2.5.5 Python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据获取3.1 互联时代3.1.1 工业1.0 、2.0 、3.0 时代3.1.2 ARPAnet3.1.3 TCP/IP的出现3.1.4 工业4.03.2 计算机网络概述3.2.1 计算机网络的定义3.2.2 计算机网络的功能与作用3.2.3 数据通信3.2.4 计算机网络的分类3.3 Internet基础3.3.1 IP地址3.3.2 域名系统3.3.3 网络协议与TCP/IP3.3.4 Internet的接入3.4 Internet的服务3.4.1 Internet的基础服务3.4.2 Internet的现代信息服务3.5 网络数据获取3.5.1 网络爬虫基础知识3.5.2 Python网络爬虫实战本章小结思考题第4章 信息处理与发布4.1 办公软件概述4.2 基于Word的文字编辑处理4.2.1 从创建文档开始4.2.2 文本编辑4.2.3 文档排版4.2.4 图文混排4.2.5 高级排版技巧4.3 制作演示文稿发布信息4.3.1 创建并保存演示文稿4.3.2 幻灯片布局和内容编辑4.3.3 视觉美化的渠道4.3.4 演示文稿的放映和输出本章小结第5章 数据存储与预处理5.1 Excel基础5.1.1 Excel界面与基本术语5.1.2 Excel的基本操作5.1.3 在工作表中输入和导入数据5.1.4 格式化工作表5.2 Excel公式与函数5.2.1 Excel公式的基本使用5.2.2 Excel函数的基本使用5.2.3 常用函数的应用5.3 Excel数据处理工具5.3.1 数据清单5.3.2 数据排序5.3.3 数据筛选5.3.4 分类汇总5.3.5 合并计算5.3.6 图表的应用5.4 基于Excel的数据预处理5.4.1 数据预处理的目的5.4.2 数据清洗5.4.3 数据补全5.4.4 数据筛选5.4.5 数据加工本章小结第6章 数据分析6.1 数据分析基础6.1.1 数据分析的概念6.1.2 数据分析的主要步骤6.2 描述性统计分析6.2.1 数据频数分析6.2.2 数据集中度分析6.2.3 数据离散度分析6.2.4 数据交叉透视分析6.3 投资决策分析6.3.1 定额投资分析6.3.2 贷款等额还款分析6.3.3 企业投资决策分析6.4 时间序列预测分析6.4.1 移动平均预测分析6.4.2 指数平滑预测分析6.4.3 线性趋势预测分析6.4.4 非线性趋势预测分析6.5 相关分析与回归分析6.5.1 相关分析6.5.2 一元线性回归分析6.5.3 多元线性回归分析6.5.4 非线性回归分析本章小结思考题
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