具体描述
本书为“屏前学电脑丛书”之一。全书以计算机操作为主线，以看图与实际操作过程中学习最新软件应用技术为目标，展现全新教学方法。 WPS2000是纯 32位软件，运行在中文Windows95/98或西文Windows95/98+中文平台的环境下。WPS2000在以前版本的基础上，大大加强了编辑和排版、文字修饰、表格和图像等的功能。 本书共分为个部分，第一部分为第一章至第二章，介绍WPS2000的安装及操作界面。第二部分为第三章至第八章，详细介绍了WPS2000的文档创建、编辑、各种排版格式、表格制作与数据运算、图文框、图像和多媒体的应用。第三部分为第九章至第十二章，介绍了 WPS2000的文档打英公式及网络的使用。本书还附有大量的图例和实用技巧。 本书可作为中等职业学校计算机及应用、办公自动化、实用美术等专业教材，也可作为自学或岗位培训用书。
《数字时代的数据管理与分析实务指南》 内容简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动商业决策、技术创新乃至社会进步的核心资产。然而，单纯的数据堆砌并不能带来价值，高效的数据管理、严谨的分析方法以及将洞察转化为行动的能力才是现代组织的核心竞争力。本书《数字时代的数据管理与分析实务指南》正是为应对这一挑战而精心打造的。它并非一本传统意义上的软件操作手册，而是一部面向实践、强调思维框架与工具集成的综合性指南，旨在帮助读者从数据的新手成长为能够驾驭复杂数据环境的专业人士。 本书内容涵盖了从数据生命周期的初期构建到最终价值提炼的完整链条，聚焦于现代数据生态系统中的核心流程与最佳实践。我们摒弃了对特定过时软件界面的细致描绘，转而深入探讨那些跨越平台、面向未来的数据处理理念。 --- 第一部分：数据治理与基础设施构建——基石的奠定 本部分着重于构建稳固的数据基础，这是任何成功分析工作的前提。 第一章：现代数据治理框架的构建 本章深入探讨了数据治理的战略意义，而非仅仅停留在合规层面。我们将解析构建一个高效、可持续的数据治理体系所必需的要素，包括数据所有权（Data Ownership）、数据质量管理（DQM）的流程化、元数据管理（Metadata Management）的实践。重点讨论如何制定清晰的数据定义标准、建立数据血缘追踪机制，以确保数据的“可信度”和“可理解性”。此外，我们将分析数据伦理与隐私保护（如GDPR、CCPA等原则）在企业级数据管理中的嵌入方式，强调责任制在数据生命周期中的体现。 第二章：云原生数据架构与存储选型 随着云计算的普及，数据存储和计算的范式已发生根本性转变。本章不偏向任何单一云服务商，而是对比分析主流的云原生数据架构模式，如数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）的现代化演进（Lakehouse架构）。读者将学习如何根据业务需求、访问频率和成本效益，科学地选择列式存储、NoSQL数据库、时间序列数据库等不同类型的存储技术。内容强调数据湖的Schema-on-Read与Schema-on-Write的权衡，以及如何设计弹性伸缩、高可用的数据基础设施。 第三章：数据集成与管道（ETL/ELT）的自动化 数据集成是确保数据流动的生命线。本章详述了从批处理到流式处理（Streaming）的演变。我们详细解析了现代数据管道的设计原则，包括容错性、幂等性与数据延迟的控制。重点介绍了数据编排工具（Orchestration Tools）的核心概念和工作流程，探讨如何利用变更数据捕获（CDC）技术实现高效、低影响的数据同步，确保分析层数据的新鲜度。 --- 第二部分：数据清洗、建模与深度探索——从原始数据到信息资产 数据清洗和结构化是数据分析价值显现前的关键步骤。 第四章：高标准数据清洗与预处理技术 原始数据充斥着噪声、缺失值和异常值。本章提供了系统化的数据质量提升方案。内容涵盖缺失值插补的统计学方法（均值、中位数、回归预测），异常值检测的非参数化与基于模型的手段（如IQR、Z-Score、Isolation Forest）。同时，讲解如何处理文本数据中的标准化、分词与实体识别，为后续的量化分析打下坚实基础。 第五章：关系型与非关系型数据的逻辑建模 有效的数据模型是高效查询和分析的保障。本章对比了范式化（Normalization）与反范式化（Denormalization）的设计哲学。重点讲解了维度建模（Dimensional Modeling），特别是星型与雪花型结构在商业智能（BI）报告中的应用优势。对于需要高并发查询的场景，本章也引入了事实表与维度表的构建原则，帮助读者设计出既符合规范又兼顾性能的数据库结构。 第六章：探索性数据分析（EDA）的系统方法 EDA是连接原始数据与业务洞察的桥梁。本章倡导一种结构化的EDA流程：从单变量分布的检验（直方图、箱线图）到双变量关系的可视化（散点图、相关性矩阵）。内容侧重于如何利用EDA来识别数据中的潜在偏差、趋势变化点以及特征间的相互依赖性，指导后续的特征工程方向。 --- 第三部分：高级分析方法与价值转化——驱动决策的引擎 本部分将重点放在如何利用统计学和机器学习的方法从数据中提炼出可执行的商业价值。 第七章：统计推断与假设检验的实战应用 本书强调，分析的严谨性来源于坚实的统计基础。本章讲解了描述性统计到推断性统计的跨越。详细阐述了中心极限定理、置信区间、P值的正确解读。并通过A/B测试的案例，指导读者如何设定零假设与备择假设，选择合适的统计检验方法（t检验、ANOVA、卡方检验），确保实验结果的统计有效性。 第八章：机器学习模型构建与评估的工程化 本章聚焦于机器学习流程的工业化，而非单纯的算法堆砌。内容包括特征工程（Feature Engineering）的系统方法论（如特征选择、降维技术PCA/t-SNE、特征交叉）。讲解了模型训练、验证与测试集的划分策略，以及评估模型性能的关键指标（Precision, Recall, F1-Score, AUC/ROC曲线）在不同业务场景下的适用性。重点讨论了模型的可解释性（XAI）在金融风控或医疗诊断等高风险领域的必要性。 第九章：数据可视化与叙事的力量 数据分析的最终交付物是清晰的沟通。本章教授的不是简单的图表绘制，而是数据叙事（Data Storytelling）的艺术。内容指导读者如何根据受众和分析目标，选择最能传达信息的图表类型（例如，何时使用树状图而非饼图）。重点分析了有效仪表板（Dashboard）的设计原则，强调信息密度、视觉层次与交互性的平衡，确保分析洞察能够快速、准确地被决策者吸收。 --- 结语：持续学习与敏捷适应 本书的理念是，数据工具和技术会不断迭代，但数据思维、严谨的方法论和对业务的深刻理解才是永恒的价值。本书旨在为读者提供一套扎实且灵活的知识体系，使之能够快速掌握任何新兴的数据工具，并始终将数据的管理、分析与商业目标紧密对齐。读者将获得一套完整的“数据驱动型”思维工具箱，以应对未来十年数据领域的任何转型与挑战。
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