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出版者:

作者:武马群

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:2005-6

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787563915149

丛书系列:

图书标签:

• Windows98
• 操作系统
• 中文版
• 应用基础
• 计算机基础
• 软件操作
• 入门
• 90年代
• 经典教材
• DOS

《信息时代的数据管理与分析实务》 图书简介 在飞速发展的信息时代，数据已成为驱动商业决策、科研创新乃至社会运行的核心资源。本手册《信息时代的数据管理与分析实务》旨在为广大IT专业人士、数据分析师、企业管理者及对数据科学充满热情的学习者，提供一套全面、系统且高度实用的数据生命周期管理与深度分析技能指南。本书摒弃了过时的技术框架，聚焦于当前主流的云计算环境、大数据技术栈以及先进的统计建模方法，确保读者掌握的知识具备即时的行业应用价值。 第一部分：现代数据架构与基础设施 本部分将深入探讨构建现代、可扩展、高可用数据基础设施的理论与实践。我们不再局限于单一服务器或本地部署的概念，而是全面转向云原生架构。 第1章：云计算平台下的数据存储选型 详细解析主流云服务商（如AWS、Azure、GCP）提供的对象存储（S3/Blob Storage）、块存储及文件存储服务。重点讨论不同存储类型在成本效益、访问延迟和数据持久性方面的权衡，以及如何利用存储分层策略优化海量非结构化数据（如日志、图像、视频）的存储成本。涵盖数据的加密、合规性要求（如GDPR、CCPA）在云环境中的实现机制。 第2章：关系型数据库的现代化演进 本书不局限于传统SQL Server或Oracle的部署，而是侧重于云数据库服务（如Amazon RDS、Azure SQL Database、Cloud Spanner）的特性与优化。深入讲解索引策略的优化、查询执行计划的精细分析、事务隔离级别对并发性能的影响，以及如何通过读写分离、连接池管理提升应用响应速度。同时，介绍NewSQL数据库的优势及其在需要强一致性的高并发场景中的应用。 第3章：NoSQL数据库的多样性应用 系统梳理当前主流的NoSQL范式：键值存储（Key-Value）、文档数据库（Document）、列式数据库（Column-Family）和图数据库（Graph Database）。针对每种范式，剖析其最适合解决的业务问题（例如，文档数据库适用于内容管理，图数据库适用于社交网络分析）。以MongoDB、Cassandra和Neo4j为例，讲解数据建模的思维转变，以及如何设计Schema以最大化查询效率。 第4章：批处理与流处理的基础技术 这是数据工程的核心。本书详细介绍Hadoop生态系统中的关键组件（HDFS、YARN），但更侧重于现代化的迭代：Apache Spark的原理与实践。讲解Spark RDD、DataFrame和Dataset的底层区别，内存管理机制（Tungsten），以及Stage、Task的调度过程。在流处理方面，聚焦Apache Kafka作为消息中间件的角色，并深入探讨Apache Flink在低延迟、精确一次性（Exactly-Once）语义下的流式计算模型。 第二部分：数据采集、清洗与预处理 高质量的数据是成功分析的前提。本部分着重于数据从源头到分析层的健壮处理流程。 第5章：高效数据管道的构建 讲解ETL（Extract, Transform, Load）到ELT的范式转变。介绍使用Airflow、Prefect等工作流编排工具来管理复杂的依赖关系和调度任务。重点剖析增量数据同步、CDC（Change Data Capture）技术的实现，确保数据仓库中数据的实时性和准确性。 第6章：数据质量管理与清洗技术 识别数据中的“脏点”——缺失值、异常值、重复记录和不一致性。提供基于统计学方法（如IQR、Z-Score）和机器学习方法（如基于聚类或分类的异常检测）的清洗策略。深入探讨数据标准化、规范化流程，以及如何利用正则表达式和模糊匹配算法处理文本数据的清洗问题。 第7章：特征工程与数据转换 特征工程是连接原始数据与分析模型之间的桥梁。详细介绍数值型、类别型和文本型数据的转换技术。包括独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）、特征缩放（Normalization vs. Standardization）。对于时间序列数据，讲解特征交叉（Feature Crosses）和滞后特征的创建方法。 第三部分：高级数据分析与建模 本部分转向数据的深度挖掘和洞察提取，聚焦于统计推断与预测建模。 第8章：探索性数据分析（EDA）的系统方法 强调EDA不仅仅是绘图，更是一种科学的提问过程。利用Python的Pandas和Seaborn库，系统地进行单变量、双变量及多变量分析。讲解如何利用箱线图、散点图矩阵、热力图等可视化工具来发现数据分布、识别相关性和潜在的混淆变量。 第9章：统计推断与假设检验 回顾并深化概率论基础，重点介绍中心极限定理、大数定律在实际数据分析中的应用。详细阐述A/B测试的设计原理，包括样本量计算、P值和置信区间的正确解读，以及如何避免常见的统计陷阱（如多重比较问题）。 第10章：机器学习基础与模型选择 本书采用Python（Scikit-learn）作为实现工具，系统讲解回归、分类和聚类算法。重点对比线性模型（如岭回归、Lasso）与非线性模型（如决策树、随机森林、梯度提升机GBM/XGBoost）的适用场景。深入探讨模型评估指标（如AUC-ROC、F1-Score、RMSE）的选择标准，并介绍交叉验证（Cross-Validation）的稳健应用。 第11章：模型可解释性（XAI）与部署 在数据科学日益影响关键决策的背景下，模型的可解释性至关重要。详细介绍LIME和SHAP值等工具，用于解释复杂模型的局部和全局预测。最后，讲解模型部署的实践，包括使用Docker容器化模型，并通过RESTful API（如FastAPI）对外提供预测服务，确保分析结果能快速融入业务流程。 本书特色： 实践导向： 所有理论讲解均配有大量的代码示例和案例研究，取材于金融风控、电商推荐、供应链优化等真实业务场景。 技术栈前沿： 专注于Spark、Kafka、Flink、云计算数据库等当代主流技术，淘汰过时的技术介绍。 深度与广度兼顾： 既覆盖了数据工程的基础框架，也深入到高级统计建模和模型部署的“最后一公里”。 通过学习本书，读者将能独立构建端到端的数据处理和分析系统，将原始数据转化为可靠的商业洞察。

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这本书的文字叙述风格，简直就像是邻居家那位见多识广、但从不卖弄的大哥，耐心地在你耳边讲解每一个技术名词的含义。他没有使用那些晦涩难懂的专业术语，即便是提到诸如“内存寻址”或者“系统配置冲突”这类概念，也会立刻用生活中的例子来打比方。比如，讲解如何优化启动速度时，作者将系统启动项比作排队买票的人流，谁先走，谁占道，描述得生动形象，让人一下子就明白了“进程优先级”的重要性。我特别欣赏的是，书中对于常见错误的排查步骤，处理得极其细致入微。它不是简单地告诉你“错了，请重来”，而是像侦探小说一样，一步步引导你分析“症状”——是蓝屏了？还是某个应用程序崩溃了？——然后提供一个清晰的、可执行的诊断路径。这种教学方法极大地增强了读者的自主解决问题的能力，而不是仅仅依赖于别人提供标准答案。每次我依照书中的步骤成功修复了一个棘手的“系统故障”，那种自信心都会油然而生，仿佛自己真的掌握了这台钢铁机器的“秘密语言”。

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从内容深度上来看，这本书的价值远超于一本简单的软件操作指南，它更像是一份对特定操作系统生态系统的百科全书式记录。它深入探讨了系统核心组件之间的交互方式，比如注册表（Registry）的基本结构和备份策略，虽然那时的注册表不像现在这般复杂，但书中对关键键值的解释，至今仍能为理解现代Windows系统的底层逻辑提供很好的参照点。此外，关于多媒体支持的章节也极其详尽，详细记录了如何安装声卡驱动、配置MIDI设备，以及使用系统自带的媒体播放器播放VCD或MP3文件。我清晰地记得，书中甚至还花了不少篇幅介绍如何使用SCSI设备进行图形处理的初步尝试。这种对硬件兼容性和驱动程序管理的细致描述，体现了作者对当时技术环境的深刻理解和全方位的覆盖意图。它为用户提供了一个完整的、可定制的工作环境的构建蓝图，而不是一个预设好的、无法更改的成品。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种略带泛黄的纸张质感，配合着封面略微磨损的边角，瞬间就将我拉回到了那个拨号上网、伴随着“嘟嘟”声响的黄金年代。我记得我拿到这本书的时候，心里那种沉甸甸的期待感，仿佛手中捧着的不是一本软件教程，而是一扇通往新世界的大门。书里面的插图排版，虽然放在今天看来像素略显粗糙，但每张图例都清晰地标注着每一个步骤的操作界面，即便是初次接触电脑的新手，也能毫不费力地跟着书中的指引，点击那个熟悉的“开始”按钮，然后小心翼翼地探索“程序”菜单下的每一个角落。尤其是关于文件和文件夹的管理那一章节，作者用非常直观的比喻，把复杂的目录结构解释得像整理家里的储物柜一样简单明了，让我第一次体会到数据组织的美感。读到关于系统设置的章节时，我甚至能想象到当时大家为了调整屏幕分辨率或者设置个性化桌面背景时那种兴奋劲儿。这本书不仅仅是操作手册，它更像是一个时代的缩影，记录了普通用户如何从对电脑的敬畏，一步步走向熟练掌控的蜕变过程，那种学习的乐趣和成就感，是现在许多操作界面简洁到令人乏味的现代软件里很难找回来的味道。

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这本书在介绍网络连接和早期互联网应用的部分，简直是那个年代的一份珍贵“探险地图”。在那个宽带尚未普及，上网还是一件需要仪式感的事情的年代，这本书详细讲解了如何配置拨号连接，如何设置调制解调器（Modem）的COM端口，每一步都充满了对细节的执着。我记得书里有一部分专门讲解了电子邮件（E-mail）的客户端设置，如何填写SMTP和POP3服务器地址，这在当时对很多普通用户来说都是高深的学问。作者非常贴心地用图文并茂的方式，模拟了从邮件的发送到接收的全过程，甚至还提到了早期邮件列表（Mailing List）的使用规范。更令人怀念的是，书中还涉及了如何使用早期的网页浏览器访问本地或局域网内的资源，那种探索未知数字领域的兴奋感是无法用现代高速网络体验来衡量的。这本书教会我的，不仅仅是技术操作，更是一种“连接”的渴望和对信息获取的初级理解，它构建了我对全球信息网络最初的、也是最坚实的认知基础。

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这本书的整体编排节奏把握得非常到位，它采用了循序渐进的学习路径，从最基础的“认识桌面”开始，稳步过渡到复杂的应用集成。在介绍基础软件应用时，比如文字处理和电子表格，作者并没有停留在简单的功能介绍上，而是巧妙地融入了“效率提升技巧”。例如，它会教你如何使用组合键来替代鼠标操作，如何利用宏（Macro）来自动化重复性的工作，这些“隐藏的捷径”是普通用户往往需要很长时间才能自己摸索出来的经验。这种注重实用效率的教学方法，使得学习过程充满了实战导向的价值感。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了如何“使用”这个操作系统，而是真正学会了如何“驾驭”它，让工具为我的效率服务，而不是被工具牵着鼻子走。它培养了一种积极主动的、探索系统深层逻辑的学习习惯，这种习惯的养成，对于后续学习任何新的复杂系统都是宝贵的财富。

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