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| 內容簡介： |
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本书是结合大学计算机通识教育课程的教学要求，顺应计算机各领域技术的发展，服务于大学计算机通识基础课程的教材。本书的教学目标是培养学生的计算机素养，使其掌握基本的计算机知识，熟练地使用常用操作系统，认识和掌握数据处理的主要工具，具备对数据进行处理和分析的能力。教材的知识由浅入深、层层递进，既有讲述计算机基础知识和操作技能的章节，又组织了数据处理这条主线，形成从电子表格到数据库应用，再到大数据基础的数据处理脉络。教材提供丰富的操作实例，让学生从理论到实践都有更深刻的学习体验。 本书分为5章，各章内容如下：第1章计算机与信息技术基础，包括计算机系统的构成、计算机中数据的表示和存储、计算机网络和信息安全等；第2章计算机操作系统，包括Windows 10操作系统和Linux操作系统；第3章WPS电子表格，介绍如何对数据进行高效的计算、统计和分析处理；第4章数据库应用基础，讲述数据库系统基本概念，介绍PostgreSQL数据库的建立和查询，增强学生对数据处理的进一步认识和理解；第5章大数据基础，介绍大数据的概念和关键技术，列举和分析与大数据相关的应用案例。 本书适合作为高等院校各专业本科生计算机基础课程的教材，也可以作为其他对计算机基础，尤其是数据处理感兴趣的读者的参考书。
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| 關於作者： |
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缪春池，副教授，于1993年7月进入西南财经大学经济信息工程学院，主要担任《大学计算机基础》、《C语言程序设计》，《Visual Basic程序设计》和《操作系统》等课程的教学工作，编写了一系列教材以及教学参考书。
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| 目錄：
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第1章 计算机与信息技术基础1
1.1 计算机概述1
1.1.1 计算机的产生和发展1
1.1.2 计算机的分类与特点3
1.1.3 计算机的应用领域4
1.1.4 人工智能5
1.2 计算机系统的构成6
1.2.1 计算机硬件系统6
1.2.2 计算机软件系统8
1.2.3 微型计算机系统10
1.3 计算机中数据的表示和存储14
1.3.1 进位计数制14
1.3.2 计算机的数值表示方法17
1.3.3 计算机的字符表示方法17
1.3.4 计算机中数据的存储单位18
1.4 计算机网络及应用19
1.4.1 计算机网络概述19
1.4.2 有线局域网23
1.4.3 无线通信网25
1.4.4 网络互联26
1.4.5 互联网及其应用28
1.5 信息安全及社会伦理33
1.5.1 信息安全33
1.5.2 计算机病毒与防范34
1.5.3 隐私与产权保护35
1.5.4 法律约束与社会责任36
思考题37
第2章 计算机操作系统38
2.1 操作系统概述38
2.1.1 操作系统的定义38
2.1.2 操作系统的分类38
2.1.3 操作系统的功能39
2.1.4 常用操作系统39
2.2 Windows 10操作系统40
2.2.1 Windows 10概述40
2.2.2 Windows 10基本概念和基本操作42
2.2.3 Windows 10文件和文件夹的管理53
2.2.4 Windows 10应用程序的管理61
2.2.5 Windows 10磁盘管理63
2.2.6 Windows 10附件65
2.2.7 Windows 10常用快捷键67
2.3 Linux操作系统68
2.3.1 Linux基本情况68
2.3.2 Linux发行版本69
2.3.3 安装Linux70
2.3.4 Linux文件系统74
2.3.5 Linux基本命令75
2.3.6 Linux文本编辑器vi80
思考题82
第3章 WPS电子表格84
3.1 WPS Office与WPS电子表格概述84
3.1.1 WPS Office概述84
3.1.2 WPS表格概述87
3.1.3 WPS表格的界面组成87
3.1.4 WPS表格的基本操作88
3.2 数据的输入与表格的编辑93
3.2.1 数据与数据类型93
3.2.2 数据的输入94
3.2.3 数据的填充98
3.2.4 数据有效性102
3.2.5 格式处理104
3.2.6 常见的实用操作109
3.3 公式的使用112
3.3.1 常量112
3.3.2 运算符112
3.3.3 单元格引用和名称113
3.3.4 有关公式的操作116
3.4 函数的使用117
3.4.1 函数概述117
3.4.2 数学和三角函数120
3.4.3 统计函数121
3.4.4 文本函数128
3.4.5 逻辑函数130
3.4.6 日期时间函数132
3.4.7 查找与引用函数134
3.4.8 信息函数中的IS类函数143
3.4.9 财务函数144
3.5 公式与函数应用案例146
3.5.1 IF函数的使用146
3.5.2 条件统计146
3.5.3 在条件格式中使用公式147
3.6 数据分析149
3.6.1 排序149
3.6.2 筛选150
3.6.3 重复项153
3.6.4 分类汇总154
3.6.5 数据透视表156
3.6.6 单变量求解160
3.7 图表生成162
3.7.1 柱形图162
3.7.2 饼图167
3.7.3 散点图168
3.7.4 组合图表170
3.7.5 迷你图171
3.8 WPS表格常用快捷键172
思考题173
第4章 数据库应用基础175
4.1 为什么要学习和使用数据库175
4.2 数据库系统概述176
4.2.1 数据库系统基本概念177
4.2.2 数据模型181
4.2.3 关系模型185
4.2.4 关系数据库标准语言SQL191
4.3 建立PostgreSQL数据库193
4.3.1 PostgreSQL数据库简介与安装193
4.3.2 创建PostgreSQL数据库197
4.3.3 PostgreSQL数据库数据的导入与导出204
4.4 查询PostgreSQL数据库206
4.4.1 SQL查询语句基本格式206
4.4.2 单表数据查询207
4.4.3 多表连接查询214
4.4.4 嵌套查询215
思考题217
第5章 大数据基础218
5.1 大数据的概念218
5.1.1 大数据的定义218
5.1.2 大数据的特征218
5.1.3 大数据的发展220
5.1.4 大数据应用场景221
5.2 大数据关键技术222
5.2.1 大数据的采集222
5.2.2 大数据的预处理223
5.2.3 大数据计算225
5.2.4 大数据挖掘226
5.2.5 大数据安全227
5.2.6 大数据可视化228
5.3 大数据应用案例229
5.3.1 金融大数据应用案例229
5.3.2 互联网大数据应用案例230
5.3.3 其他领域大数据应用案例232
5.4 Hadoop大数据分析233
5.4.1 Hadoop框架体系233
5.4.2 HDFS233
5.4.3 MapReduce234
5.4.4 YARN234
5.4.5 Hadoop相关技术及生态系统235
5.5 Hadoop大数据分析实践236
5.5.1 应用Hive进行大数据分析236
5.5.2 应用HDFS和Python Spark进行大数据分析240
思考题246
参考文献247
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