具体描述
《大学计算机基础教程(第3版)》主要内容包括计算机信息技术导论、计算机系统概述、计算机操作系统基础、Windows XP操作系统应用、Office办公自动化软件、Microsoft Word文字处理程序、Microsoft Excel表格处理程序、PowerPoint演示文稿制作、多媒体技术及图像处理、计算机网络技术应用。作者注重从案例解析入手，提高读者的计算机技术综合应用能力，力求使读者掌握运用计算机解决实际问题的技能。《大学计算机基础教程(第3版)》可作为高等学校计算机基础课程的教材，也可供相关人员自学使用。
好的，这是一份关于“大学计算机基础教程”以外的，内容详尽的图书简介。 --- 《现代数据分析与可视化实践指南》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的价值往往需要通过精细的清洗、深入的分析和直观的可视化才能得以释放。《现代数据分析与可视化实践指南》是一本专为渴望掌握从数据采集到洞察提取全流程的读者设计的实用手册。本书摒弃了过于冗长晦涩的理论阐述，聚焦于实战应用、工具掌握与思维模型的构建，旨在帮助读者快速成长为能够利用数据讲述故事的分析师。 本书的核心结构围绕数据分析的“发现、处理、分析、呈现”四大阶段展开。 第一部分：数据准备与环境搭建 (Foundation & Preparation) 本部分深入讲解了现代数据分析所需的基石：Python编程环境的搭建（重点关注Anaconda发行版的配置与虚拟环境管理），以及核心库的初步介绍。我们不仅会讲解标准库如NumPy在高效数值计算中的作用，还会详述Pandas库的强大数据结构——DataFrame。 数据导入与清洗： 详细演示如何处理来自不同源头（CSV, Excel, SQL数据库，乃至API接口）的数据。重点攻克实际工作中遇到的数据质量问题：缺失值（Imputation strategies）、异常值检测与处理（基于统计方法如Z-score和IQR）、数据类型转换的陷阱与最佳实践。 数据重塑与转换： 学习使用Pandas进行高效的数据透视（Pivot Tables）、数据合并（Merge/Join操作的精细控制）、长宽格式转换，确保数据处于最适合分析的状态。 第二部分：探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis - EDA) EDA是数据分析的“侦探工作”。本部分将指导读者如何通过统计学工具和可视化手段，快速发现数据中的模式、关系和潜在问题。 描述性统计： 不仅停留在均值、中位数、标准差，更深入探讨了偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）在理解数据分布形态上的意义，以及相关系数矩阵的解读。 可视化驱动的洞察： 引入Matplotlib和Seaborn两大核心可视化库。我们不会仅仅停留在绘制基础图表，而是着重讲解“如何选择正确的图表”——例如，何时使用散点图矩阵（Pair Plot）来探查多变量关系，何时使用小提琴图（Violin Plot）来比较组间分布的细腻差异。我们将教授如何通过调整图表元素（颜色映射、坐标轴设置、标注）来强化信息传递的准确性。 第三部分：进阶分析技术与建模基础 (Advanced Techniques & Modeling) 本部分将读者带入更具挑战性的分析领域，重点关注如何从描述性分析转向预测性和解释性分析。 统计推断入门： 简要介绍假设检验（Hypothesis Testing）的基本逻辑，包括P值、置信区间的实际操作意义，帮助读者用严谨的统计语言支持或反驳业务假设。 回归分析实战： 聚焦于线性回归和逻辑回归。本书提供详细的Scikit-learn库使用指南，指导读者完成模型训练、参数解释，并着重讲解模型诊断指标（如R-squared, RMSE, AUC），以及如何识别和处理多重共线性等常见问题。 时间序列基础： 针对具有时间维度的数据，介绍基本的平稳性检验（如ADF检验），以及如何应用简单的移动平均模型（MA）和指数平滑法（Exponential Smoothing）进行短期预测。 第四部分：交互式报告与数据叙事 (Interactive Reporting & Data Storytelling) 再好的分析，如果不能有效地传达给决策者，价值也会大打折扣。本部分将数据分析的成果转化为可操作的商业洞察。 交互式可视化工具： 引入Plotly和Dash库，指导读者构建可供终端用户自行筛选、钻取数据的交互式仪表盘（Dashboard）。这远超静态图表的局限性。 数据叙事框架： 教授如何构建一个完整的数据故事线——从提出关键业务问题，到展示分析过程，最终给出明确的、数据支撑的行动建议。强调“少即是多”的原则，确保报告重点突出，结论清晰有力。 Python生态系统集成： 讲解如何将最终的分析结果封装成易于分享的Jupyter Notebook或轻量级的Web应用。 本书特点： 1. 项目驱动： 全书穿插了来自金融、市场营销和运营管理等领域的真实（或模拟的）案例项目，确保读者每学完一个概念都能立刻动手实践。 2. 工具聚焦： 深度绑定Python三大数据科学库（Pandas, NumPy, Scikit-learn）及主流可视化工具，避免在不同编程语言或过多框架间分散精力。 3. 思维先行： 强调分析师的“批判性思维”和“业务理解”，图表和模型是工具，正确的提问和解读才是关键。 无论您是统计学、经济学、管理学专业的学生，还是希望提升数据驱动决策能力的职场人士，《现代数据分析与可视化实践指南》都将是您从数据“收集者”蜕变为数据“赋能者”的得力助手。
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