基本介紹
- 書名：大數據分析導論
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2020年9月1日
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787302561781
成書過程,內容簡介,教材目錄,教學資源,教材特色,作者簡介,
成書過程
為滿足大數據時代“新工科”“新文科”建設背景下高校人才培養對信息技術基礎知識及大數據基礎素養能力的新要求，結合不同學生的學科和專業特點，根據《中國高等院校計算機基礎教育課程體系2014》（清華大學出版社，2014）的要求，結合信息科學和大數據技術最新的（截至2020年9月）套用技術和研究成果，編寫了該教材。
該教材由金大衛任主編，沈計、周巍任副主編，金大衛負責全書的統稿工作。參與本書編寫工作的老師還有吳良霞、魯敏、劉琪、陳旭、范愛萍、黃任眾等（按撰寫章節順序排列），其中第1章由吳良霞執筆，第2章由魯敏執筆，第3章3.1~3.4節由劉琪執筆，3.5節由陳旭執筆，第4章4.1~4.2節由范愛萍執筆，4.3節由周巍執筆，第5章由黃任眾執筆，第6章由沈計執筆。
2020年9月1日，該教材由清華大學出版社出版。
內容簡介
該教材的內容以大數據分析技術及套用為核心，共分6章： 第1章介紹計算機與信息技術的基礎內容，包括信息社會與計算機、計算機系統、計算機硬體與軟體系統、信息技術前沿等，讓讀者建立信息科學與相關技術的基礎概念； 第2章介紹大數據分析技術的基礎內容，包括大數據基礎知識，大數據的發展及其套用、AI Studio平台介紹、Python語言的基礎知識等，讓讀者了解大數據技術及大數據分析的基本概念，並對其實現工具、平台和方法有初步的認識； 第3章介紹計算機網路的基礎知識和網路爬蟲工具的相關內容，以及獲取大數據分析所需的原始數據集的方法； 第4章和第5章分別介紹大數據技術套用過程中非結構化與結構化的數據處理和展示方法，包括Office 2016工具包中的Word、Excel和PowerPoint的使用方法，讓讀者了解使用上述工具進行簡單的數據處理和展示的方法； 第6章介紹大數據分析相關理論與方法，包括數據分析基礎、描述性統計分析、投資決策分析、時間序列分析和相關分析與回歸分析等，引導讀者利用Excel 2016工具進行簡單的大數據分析，從海量數據集中挖掘和提取關鍵決策信息，完成大數據分析的套用和實踐。除上述內容外，該書還涉及各類信息技術工具和軟體的基礎介紹和套用實踐，包括Windows 10作業系統、百度AI Studio雲計算平台，Python 3程式設計語言、Office 2016辦公軟體等，這些內容均根據全國計算機等級考試MS Office高級套用與Python語言程式設計科目的考試大綱和要求編寫，軟體與語言版本均與計算機二級考試要求一致。
教材目錄
第1章計算機基礎及信息技術前沿 1.1信息社會與計算機 1.1.1信息技術與計算機的發展 1.1.2信息編碼 1.2計算機系統 1.2.1計算機的工作原理 1.2.2計算機的系統構成 1.3微型計算機的硬體系統 1.3.1主機板 1.3.2CPU 1.3.3存儲器 1.3.4輸入輸出設備 1.4微型計算機的軟體系統 1.4.1軟體的定義及特點 1.4.2軟體的分類 1.5作業系統和檔案管理 1.5.1作業系統基礎知識 1.5.2檔案基礎知識 1.6信息技術前沿 1.6.1大數據 1.6.2雲計算 1.6.3物聯網 1.6.4人工智慧 1.6.5區塊鏈 本章小結 思考題 第2章大數據分析基礎 2.1大數據基礎知識 2.1.1大數據的產生及概念 2.1.2大數據時代 2.2大數據的國內外發展情況 2.3大數據技術及套用 2.3.1大數據技術 2.3.2大數據套用 2.4AI Studio平台介紹 2.5Python語言基礎 2.5.1Python語言概述 2.5.2變數及數據的使用 2.5.3Python程式的語法結構 2.5.4Python程式的輸入輸出 2.5.5Python程式的控制結構 2.5.6函式和模組 2.5.7大數據文本分析 本章小結 思考題 第3章計算機網路基礎及數據獲取 3.1互聯時代 3.1.1工業1.0、2.0、3.0時代 3.1.2ARPAnet 3.1.3TCP/IP的出現 3.1.4工業4.0 3.2計算機網路概述 3.2.1計算機網路的定義 3.2.2計算機網路的功能與作用 3.2.3數據通信 3.2.4計算機網路的分類 3.3Internet基礎 3.3.1IP位址 3.3.2域名系統 3.3.3網路協定與TCP/IP 3.3.4Internet的接入 3.4Internet的服務 3.4.1Internet的基礎服務 3.4.2Internet的現代信息服務 3.5網路數據獲取 3.5.1網路爬蟲基礎知識 | 3.5.2Python網路爬蟲實戰 本章小結 思考題 第4章信息處理與發布 4.1辦公軟體概述 4.2基於Word的文字編輯處理 4.2.1從創建文檔開始 4.2.2文本編輯 4.2.3文檔排版 4.2.4圖文混排 4.2.5高級排版技巧 4.3製作演示文稿發布信息 4.3.1創建並保存演示文稿 4.3.2幻燈片布局和內容編輯 4.3.3視覺美化的渠道 4.3.4演示文稿的放映和輸出 本章小結 第5章數據存儲與預處理 5.1Excel基礎 5.1.1Excel界面與基本術語 5.1.2Excel的基本操作 5.1.3在工作表中輸入和導入數據 5.1.4格式化工作表 5.2Excel公式與函式 5.2.1Excel公式的基本使用 5.2.2Excel函式的基本使用 5.2.3常用函式的套用 5.3Excel數據處理工具 5.3.1數據清單 5.3.2數據排序 5.3.3數據篩選 5.3.4分類匯總 5.3.5合併計算 5.3.6圖表的套用 5.4基於Excel的數據預處理 5.4.1數據預處理的目的 5.4.2數據清洗 5.4.3數據補全 5.4.4數據篩選 5.4.5數據加工 本章小結 第6章數據分析 6.1數據分析基礎 6.1.1數據分析的概念 6.1.2數據分析的主要步驟 6.2描述性統計分析 6.2.1數據頻數分析 6.2.2數據集中度分析 6.2.3數據離散度分析 6.2.4數據交叉透視分析 6.3投資決策分析 6.3.1定額投資分析 6.3.2貸款等額還款分析 6.3.3企業投資決策分析 6.4時間序列預測分析 6.4.1移動平均預測分析 6.4.2指數平滑預測分析 6.4.3線性趨勢預測分析 6.4.4非線性趨勢預測分析 6.5相關分析與回歸分析 6.5.1相關分析 6.5.2一元線性回歸分析 6.5.3多元線性回歸分析 6.5.4非線性回歸分析 本章小結 思考題 |
註：目錄從左到右列。
教學資源
- 配套教材
該教材有配套教材——《大數據分析導論實驗指導與習題集》。
| 書名 | 書號 | 出版社 | 出版時間 | 作者 |
|---|---|---|---|---|
大數據分析導論實驗指導與習題集 | 9787302566090 | 2021.01.01 | 金大衛、陳旭、黃任眾 |
- 課程資源
該教材配有原始碼、案例素材、教學課件、教學大綱、教學進度表。該書的部分圖片在印製紙質版的同時，還提供了電子版彩圖。
教材特色
該教材以大數據分析技術及其套用路線為核心，介紹了計算機的基礎知識和作業系統、大數據分析基礎、計算機網路基礎知識及數據獲取、數據處理和數據分析理論與方法等內容。該書通過一系列實例分析，深入淺出地向讀者介紹了AI studio雲計算平台、Python程式設計語言、Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和軟體的使用方法及其在大數據分析技術中的套用。
該教材內容豐富，案例典型，教師在講授過程中可根據需要對部分章節的內容和案例進行選擇。為保證教學內容的連貫性，建議教師按照原始章節順序介紹大數據分析技術的套用路線與過程，如有需要，也可提前介紹第4章、第5章有關Office 2016的相關基礎內容，以便開展課程實踐教學。
