具体描述
本书是与《计算机网络应用技术教程》（第二版）配套的习题与实验指导书，章节和其“教程（第二版）”相对应。本书共分为12章。每章首先给出基本学习要求，使读者可以明确须要了解与须要掌握的知识点；然后给出基础知识与重点问题，对本章中的重要概念进行简要的介绍。书中的习题分为单项选择题、填空题与问答题三部分，并在每章后面附有习题的参考答案。在本书的第8章至第10章,在“参考答案”的后面加了“实验指导”。
本书层次清晰，涵盖了初学者需要了解与掌握的知识点，可满足从事计算机网络建设与应用的各类人员学习网络应用、网络系统集成技术与Internet技术的需要。作者采用理论与应用相结合的方法，可使初学者在掌握网络基本概念的基础上学习网络应用的基本技能。
本书除作为教学参考书外，也可供各类网络技术培训班使用。
好的，以下是一本不包含《计算机网络应用技术教程题解与实验指导》内容的图书简介，旨在详细介绍一本全新的、专注于特定领域的图书。 --- 图书名称：《数据驱动决策：现代商业智能与大数据分析实践指南》 图书简介： 在当今商业环境中，数据已不再是简单的信息载体，而是驱动企业创新、优化运营和实现战略增长的核心资产。《数据驱动决策：现代商业智能与大数据分析实践指南》旨在为企业管理者、数据分析师以及IT专业人士提供一套全面、深入且极具实操性的知识体系，帮助他们驾驭海量数据，将其转化为可执行的商业洞察。 本书的核心目标是搭建一座理论与实践之间的桥梁。我们深知，仅仅掌握数据分析工具是不够的，更重要的是理解如何将技术能力与商业目标紧密结合。因此，全书结构设计围绕“理解需求—数据准备—分析建模—洞察呈现与应用”这一完整的数据价值链展开。 第一部分：商业智能（BI）基础与战略转型 本部分聚焦于商业智能的战略层面。我们首先剖析了BI在现代企业中的核心价值，探讨了如何从传统的报表驱动模式向预测性、规范性分析转型。内容涵盖了构建有效BI架构的关键要素，包括数据治理、元数据管理和数据质量保证。我们详细阐述了数据仓库（DW）和数据集市（DM）的设计原则，特别强调了星型模型和雪花模型在不同业务场景下的适用性。 此外，本部分深入分析了仪表盘（Dashboard）的设计哲学。这不仅包括视觉设计的最佳实践，如认知负荷最小化和叙事性数据呈现，更强调了“指标即故事”的理念。我们通过大量案例解析了关键绩效指标（KPI）的选择、定义和动态跟踪机制，确保仪表盘真正反映企业健康状况而非仅仅是数据堆砌。 第二部分：大数据处理与分析技术栈精要 随着数据量的爆炸式增长，传统的关系型数据库已无法完全满足需求。本部分将目光投向大数据生态系统。我们系统性地介绍了Hadoop生态系统的核心组件，如HDFS的分布式存储原理、MapReduce的计算模型，并重点讲解了YARN在资源管理中的作用。 针对实时性要求高的场景，本书详细剖析了流处理技术。我们不仅介绍了Apache Kafka作为高吞吐量消息队列的架构优势，还深入探讨了Apache Flink和Spark Streaming在复杂事件处理（CEP）和实时ETL中的应用。不同于侧重编程细节的教材，本书更侧重于指导读者如何在项目中选择合适的技术栈，理解其背后的性能权衡。 第三部分：高级分析模型与机器学习在商业中的应用 数据分析的价值最终体现在预测和优化上。本部分是本书的技术深度所在，侧重于如何将机器学习（ML）和统计学方法无缝嵌入到商业决策流程中。 我们精选了商业中最常用的几类模型进行深入讲解： 1. 回归分析与时间序列预测：用于销售额预测、库存优化和趋势分析。我们阐述了ARIMA、Prophet模型在处理季节性和趋势性数据时的优势。 2. 分类模型：如逻辑回归、决策树（包括随机森林和梯度提升树XGBoost/LightGBM）在客户流失预测、风险评估和欺诈检测中的落地实践。 3. 聚类分析：介绍K-Means和DBSCAN在市场细分、客户群体画像构建中的应用。 本书强调的并非算法的数学推导，而是模型的业务解释性和鲁棒性。我们提供了一套严谨的模型验证框架，指导读者如何评估模型性能（如精确率、召回率、F1分数、AUC），并有效应对过拟合和数据漂移等实际挑战。 第四部分：数据叙事与决策落地 再好的分析如果不能被有效沟通，价值就无法实现。本书的最后一部分聚焦于数据叙事（Data Storytelling）和决策闭环。 我们提出了“背景-冲突-解决方案-行动”的数据报告结构，帮助分析师将复杂的统计结果转化为引人入胜的商业故事。内容包括： 数据可视化的高级技巧：如何利用信息图表而非简单条形图来传达复杂关系。 利益相关者沟通策略：如何根据听众（技术团队、高层管理者、业务部门）调整沟通的深度和重点。 A/B测试与因果推断：如何设计严谨的实验来验证新策略的有效性，确保商业行动基于可靠的因果关系而非相关性。 实践导向的特色： 本书的每一章都配有“实践案例与工具箱”环节。这些案例基于真实的公司场景，涵盖了零售、金融和制造业等多个垂直领域。我们推荐并指导读者使用主流的商业智能工具（如Tableau/Power BI的特定功能点，侧重于数据连接和可视化构建）以及开源的分析框架（如Python Pandas/Scikit-learn的特定应用流程），确保读者在阅读后能够立即在工作环境中应用所学知识。 目标读者： 本书特别适合以下人士：寻求将数据分析能力提升至战略层面的中高层管理者；希望系统学习现代BI工具链和数据建模方法的数据分析师与商业智能工程师；以及需要理解如何将数据科学成果转化为商业价值的IT项目经理和业务顾问。 《数据驱动决策：现代商业智能与大数据分析实践指南》不仅仅是一本技术手册，更是一份指导企业实现数据文化转型的路线图。通过本书的学习，读者将能够自信地主导复杂的数据项目，确保每一次商业决策都建立在坚实的数据基础之上，从而在竞争激烈的市场中抢占先机。 ---
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