全国计算机等级考试二级Visual Basic典型题汇与解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国铁道出版社

作者:苏茜

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:28.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787113049188

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 二级
• 计算机等级考试
• 编程
• 练习题
• 教程
• 上机考试
• 案例
• 解析
• 教材

图书简介：Python数据分析与可视化实战指南 聚焦前沿技术，赋能数据驱动决策 本书旨在为广大Python学习者、数据分析师、软件工程师以及对数据科学感兴趣的读者，提供一套系统、实用且紧跟行业前沿的数据分析与可视化实战指南。我们深知在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和科技创新的核心资产。掌握高效的数据处理、分析及可视化技能，是每一个专业人士必备的核心竞争力。 本书并非侧重于特定考试的应试技巧，而是着眼于培养读者解决实际问题的能力，构建扎实的Python数据科学技术栈。我们从零开始，逐步深入，确保即便是初学者也能通过系统的学习，逐步成长为能够独立完成复杂数据项目的实践者。 --- 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建（奠定基石） 本部分将带领读者快速搭建起稳定且高效的Python数据分析工作环境，并回顾必要的Python编程基础，确保所有读者都能在同一知识起点上。 1. 环境配置与Anaconda生态系统： 详细介绍如何安装Anaconda发行版，管理虚拟环境（Conda/Pip），以及配置Jupyter Notebook/JupyterLab作为首选的交互式开发环境。讲解如何利用这些工具实现项目依赖隔离，保证实验的可重复性。 2. Python语言核心回顾： 针对数据科学应用，重点回顾Python中的核心数据结构（列表、元组、字典、集合），函数定义、控制流，以及面向对象编程的基础概念。特别强调列表推导式、生成器等提高代码效率的技巧。 3. NumPy：科学计算的基石： 深入剖析NumPy库的核心——强大的N维数组对象（ndarray）。讲解数组的创建、索引、切片、形状操作（reshape, transpose）、广播机制（Broadcasting）以及基本的线性代数运算。理解NumPy的向量化操作，是实现高性能数据处理的第一步。 --- 第二部分：数据处理与清洗的艺术（Pandas核心） 数据清洗和预处理是数据分析过程中耗时最长但最为关键的环节。本部分将深度聚焦于Pandas库，它是Python数据处理的瑞士军刀。 1. Pandas数据结构精讲： 详细区分Series和DataFrame对象的特性、构造方法及应用场景。讲解如何高效地导入和导出不同格式的数据（CSV, Excel, JSON, SQL数据库）。 2. 数据清洗与缺失值处理： 探讨实际数据中常见的数据质量问题，如重复值、格式不一致、异常值。系统讲解处理缺失值的方法，包括删除、插值（均值、中位数、前后向填充等），并介绍使用统计学方法识别和处理异常数据的策略。 3. 数据重塑与聚合操作： 掌握DataFrame的核心操作技巧。详细讲解索引重排（set_index, reset_index）、数据合并（merge, join, concatenate）以及分组聚合（groupby）的强大功能。通过大量的案例演示如何使用 `agg()` 函数进行多指标聚合，实现复杂的交叉分析。 4. 时间序列数据处理： 介绍Pandas在处理时间序列数据方面的独特优势，包括日期时间对象的创建、重采样（Resampling）、时间窗口函数（Rolling, Expanding）的应用，这对于金融、物联网等领域的数据分析至关重要。 --- 第三部分：数据可视化与洞察发现（Matplotlib与Seaborn） 数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的关键桥梁。本部分旨在教会读者如何利用最流行的Python可视化库，讲述数据背后的故事。 1. Matplotlib基础与自定义： 讲解Matplotlib的面向对象API结构，包括Figure、Axes、Axis等核心组件。从最基础的折线图、柱状图、散点图入手，细致讲解如何通过参数控制图形的布局、颜色、标注、图例和坐标轴刻度，实现专业级的静态图表。 2. Seaborn：统计图形的捷径： 深入介绍Seaborn库，它建立在Matplotlib之上，提供了更简洁的接口和更美观的默认样式。重点展示如何利用Seaborn绘制复杂的统计图表，如直方图（Histograms）、箱线图（Box Plots）、提琴图（Violin Plots）、以及用于探索变量间关系的成对图（Pair Plot）和关联图（Heatmaps）。 3. 高级可视化技术： 介绍如何利用Pandas与可视化库的结合，进行多变量可视化。包括使用FacetGrid进行子图绘制，以及利用自定义颜色映射（Colormaps）增强图表表现力。强调在可视化设计中应遵循的原则，如避免误导性表达、选择合适的图表类型来匹配数据关系。 --- 第四部分：实战项目与应用拓展（从理论到实践） 理论学习必须通过实践来固化。本部分通过一系列贴近实际业务场景的项目案例，展示前述工具链的综合应用。 1. 数据获取与API交互： 讲解如何使用`requests`库从互联网上获取数据，并通过`BeautifulSoup`或`Scrapy`进行基础的网络数据抓取（Web Scraping），并将抓取结果导入Pandas进行处理。 2. 探索性数据分析（EDA）完整流程： 以一个真实的公开数据集（如泰坦尼克号生存数据或房价数据集）为例，完整演示一个EDA的生命周期：数据导入、清洗、缺失值处理、单变量/双变量分析，以及利用可视化工具发现关键特征与目标变量的关系。 3. 性能优化与代码规范： 讨论在处理大型数据集时，如何优化Pandas代码，例如避免使用行迭代（apply族函数的高效使用）以及利用Numpy的优势。强调编写清晰、可维护的数据分析脚本的重要性。 4. 导向未来：机器学习基础概述： 在数据分析的基础上，本书简要介绍如何将处理好的数据输入到`Scikit-learn`等库中，进行初步的模型构建（如线性回归、逻辑回归），为读者后续深入学习机器学习打下坚实的数据准备基础。 --- 总结与目标读者定位 本书结构严谨，内容详实，注重理论与实践的紧密结合。全书代码示例丰富，均可在Jupyter Notebook中直接运行调试。 本书适合人群： 初入职场的数据分析师和商业智能（BI）从业者： 快速掌握行业主流工具链，提升工作效率。 希望利用数据驱动业务决策的管理者和运营人员： 学习如何理解和解读数据报告。 有一定编程基础，希望转向数据科学领域的IT专业人员： 系统学习Python数据生态中的核心库。 高校学生及自学者： 作为系统学习Python数据科学的权威教材或参考用书。 通过本书的学习，读者将不再满足于简单的数据展示，而是能够运用Python强大的生态系统，深入挖掘数据背后的价值，形成有力的分析结论。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本汇编的价值远超于一本单纯的应试题库，它更像是一本“VB编程的思维定式”的指南。我注意到，很多题目虽然形式各异，但背后考察的核心逻辑都是相通的。作者在解析中巧妙地将这些相通的底层逻辑提炼出来，形成了一种可迁移的解题范式。比如，在涉及字符串操作的题目中，它会集中展示几种常用的截取、替换和格式化方法，并分析它们在性能和兼容性上的差异，这让我对字符串处理的理解一下子立体了起来。更难得的是，这本书在排版和印刷质量上也做得相当出色。字体清晰易读，代码块和关键术语的标记都非常醒目，这对于长时间盯着屏幕学习的考生来说，是一个非常人性化的设计。我个人认为，如果把这本书里的典型题型都吃透了，那么在真正的考场上遇到新题型时，也能迅速找到对应的解题模板进行套用和变形，这才是高效备考的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对这类“汇编”性质的教材是持保留态度的，总觉得它们可能在深度和系统性上不如专门的教材来得扎实。但《典型题汇与解析》彻底颠覆了我的看法。它的编排逻辑非常清晰，不是简单的按知识点罗列，而是根据VB二级考试的几个核心模块——基础语法、窗体设计、数据库操作（虽然VB二级现在更侧重程序设计，但对基础模块的覆盖很到位）——进行了模块化的划分。每个模块下的题目都很有代表性，而且难度梯度设置得非常合理，从基础的变量定义到稍微复杂一点的事件驱动编程，循序渐进。我最喜欢它对“陷阱题”的剖析，很多考题的设计就是为了考察考生对细微语法的忽视，这本书会特意标记出这些容易出错的地方，并给出详细的警示语。这种“预判式教学”对我这种容易犯迷糊的人来说太重要了。它就像一个经验丰富的老教师，知道你会在哪里跌倒，提前帮你铺好了软垫。这本书的解析文字风格非常严谨，逻辑链条清晰，没有丝毫的含糊不清之处，确保了学习的准确性。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对比了至少三本其他VB二级备考资料，这本《典型题汇与解析》在“解析的深度和广度”上是遥遥领先的。很多同类书籍的解析停留在“What”（是什么），而这本书做到了“Why”（为什么）和“How”（如何做）。我特别欣赏它在解析中融入的“最佳实践”建议。例如，在一个涉及到用户界面设计的题目中，它不仅给出了符合考试要求的代码实现，还会补充说明在实际的工程开发中，如何优化控件的布局以提高用户体验，这些虽然可能不直接影响考试分数，但对于提升一个初学者的编程素养是极其宝贵的财富。这本书的作者似乎非常理解考试机构的评分标准和出题倾向，所以提供的所有答案和解析都精准地契合了这些要求。使用这本书的过程，与其说是“刷题”，不如说是一次系统的、由浅入深的编程思想重塑之旅。它让我从一个单纯的“应试机器”转变为一个真正理解VB语言魅力的学习者，这种收获是无价的。

评分☆☆☆☆☆

对于一个急需在短时间内提升应试能力的考生来说，时间管理至关重要。这本书的价值就在于它极大地提高了我的学习效率。我不需要花大量时间去筛选哪些是重点、哪些是次要的知识点，因为这本书本身就是一份高度浓缩的精华。它的题目选择极具针对性，几乎每一道题的背后都对应着一个重要的考点或一种常见的编程误区。我采取的策略是“做一道题，吃透一个知识点”。这本书的解析部分不像某些“翻译腔”的教材那样晦涩难懂，它的语言非常贴合国内考生的思维习惯，读起来非常顺畅。比如在处理错误处理机制（Error Handling）时，它不仅讲解了 `On Error GoTo` 的用法，还结合实际案例说明了在不同应用场景下应该如何选择最合适的错误处理策略，这一点在其他教材中往往是一笔带过。总的来说，这本书的使用体验非常流畅，它真正做到了“授人以渔”——不仅教会你如何解决眼前的题目，更让你掌握了解决同类型问题的底层思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本《全国计算机等级考试二级Visual Basic典型题汇与解析》简直是为我这种备考小白量身定做的救星！我之前对VB这块儿完全是摸不着头脑，感觉那些复杂的编程概念和语法就像天书一样难啃。市面上其他参考书要么是泛泛而谈的理论堆砌，要么就是题型陈旧，根本跟不上现在考试的趋势。直到我抱到这本书，简直是如获至宝。它最让我惊喜的是对“典型题”的把握特别精准，不是那种随便凑数的难题，而是真正能反映考试精髓的题目。我尤其欣赏它对解题思路的庖丁解牛式的拆解，不是简单地给出正确代码，而是会详细分析为什么这样写是对的，而其他常见的错误写法又错在哪里。比如在处理循环结构和数组操作时，有些书只是给出一个案例，而这本书会拓展到几种不同的实现方式，对比它们在效率和可读性上的优劣。读完这本书，我感觉自己对VB的理解不再是停留在“会敲代码”的层面，而是上升到了“理解代码逻辑和设计思想”的高度。那些复杂的函数调用和面向对象的初步概念，在这本书的解析下变得清晰易懂，仿佛有人在我耳边手把手地指导。这极大地增强了我应试的信心，感觉这次考试十拿九稳了。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆