具体描述
《Internet应用教程》是“IT技能测评自动化理论与技术”研究项目系列成果之一，作者从因特网（Internet）的发展现状、当前应用环境以及提高信息素养的要求出发，重构课程内容新体系。全书共10章，以训练网上交流与沟通技能、浏览与查询技能、信息发布与网络参与技能为主线，注重实际操作的诠释以及解决实际问题能力的培养。《Internet应用教程》具有体系新颖、内容先进、实例丰富和实用性强等特点。
与《Internet应用教程》内容相配套的Internet应用技能训练导师系统iTutor（CD-ROM光盘1张）和IT技能测评系统软件iTAS2.0（CD-ROM光盘1张）由科学出版社出版，这两项软件成果解决了长期困扰计算机基础教育的技能训练与考核问题，是信息技术教育难点问题研究取得的突破性进展。其中，iTutor光盘配书发行，iTAS2.0软件供学校或培训单位组织课程考试或进行IT技能水平测试使用。此外，还提供在线学习支持服务系统。利用这些资源可以建构理想的学习环境，实现学习方式、教学模式、测评手段和管理方法的创新。
《Internet应用教程》是为远程开放教育学生编写的一本教材，也可作为各级各类学校计算机基础教育教材和中小学教师信息技术培训教材；还适合机关、企事业单位的行政管理干部和科技工作者阅读。
《信息时代的数据管理与可视化实战》 图书简介 在当今这个数据爆炸的时代，信息以惊人的速度增长和演变。无论是企业决策、科研探索，还是个人效率提升，对数据的有效管理、深入分析和直观呈现，已成为衡量个人和组织竞争力的核心标准。《信息时代的数据管理与可视化实战》正是为满足这一迫切需求而精心编纂的专业指南。本书旨在构建一套全面、系统且高度实用的数据处理与分析框架，帮助读者从零开始，掌握从数据采集、清洗、存储到最终洞察挖掘的全流程技能。 本书的深度与广度远超传统的数据入门读物，它聚焦于现代数据科学中最核心、最前沿的实践环节，强调理论与动手能力的紧密结合。我们摒弃了对基础网络协议或前端技术等非数据核心领域的冗余阐述，转而将全部精力投入到如何驾驭数据这一主题上来。 第一部分：数据基础设施的构建与维护 本部分将数据视为资产，详细阐述了构建可靠数据基础设施的基石。我们不再讨论如何使用浏览器访问网站，而是深入探讨支撑现代应用的数据底座。 第一章：数据库系统原理与高级查询优化 本章从关系型数据库（RDBMS）的ACID特性、范式理论开始，迅速过渡到性能优化层面。我们将重点解析索引结构（B+树、哈希索引）对查询速度的决定性影响，并介绍高级的查询执行计划分析工具。读者将学习如何使用`EXPLAIN`命令深度剖析SQL语句的执行效率瓶颈，并掌握视图、存储过程、触发器在数据一致性维护中的高级应用。对于NoSQL数据库，我们将对比MongoDB的文档模型与Redis的键值存储机制，探讨它们在应对高并发、半结构化数据场景时的适用性，以及何时应选择图数据库来处理复杂的关系网络。 第二章：数据采集、清洗与预处理的自动化 真实世界的数据是混乱且充满“噪音”的。本章的核心在于如何高效地将原始数据转化为可用于分析的“纯净”数据集。我们将介绍数据爬虫的伦理规范与技术实现（侧重于反爬机制的应对与合法数据源的接入），并深入讲解数据清洗的关键技术：缺失值插补（均值、中位数、K近邻等方法）、异常值检测（箱线图、Z-Score、隔离森林算法）以及数据标准化与归一化。此外，文本数据的Tokenization、停用词移除和词干提取等自然语言预处理流程也将被详细演示。 第二部分：数据分析与统计推断的深度挖掘 掌握了干净的数据集后，本部分将引导读者进入数据分析的腹地，学习如何从数据中提取有意义的商业或科学洞察。 第三章：统计学基础在数据分析中的应用 本章侧重于描述性统计（集中趋势、离散程度）到推断性统计的无缝过渡。我们将重点讲解概率分布（正态分布、泊松分布）在建模中的作用，以及假设检验的核心逻辑（零假设、P值、置信区间）。读者将学会如何运用T检验、方差分析（ANOVA）来比较不同组别间的差异是否具有统计显著性，为后续的A/B测试设计打下坚实基础。 第四章：多元回归与时间序列分析 超越简单的线性关系，本章探讨如何处理多个变量对结果的共同影响。多元线性回归模型的构建、多重共线性诊断（VIF）及处理，是本章的重点。对于具有时间依赖性的数据，我们将详细介绍时间序列模型的构建，包括平稳性检验（ADF检验）、差分处理，以及ARIMA、SARIMA模型的参数识别与模型拟合。重点关注如何识别和消除季节性、趋势性对预测的干扰。 第三部分：数据可视化与洞察的有效传达 数据分析的最终价值体现在其可被理解和采纳。本部分专注于如何利用视觉的力量，将复杂的数据转化为清晰、有说服力的叙事。 第五章：数据可视化设计原则与工具精进 本章严格区分“绘图”与“可视化设计”。我们将深入探讨颜色理论在数据编码中的应用（区分度、可读性），以及如何选择最恰当的图表类型（如，何时使用桑基图而非标准的条形图，何时用热力图揭示密度）。本书将重点介绍专业可视化工具（如Tableau或Power BI的高级功能），教授如何创建交互式仪表板，实现动态数据探索。我们不涉及网页设计基础，而是聚焦于如何通过数据驱动的界面设计来提升用户体验和决策效率。 第六章：高级图表技术与叙事化报告 本章是连接分析与决策的关键环节。我们将探讨如何构建复杂的多变量对比图、地理空间数据可视化（地图可视化）的技术实现，以及如何整合统计模型的拟合优度指标直接嵌入到可视化报告中。更重要的是，本章教授“数据叙事”的结构：如何通过图表序列、注释和上下文信息的组织，引导观看者沿着逻辑路径，最终得出核心结论，确保数据分析成果能转化为可执行的商业策略。 面向读者群体 本书是为那些希望从“数据使用者”蜕变为“数据专家”的专业人士、数据分析师、商业智能（BI）人员、市场研究人员，以及所有需要基于数据进行复杂决策的工程师和研究人员量身打造的深度实战手册。掌握本书内容，意味着你将具备独立构建、分析和展示复杂数据集的能力，从而在信息洪流中抓住真正的价值所在。
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