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出版者:清华大学

作者:陈宏朝编

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2010-7

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787302230557

丛书系列:

图书标签:

Access
数据库
教程
实用
入门
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数据管理
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具体描述

《Access数据库实用教程》根据越来越多的Access用户的发展需要，按照教育部高等学校非计算机专业计算机基础教学——“数据库基础及其应用”的基本要求，以Access2003关系型数据库为平台，介绍了数据库管理系统的基本理论及系统开发技术。主要内容包括Access数据库基础知识、基本表、查询、窗体设计、报表、数据访问页、宏、模块与VBA、数据安全以及数据库系统实例等内容。全书涵盖了教育部考试中心制订的《全国计算机等级考试二级考试大纲（Access数据库程序设计）》的基本内容。

《Access数据库实用教程》以案例为引导，以应用为目的，通过深入浅出的讲解、大量实例的实践和分析，从易到难，用一个完整的实例向用户全面介绍了Access2003的使用方法，以及如何使用Access开发数据库应用程序。

《Access数据库实用教程》可作为普通高校各专业计算机公共课的教材，也可作为全国计算机等级考试（Access）的培训教材。

好的，这里有一份关于一本名为《Access数据库实用教程》的图书的详细简介，内容不包含该书的具体信息，旨在介绍一个假设的、内容丰富的计算机技术或应用类图书。 --- 《精通Python数据分析与可视化》 —— 从基础到前沿的实战指南图书概述在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为衡量技术人才价值的核心指标之一。本书《精通Python数据分析与可视化》旨在为读者提供一套系统、深入且高度实战化的学习路径，帮助专业人士和学习者掌握使用Python进行高效数据处理、复杂模型构建和清晰可视化表达的全套技能。我们聚焦于业界最主流的工具集——Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn及Scikit-learn，结合大量真实世界的数据集案例，确保读者不仅理解理论，更能将知识转化为解决实际问题的能力。本书结构严谨，内容覆盖面广，从Python语言环境的搭建与基础语法回顾，到专业级数据清洗、转换与探索性数据分析（EDA），再到机器学习模型的应用与结果的可视化呈现，形成了一个完整的数据科学项目生命周期视图。无论您是刚刚接触数据分析的新手，还是希望系统梳理和提升技能的资深开发者，本书都将是您不可或缺的案头工具书。第一部分：Python环境与数据科学基石本部分着重于为后续的深入学习打下坚实的基础。我们首先介绍如何在不同操作系统环境下配置和管理Python环境，包括虚拟环境的创建与维护，确保项目环境的隔离性与可复现性。环境搭建与基础回顾： Anaconda/Miniconda与Jupyter Notebook/Lab：详细指导如何安装和配置主流的数据科学发行版，并熟练运用Jupyter环境进行交互式编程与文档撰写。 Python核心概念复习：针对数据科学应用的特定需求，快速回顾列表、字典、集合、函数及面向对象编程的基础知识，重点关注其在数据处理中的应用效率。 NumPy：高性能数值计算的引擎： ndarray对象详解：深入讲解NumPy数组对象的结构、内存布局及其与Python原生数据结构的性能差异。向量化操作与广播机制：阐述如何利用NumPy强大的向量化能力替代低效的循环，实现大规模数据的高速矩阵运算。线性代数基础：涵盖矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）等在数据降维和模型求解中的核心应用。第二部分：Pandas深度解析与数据预处理 Pandas是Python数据分析生态系统的核心支柱。本部分将围绕Series和DataFrame两大核心结构，详尽剖析数据操作的精髓。 DataFrame的精妙结构与操作：数据导入与导出：覆盖CSV、Excel、JSON、SQL数据库等多种格式的数据读取与写入，并讨论不同格式的性能考量。索引、选择与切片（Indexing & Slicing）：掌握`.loc`、`.iloc`、布尔索引等复杂选择技术的组合使用，实现对复杂数据集的精准定位。数据清洗的艺术：细致讲解缺失值（NaN）的处理策略（插值法、删除法）、重复数据识别与清除、数据类型转换的陷阱与最佳实践。数据转换与重塑：分组聚合（GroupBy）：深入探索`groupby()`方法的强大功能，包括多级聚合、转换操作（transform）以及过滤操作（filter），实现复杂业务逻辑的统计分析。数据合并与连接：详细对比`merge`、`join`和`concat`的使用场景，确保在跨数据集操作中数据关系的一致性。时间序列处理（Time Series）：专注于日期时间对象的处理、重采样（Resampling）、滚动窗口计算（Rolling Window）以及滞后分析，特别针对金融和物联网数据应用。第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化有效的数据分析始于深入的理解，而清晰的呈现是沟通的关键。本部分将带领读者使用最先进的Python可视化工具进行探索性数据分析。 Matplotlib：构建基础图形的基石：面向对象接口（OO Interface）：强调使用Figure、Axes等对象进行精确的图形控制，而非依赖pyplot的快速接口。自定义图形元素：学习如何精细调整图例、坐标轴标签、刻度、文本注解，以满足出版级的图形要求。 Seaborn：统计图形的快速实现：分布可视化：使用直方图、核密度估计图（KDE）、小提琴图（Violin Plot）来理解变量的分布形态。关系可视化：掌握散点图矩阵（Pair Plot）、热力图（Heatmap）以及回归图（RegPlot）在揭示变量间关系中的作用。多变量分析：如何利用Seaborn的高级接口（如`FacetGrid`）轻松创建分面图，对比不同子群体的分布差异。交互式可视化进阶（Plotly/Bokeh简介）：介绍构建交互式图表的必要性，并提供使用Plotly创建可缩放、可悬停信息（Tooltip）的动态图表的入门实践。第四部分：机器学习模型应用与评估本部分将数据分析的成果转化为可预测的模型，重点介绍Scikit-learn库在经典监督学习和无监督学习中的应用。 Scikit-learn工作流：数据准备与特征工程：讲解特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）、独热编码（One-Hot Encoding）以及特征选择技术（如SelectKBest）。模型训练与交叉验证：深入探讨K折交叉验证（K-Fold CV）的原理与实施，确保模型评估的鲁棒性。回归模型实战：从线性回归到岭回归（Ridge）和套索回归（Lasso），理解正则化在防止过拟合中的作用。分类模型应用：覆盖逻辑回归、决策树、随机森林等，重点分析模型的可解释性。模型性能评估：回归评估指标：掌握MSE, RMSE, MAE, $R^2$的含义及适用场景。分类评估指标：详细解读混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线与AUC值。第五部分：性能优化与项目部署思维认识到实际生产环境对性能和可维护性的要求，本书最后一部分将探讨如何提升代码效率并构建端到端的分析流程。 Pandas性能优化技巧：探讨使用`apply()`的替代方案（如Numpy Ufuncs），以及理解数据类型对内存占用的影响。并行计算初探：简要介绍Dask等工具在处理超出内存限制的大数据集时的潜力。代码规范与重构：强调编写清晰、模块化、可测试的代码，使数据分析流程易于维护和复用。 --- 本书特色： 1. 实战驱动：全书贯穿超过30个精心设计的案例，覆盖金融、市场营销、医疗健康等多个领域。 2. 代码即注释：每一段关键代码都配有详尽的解释，帮助读者理解“为什么”这样做，而非仅仅“怎么做”。 3. 前沿聚焦：紧跟Pandas 2.0及Scikit-learn最新版本的变化，确保知识的时效性。通过系统学习本书，读者将能够自信地处理复杂的数据集，构建可靠的预测模型，并通过专业的可视化报告清晰地传达洞察，从而在数据科学领域构建起坚实的职业竞争力。

作者简介

目录信息

第1章 Access数据库基础知识 1 1.1 数据库系统基本概念 1 1.1.1 数据与信息 1 1.1.2 数据处理技术的产生和发展 2 1.1.3 数据库知识 4 1.1.4 数据模型 4 1.2 关系数据库 7 1.2.1 关系型数据库术语 8 1.2.2 关系数据库特点与关系模型的规范化 9 1.2.3 关系运算 12 1.2.4 数据库完整性 13 1.3 Access基础知识 14 1.3.1 Access 2003的特点 14 1.3.2 Access 2003的功能 15 1.3.3 Access 2003的内部结构 16 1.3.4 Access 2003数据库的启动与关闭 17 1.3.5 创建Access 2003数据库 18 1.3.6 数据库的基本操作 21 习题1 22第2章基本表 24 2.1 创建基本表 24 2.1.1 通过输入数据创建表 24 2.1.2 使用向导创建表 25 2.1.3 使用表设计器创建表 27 2.1.4 字段的命名规则与数据类型 29 2.2 表的结构修改与高级设计 29 2.2.1 表的结构修改 29 2.2.2 设置字段的属性 31 2.2.3 使用查阅向导类型 34 2.3 对表中数据的编辑 35 2.3.1 表的数据输入 36 2.3.2 表的数据修改 37 2.3.3 记录排序 39 2.3.4 记录的筛选 40 2.4 表间关系的建立与修改 41 2.5 更改数据表的显示方式 43 2.6 表的导入与链接 45 2.6.1 表的导入 46 2.6.2 表的链接 46 习题2 47第3章查询（查询及其操作） 49 3.1 查询概述 49 3.1.1 查询的功能 49 3.1.2 查询的类型 50 3.1.3 查询字段的表达式与函数 51 3.2 创建选择查询 55 3.2.1 使用查询向导 55 3.2.2 使用设计视图 57 3.2.3 在查询中进行计算 60 3.3 创建交叉表查询 65 3.3.1 认识交叉表查询 66 3.3.2 使用交叉表查询向导 66 3.3.3 使用设计视图 68 3.4 创建参数查询 69 3.4.1 单参数查询 69 3.4.2 多参数查询 70 3.5 创建操作查询 71 3.5.1 生成表查询 71 3.5.2 删除查询 72 3.5.3 更新查询 73 3.5.4 追加查询 74 3.6 创建SQL查询 75 3.6.1 查询与SQL视图 76 3.6.2 SQL语言简介 77 3.6.3 创建SQL特定查询 81 3.7 编辑和使用查询 87 3.7.1 运行已创建的查询 87 3.7.2 编辑查询中的字段 87 3.7.3 编辑查询中的数据源 88 3.7.4 判断查询结果是否正确 89 3.7.5 排序查询的结果 90 习题3 90第4章窗体 92 4.1 窗体的基本类型 92 4.1.1 根据数据记录的显示方式划分 92 4.1.2 按照窗体的应用功能划分 94 4.2 自动创建窗体 94 4.3 使用向导创建窗体 95 4.3.1 使用窗体向导创建窗体 96 4.3.2 使用数据透视表向导创建窗体 97 4.3.3 使用图表向导创建窗体 98 4.4 使用设计视图创建窗体 100 4.4.1 窗体的组成 100 4.4.2 在设计视图中创建窗体 101 4.4.3 常用控件及其使用方法 103 4.5 设计多表窗体 110 4.5.1 使用向导创建多表窗体 110 4.5.2 使用设计视图创建多表窗体 111 4.6 使用窗体创建简单应用系统 112 习题4 115第5章报表 117 5.1 报表的基本概念 117 5.1.1 报表概述 117 5.1.2 报表的结构 117 5.1.3 报表的视图 118 5.1.4 报表的分类 119 5.2 创建报表 120 5.2.1 自动创建报表 120 5.2.2 利用报表向导创建报表 122 5.2.3 利用图表向导创建图表 124 5.2.4 利用标签向导创建标签 125 5.3 使用报表设计器创建报表 127 5.3.1 使用报表设计视图创建报表 127 5.3.2 对记录进行排序和分组 129 5.3.3 报表的统计功能 130 5.4 报表的打印 133 5.4.1 页面设置 133 5.4.2 打印设置 134 习题5 134第6章数据访问页 135 6.1 数据访问页的基本概念 135 6.1.1 窗体、报表和数据访问页的比较 135 6.1.2 数据访问页的存储和调用方式 135 6.2 创建数据访问页 136 6.2.1 自动创建数据访问页 136 6.2.2 使用数据页向导创建数据访问页 137 6.2.3 根据现有的Web页生成数据访问页 138 6.3 在设计视图中生成数据访问页 138 6.3.1 数据访问页设计视图的组成 139 6.3.2 数据访问页控件工具箱 139 6.3.3 数据访问页属性 140 6.3.4 在设计视图中生成数据访问页 141 习题6 143第7章宏 145 7.1 宏概述 145 7.1.1 宏的概念和功能 145 7.1.2 宏的种类 146 7.1.3 常用的宏操作 146 7.2 宏的创建和使用 148 7.2.1 创建顺序宏 148 7.2.2 创建宏组 151 7.2.3 创建条件宏 155 7.3 宏的编辑 157 7.4 宏的运行和调试 159 7.4.1 宏的运行 159 7.4.2 宏的调试 161 习题7 161第8章模块与VBA 164 8.1 模块与VBA概述 164 8.1.1 模块概述 164 8.1.2 VBA概述 164 8.2 VBA编程环境与编程方法 165 8.2.1 VBE编程环境 165 8.2.2 VBA编程方法 165 8.3 VBA编程基础 167 8.3.1 数据类型 167 8.3.2 常量与变量 167 8.3.3 运算符与表达式 169 8.3.4 常用内部函数 171 8.4 程序语句 174 8.4.1 顺序结构 174 8.4.2 选择结构 177 8.4.3 循环结构 183 8.5 数组 186 8.5.1 数组的概念 186 8.5.2 静态数组 186 8.5.3 动态数组 188 8.5.4 自定义数据类型 189 8.6 创建模块 190 8.6.1 Function过程的定义及调用 191 8.6.2 Sub过程的定义及调用 192 8.6.3 过程参数 193 8.7 VBA与数据库 194 8.7.1 数据库访问接口 194 8.7.2 VBA访问数据库的类型 194 8.7.3 数据访问对象DAO 195 习题8 196第9章数据安全 198 9.1 数据备份 198 9.1.1 数据丢损的主要原因 198 9.1.2 数据库文件的备份 198 9.1.3 数据库对象的备份 199 9.2 设置数据库密码 200 9.2.1 设置密码 200 9.2.2 撤销密码 201 9.3 用户级安全机制 201 9.3.1 用户级安全机制的概念 201 9.3.2 利用向导设置用户级安全机制 202 9.3.3 打开已建立安全机制的数据库 204 9.4 管理安全机制 205 9.4.1 增加账户 205 9.4.2 删除账户 205 9.4.3 更改账户权限 206 9.4.4 打印账户和组账户列表 207 习题9 207第10章数据库系统实例（师生信息管理系统） 208 10.1 师生信息管理系统设计 208 10.2 数据库设计 209 10.2.1 建立师生信息数据库 209 10.2.2 建立数据表 209 10.2.3 建立表间关系 210 10.3 查询设计 211 10.4 窗体设计 212 10.5 报表设计 215 10.6 主菜单设计 217 10.6.1 菜单栏设计 217 10.6.2 菜单项设计 219 10.7 师生信息管理系统的使用 221 习题10 222参考文献 223
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我特别想谈谈这本书在处理“VBA”这个看似高难度的模块时的处理方式。很多数据库教程一提到VBA编程，立马就会变成晦涩难懂的程序员手册，让非技术人员望而却步。然而，这本书的策略非常高明：它先用一小部分篇幅快速介绍了VBA的基础语法，然后立刻切入到实际应用，比如如何编写一个简单的宏来自动执行数据备份，或者如何创建一个事件驱动的按钮来自动打开某个报表并筛选数据。这些例子都非常贴近用户需求，而且作者在代码注释方面做得极其到位，每一行关键代码旁边都有通俗易懂的解释。我甚至不需要完全精通编程，只要能理解作者提供的模板代码的逻辑，我就能根据自己的需求稍作修改，实现一些原本需要请专业人士才能完成的自动化操作。这种“授人以渔”的教学理念，让我感受到了极大的赋能，它降低了复杂技术的门槛，让普通用户也能在自己的工作流中引入自动化和效率提升的工具，这绝对是这本书最大的亮点之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织结构，体现了作者对读者体验的极高关注度。我对比了市面上其他几本同类书籍，它们的版面往往过于拥挤，代码块和文字混杂在一起，阅读起来非常费神。而这本《Access数据库实用教程》则显得非常清爽。关键知识点使用了粗体或不同颜色的文字进行强调，重要的图示和代码框都有足够的留白空间，让眼睛可以得到休息。更值得称赞的是，作者似乎非常了解初学者在哪个环节容易卡壳。例如，在处理多表关联查询时，书中专门用了一个跨页的大图，清晰地画出了实体联系图（ER图），并用不同颜色的线条标注了“一对多”和“多对多”的关系，这种视觉化的帮助比纯文字描述有效千百倍。读完一章后，我通常会合上书本，尝试自己复述这一章的知识脉络，发现这本书的逻辑链条非常清晰，知识点之间的衔接自然流畅，没有那种为了凑字数而硬生生插入不相关内容的尴尬感。这使得学习过程变成了一种享受而非负担。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战性远超出了我的预期，我原本以为会是一本偏向理论介绍的教材，但实际上它更像是一个手把手的项目实操指南。我特别欣赏作者在每一个章节后面都设置了“小测验”和“进阶挑战”环节。那些小测验很巧妙地考察了本章的核心知识点，迫使我必须动手操作才能给出正确的答案，这比纯粹的阅读理解有效得多。而那些“进阶挑战”，比如如何用表单控件来美化数据输入界面，或者如何编写一个简单的查询来筛选特定日期范围内的记录，这些都是日常工作中经常会遇到的实际问题。我尝试着跟着书中的步骤，成功地搭建了一个小型客户关系管理（CRM）的雏形。整个过程非常顺畅，特别是涉及到“查询设计器”的部分，作者深入浅出地讲解了SQL语言的基础语句如何对应到图形界面上的操作，让我终于明白SQL语句到底在后台做了什么。这种对底层逻辑的揭示，让我对数据操作的理解从“会用”提升到了“理解为什么这么用”，这对于后续深入学习其他更复杂的数据库管理系统也是一个极好的基础铺垫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于教会你如何操作Access这个特定的软件，它更深层次地培养了一种“数据思维”。在我开始阅读之前，我习惯于将数据分散地存储在Word文档或Excel表格的各个不相关的单元格中，查找起来非常痛苦。这本书通过一系列案例，让我深刻理解了结构化数据管理的优势。比如，它讲解了如何利用“数据验证”功能来限制用户输入特定的格式，这在很大程度上避免了人工录入错误导致的后续数据混乱。再比如，书中关于报表设计的讲解，我以前总觉得报表就是把数据打印出来而已，但作者展示了如何通过分组、汇总和图表嵌入，将一份原始数据转化为一份具有决策参考价值的商业报告。这种从原始数据到信息提炼的完整流程，让我对数据的价值有了全新的认识。它不只是工具书，它更像是一本关于如何高效管理信息的入门指南，对于任何需要处理结构化信息的职场人士来说，都是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得挺朴素的，蓝白相间的配色，看起来很专业，但坦白说，刚拿到手的时候我心里是有点忐忑的。我一个纯文科背景的人，对数据库这个概念一直停留在“知道它是什么，但完全不知道怎么用”的阶段。我之前尝试过看一些网上的教程，但那些材料要么就是技术术语堆砌，要么就是案例过于高深，根本接不上地气。这本书的开头部分，引人入胜地解释了数据库在日常生活中的应用场景，比如超市的库存管理、图书馆的书籍借阅系统，这些让我立刻找到了共鸣点。它没有一上来就让我敲代码或者进行复杂的结构设计，而是从最基础的关系型数据库概念讲起，用非常生动的比喻来解释主键、外键这些核心概念。特别是作者对“数据冗余”和“数据一致性”的解释，简直是茅塞顿开。我记得有一章专门讲了如何设计一个简单的人事信息管理系统，步骤拆解得极其细致，从表格的创建到字段类型的选择，每一步都有清晰的截图和操作说明，让我感觉不是在学习一个冰冷的软件，而是在进行一次有条理的、可预期的构建过程。对于我这种零基础的学习者来说，这种循序渐进的引导比任何花哨的理论都来得实在，让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆