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大數據分析導論(第3版題庫版國家級實驗教學示範中心聯席會電腦學科組十四五規劃教材十四五普通高等教育本科國家級規劃教材)/中南財經政法大學讀懂中國系列/電腦技術入門叢書

  • 作者：編者:金大衛|責編:陳景輝
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302726654
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：303
人民幣：RMB 69.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以大數據分析技術及其應用為主線，系統構建了從理論奠基、技術實踐到智能應用的完整知識體系。全書分為3部分共9章，涵蓋大數據理論基礎、大數據分析技術與智能數據處理3大模塊。各模塊以案例驅動的方式，將理論知識與實踐操作深度融合，幫助讀者掌握從數據獲取、數據處理、數據分析到智能展示與發布的全流程技能。
    本書可作為全國高等學校「新文科」「新工科」背景下各專業「大數據分析」通識課程的教材，也可作為全國電腦等級考試（Python語言程序設計及WPS Office應用科目）的重要參考用書，同時為從事數據分析教學和實踐的教師及相關技術人員提供有益參考。
作者介紹
編者:金大衛|責編:陳景輝
目錄
第1部分 大數據理論基礎
  第1章 數據驅動：從信息化到智能化的跨越
    1.1 信息與數據
    1.2 比特、位元組與進位
      1.2.1 比特與位元組
      1.2.2 二進位的選用
      1.2.3 常用進位及其轉換
    1.3 大數據
      1.3.1 大數據的產生與概念
      1.3.2 大數據的核心特徵
    1.4 大數據與人工智慧
      1.4.1 人工智慧的概念
      1.4.2 大數據與人工智慧的關係
  第2章 數據傳輸：自頂向下的網路
    2.1 電腦網路
      2.1.1 電腦網路的定義
      2.1.2 電腦網路的功能
      2.1.3 電腦網路的分類
      2.1.4 網路協議與TCP/IP體系結構
    2.2 應用層的數據交互
      2.2.1 萬維網
      2.2.2 統一資源定位器
      2.2.3 網頁與HTML
      2.2.4 HTTP：瀏覽器與伺服器的對話
    2.3 傳輸層的數據交付
      2.3.1 TCP：面向連接的可靠傳輸
      2.3.2 UDP：無連接的快速傳輸
      2.3.3 埠：區分應用程序的標識
    2.4 網路層的主機定位
      2.4.1 IP地址
      2.4.2 域名系統
    2.5 底層的物理傳輸支撐
      2.5.1 網路適配器與傳輸介質
      2.5.2 網路接入技術
      2.5.3 移動通信與空間通信前沿
  第3章 數據載體：電腦系統與數據的表示
    3.1 馮·諾依曼架構
      3.1.1 馮·諾依曼架構的起源與特徵
      3.1.2 多核CPU、GPU與存儲層次結構
      3.1.3 計算維度的演進
    3.2 數據的表示
      3.2.1 數值數據的表示
      3.2.2 西文字元與漢字的編碼
    3.3 拓展主題1：數據驅動——從信息化到智能化的跨越
  第4章 數據前沿：智能時代的演進
    4.1 雲計算與邊緣計算：數據存儲與計算的分散式變革
      4.1.1 雲計算的定義與核心價值
      4.1.2 邊緣計算的定義與架構特徵
      4.1.3 雲邊協同計算的架構與發展趨勢
    4.2 區塊鏈技術：數據的信任機制與去中心化存儲

    4.3 邁向大模型：從海量數據到生成式AI的飛躍
      4.3.1 智能黎明的十年
      4.3.2 第一次AI浪潮與寒冬
      4.3.3 數據驅動的智能覺醒
      4.3.4 生成式AI浪潮
    4.4 拓展主題2：模型驅動——從智能對話到工作場景的落地
第2部分 大數據分析技術
  第5章 Python編程基礎
    5.1 Python快速入門
      5.1.1 Python語言的特點和發展
      5.1.2 搭建編程環境
      5.1.3 運行Python程序
      5.1.4 Python程序的語法結構
    5.2 變數與數據類型
      5.2.1 變數的使用
      5.2.2 數據與數據類型
      5.2.3 字元串及其操作
      5.2.4 數字及其操作
      5.2.5 邏輯值及其操作
      5.2.6 列表及其操作
      5.2.7 字典及其操作
    5.3 Python程序的輸入輸出
      5.3.1 Python程序的輸入
      5.3.2 Python程序的輸出
    5.4 Python程序的控制結構
      5.4.1 分支結構
      5.4.2 循環結構
    5.5 函數和模塊
      5.5.1 函數
      5.5.2 模塊
    5.6 綜合案例：基於Pandas的數學成績分析
    5.7 拓展主題3：AI大模型賦能高效數據分析
    5.8 拓展主題4：讓AI替你寫代碼——Python數據分析入門
  第6章 Python數據獲取
    6.1 網路爬蟲的概念
    6.2 HTTP請求與響應
    6.3 網頁源代碼解析
      6.3.1 HTML和DOM樹
      6.3.2 XPath解析方法
      6.3.3 BeautifulSoup解析方法
    6.4 Python網路爬蟲實踐
      6.4.1 企業財經新聞數據爬取
      6.4.2 金融股票交易數據爬取
    6.5 拓展主題5：AI大模型賦能網路數據獲取
  第7章 Python數據分析
    7.1 數據分析基礎
    7.2 數值數據分析
      7.2.1 描述性統計分析
      7.2.2 相關分析
      7.2.3 回歸分析

    7.3 文本數據分析
      7.3.1 中文分詞
      7.3.2 詞頻統計
      7.3.3 文本分析拓展應用
    7.4 拓展主題6：AI大模型賦能文本數據分析
第3部分 智能數據處理
  第8章 人工智慧大模型
    8.1 大語言模型概述
      8.1.1 大語言模型的基本概念
      8.1.2 大語言模型的基本工作原理
      8.1.3 國內主流大語言模型概覽
    8.2 提示詞工程
      8.2.1 提示詞撰寫方法
      8.2.2 結構化提示詞撰寫
    8.3 大語言模型應用前沿
      8.3.1 智能體：具備自主決策能力的AI助手
      8.3.2 全棧軟體開發：自然語言驅動的軟體工程革命
      8.3.3 多模態內容生產：AIGC的工業化落地
      8.3.4 科學研究：科研新範式的核心工具
      8.3.5 大語言模型應用的發展趨勢
    8.4 人工智慧大模型應用案例：低代碼數據分析
      8.4.1 案例背景與平台簡介
      8.4.2 實現步驟
      8.4.3 方法對比
    8.5 拓展主題7：AI大模型賦能低代碼數據分析
  第9章 WPS智能數據處理
    9.1 WPS概述
    9.2 智能文本編輯
      9.2.1 WPS文字基礎
      9.2.2 基於WPS AI的內容生成
      9.2.3 基於WPS的文字編輯處理
    9.3 智能圖文發布
      9.3.1 WPS演示文稿基礎
      9.3.2 一鍵智能生成演示文稿
      9.3.3 智能生成單頁幻燈片
      9.3.4 智能美化演示文稿的整體視覺效果
    9.4 智能表格處理
      9.4.1 WPS表格基礎
      9.4.2 公式與函數
      9.4.3 表格數據處理
    9.5 拓展主題8：AI大模型賦能學術寫作與彙報
附錄 專業辭彙對照表
參考文獻

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