Visual Basic实用教程

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出版者:电子工业
作者:郑阿奇 编
出品人:
页数:443
译者:
出版时间:2004-1
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787505394629
丛书系列:
图书标签:
  • Programming
  • Visual Basic
  • VB
  • 编程入门
  • 教程
  • 开发
  • Windows应用
  • 实例
  • 代码
  • 学习
  • 实用
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具体描述

《高等学校计算机教材•Visual Basic实用教程(第2版)》包含实用教程、习题、上机操作指导、综合应用实习和附录等几个部分。内容主要包括VB6.0中文版开发环境,语言基础,创建用户界面控件、菜单、工具栏与状态栏),程序设计,数据库应用,多媒体应用,文件操作等方面。实用教程一般在讲解内容后紧跟实例;习题主要训练编程和弄清基本概念;上机操作指导通过实例先一步一步引导读者进行操作、设计界面和编程先领进门),然后提出问题思考和在原来基础上让读者自己进行操作和编程练习自己修练);实习综合训练解决实际问题的能力。《高等学校计算机教材•Visual Basic实用教程(第2版)》各部分层次清楚,内容既相互联系又相对独立,并且依据教学特点精心编排,方便用户根据自己需要进行选择。

探索数据驱动的未来:深入解析Python在现代商业智能中的应用 书名: 深度赋能:Python在商业智能与数据分析实战中的前沿应用 作者: 资深数据科学家团队 页数: 约680页 装帧: 精装 --- 内容简介:驾驭信息洪流,驱动商业决策 在当今瞬息万变的商业环境中,数据不再仅仅是记录,而是驱动企业增长和创新转型的核心资产。传统的数据处理和报告模式已难以应对海量、多源、高维数据的挑战。本书《深度赋能:Python在商业智能与数据分析实战中的前沿应用》正是为应对这一时代需求而生,它全面、深入地剖析了如何利用强大的Python生态系统,构建高效、灵活且富有洞察力的现代商业智能(BI)分析框架。 本书并非停留在基础的编程语法教学,而是聚焦于实战应用、方法论构建与前沿技术的整合。我们假设读者已具备一定的编程基础或对数据分析领域有初步认知,旨在将读者从“数据使用者”迅速提升为“数据战略家”。 全书共分为五大部分,层层递进,构建起一个完整的Python BI分析体系: 第一部分:Python环境与数据基石的夯实(基础重塑与高效工具链) 本部分着重于为后续的深度分析打下坚实、高效的基础。我们不会浪费笔墨在Python的初级语法上,而是直接切入数据科学工作流的核心工具集。 1. 环境的精细化配置与版本控制: 详细讲解如何使用`conda`或`venv`创建隔离、可复现的分析环境。重点阐述Pipenv在项目依赖管理中的优势,确保你的分析模型在任何机器上都能稳定运行。 2. NumPy与Pandas的性能优化实战: Pandas是数据处理的瑞士军刀,但当数据量达到GB级别时,性能瓶颈便会显现。本章深入讲解向量化操作的原理,揭示`apply`、`iterrows`的性能陷阱,并重点介绍Numba进行即时编译(JIT)加速,以及如何利用`dask`实现分布式数据框操作,有效管理内存溢出问题。 3. 高效数据采集与清洗的范式: 探讨如何构建健壮的爬虫(使用`Scrapy`框架)来获取非结构化数据,并详细介绍正则表达式在复杂文本清洗中的高级应用。对于缺失值处理,我们不仅讨论均值/中位数填充,还引入基于时间序列模型(如ARIMA)预测缺失值的方法,确保数据质量的最高标准。 第二部分:探索性数据分析(EDA)的深度挖掘 EDA是连接原始数据与商业洞察的桥梁。本部分强调如何通过视觉化和统计学方法,快速识别数据中的模式、异常和潜在关系。 1. 统计学思维在BI中的落地: 讲解描述性统计量(偏度、峰度)如何指导特征工程。重点介绍假设检验(t检验、ANOVA)在A/B测试结果评估中的严谨应用,帮助业务人员避免得出错误的结论。 2. Matplotlib与Seaborn的高级定制: 超越默认图表,本章聚焦于如何创建满足商业报告需求的定制化视觉叙事。包括创建交互式仪表盘原型(使用`Plotly`和`Bokeh`),以及如何利用主题和调色板(如遵循企业VI规范)提升报告的专业性和可读性。 3. 异常值检测与数据透视的艺术: 不只是简单的箱线图,我们引入隔离森林(Isolation Forest)和LOF(局部异常因子)等机器学习方法来自动检测多维空间中的异常点,并展示如何利用`pivot_table`进行复杂的多层级数据聚合,快速生成管理层所需的交叉分析视图。 第三部分:预测建模与机器学习在业务决策中的集成 将静态分析提升到预测层面,是现代BI的核心竞争力。本部分聚焦于如何利用成熟的Python ML库解决实际的业务预测问题。 1. 特征工程的艺术与科学: 详细讲解如何从时间戳中提取有意义的特征(如季节性、周期性),如何进行特征编码(如目标编码、频率编码),以及如何利用特征重要性排序来精简模型,提高可解释性。 2. 经典预测模型的实战应用: 涵盖线性回归、逻辑回归在销售额预测和客户流失风险评估中的部署。重点分析模型评估指标(RMSE, AUC-ROC)的商业意义,而非仅仅关注数值大小。 3. 提升预测力的进阶模型: 深入探讨集成学习方法,特别是XGBoost和LightGBM在结构化数据预测中的强大能力。演示如何进行细致的超参数调优(如使用Optuna),以最小化预测误差。 第四部分:自动化报告与仪表盘的构建(从脚本到生产级BI) 分析的价值在于被消费。本部分关注如何将分析结果转化为易于访问、实时更新的商业报告。 1. Python驱动的动态报告生成: 介绍如何使用Jupyter Notebook/Lab配合Papermill进行参数化执行,实现报告的自动化定时生成。探讨Pandoc将Notebook转换为高质量PDF或Word文档的流程。 2. 交互式仪表盘的快速部署: 专注于Streamlit和Dash框架。我们将通过实际案例,构建一个包含多个图表、数据过滤和下钻功能的Web应用,无需前端知识即可实现生产级的BI展示界面。 3. 数据管道与调度: 讨论如何使用Apache Airflow或更轻量级的Prefect来编排数据抽取、转换、分析和报告生成的整个工作流,确保数据分析流程的可靠性和可维护性。 第五部分:数据安全、合规性与可解释性(迈向企业级应用) 数据分析必须建立在安全和信任的基础之上。本部分探讨了将分析模型投入企业生产环境时必须考虑的关键因素。 1. 模型的可解释性(XAI): 对于金融、医疗等强监管行业,模型决策的“黑箱”是不可接受的。详细介绍SHAP值和LIME方法,用于解释复杂模型的预测结果,建立业务人员对模型的信任。 2. 数据隐私与合规性实践: 讨论在数据脱敏、加密传输和存储中的最佳实践。介绍如何使用Faker库在开发和测试环境中生成模拟的、符合规范的敏感数据。 3. 模型治理与监控: 讲解如何设置数据漂移(Data Drift)和模型性能衰退的监控机制。一旦生产环境中的数据分布发生显著变化,系统应能自动触发警报,指导模型再训练。 --- 本书特色与目标读者 本书结构严谨,注重理论与实践的紧密结合。每一章均配有详尽的代码示例、真实世界数据集(如金融交易数据、电商用户行为日志),确保读者能够边学边练,快速掌握技能。 目标读者群体: 初级至中级数据分析师: 希望从Excel/SQL环境迁移到更强大、更自动化的Python工作流中。 商业智能(BI)工程师: 寻求将数据建模和预测能力集成到现有BI平台中。 业务部门管理者: 希望理解如何利用Python工具更深入地挖掘数据价值,并指导技术团队进行项目实施。 软件开发人员: 计划向数据科学和量化分析领域拓展技能栈。 阅读完毕本书后,读者将能够独立设计、开发并部署一套端到端、高性能、可解释的Python驱动的商业智能分析解决方案,真正实现从“数据洞察”到“商业行动”的无缝衔接。

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读后感

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这本书的结构逻辑清晰得像一张精密绘制的地图,每走一步都知道自己身处何方,将要抵达的目的地是什么。它似乎对学习者的认知负荷有着精准的把控。开篇并没有急于展示复杂的对象模型,而是从最基础的变量、数据类型和流程控制入手,用生活化的例子来比喻抽象的概念,比如用“水箱”来比喻变量的存储空间,用“岔路口”来比喻条件判断。这种渐进式的难度提升策略,让人感觉学习的每一步都是稳扎稳打的,不会因为前方的困难而产生畏难情绪。当我真正接触到面向对象编程的概念时,作者巧妙地将VB中的类和对象与现实世界中的“模板”和“实例”进行类比,配合着代码中的实例化过程演示,让我对封装、继承这些原本听起来高深莫测的术语有了豁然开朗的理解。可以说,这本书成功地将一个技术壁垒转化成了一系列易于消化的知识点串联。

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说实话,我对编程工具书一向抱持着一种审慎的态度,很多市面上的书籍要么过于理论化,堆砌着晦涩难懂的专业术语,要么就是流于表面,只教皮毛却不触及底层原理。然而,这本书在深入浅出这一点上做得极其出色。它不仅仅是简单地告诉你“怎么做”,更重要的是解释了“为什么这样做”。我印象最深的是关于错误处理机制的那一章,它没有采用教科书式的罗列`On Error GoTo`语句,而是通过几个贴近生活场景的“故障排除”小故事,展现了不同错误类型可能带来的后果,然后再给出优雅的解决方案。这种叙事性的教学方式,极大地提高了知识的留存率。我感觉自己不是在看一本冷冰冰的技术手册,而是在听一位经验丰富的前辈,耐心地为你拆解每一个技术难点,语气中充满了鼓励而非说教。对于那些渴望真正理解代码背后逻辑而非死记硬背语法的学习者来说,这本书无疑是打开了一扇通往精通的大门。

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这本书的排版和设计实在是让人眼前一亮,那种深邃的蓝色调配合着清晰的字体,让阅读过程本身就变成了一种享受。我特别喜欢它在介绍新概念时使用的图文并茂的方式,很多复杂的编程逻辑,通过那些精心绘制的流程图和界面截图,一下子就变得直观易懂了。比如,初学者常常在控件的命名规范上感到困惑,这本书没有采用那种枯燥的列表形式,而是通过一个模拟实际项目——一个简单的库存管理系统——来逐步引导,让你在实操中自然而然地掌握了良好的编程习惯。而且,书中的代码示例都经过了细致的注释,即便是稍微跳过一些解释也能快速跟上思路。作者在细节上的打磨非常到位,连章节之间的过渡都处理得如同行云流水般顺畅,这无疑大大降低了编程学习曲线的陡峭感,让一个编程门外汉也能鼓起勇气踏入VB的世界。我敢说,光是看着这本书摆在书桌上,那种专业和严谨的气质就已经让人充满了学习的动力。

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我必须指出,这本书在代码的“健壮性”和“性能优化”方面的探讨,是它区别于市面上其他同类书籍的关键所在。很多入门教程往往只关注代码能否跑起来,但这本书却在后期章节中,专门开辟了篇幅来讨论如何让代码跑得更快、更稳定。它没有回避VB在某些方面的性能瓶颈,而是坦诚地指出了这些问题,并提供了相应的规避策略,比如何时应该使用循环,何时可以考虑更高效的集合操作,以及如何编写出避免资源泄漏的代码。特别是对于资源管理和内存释放的讨论,这对于希望将所学应用到长期运行程序中的读者来说,是无价之宝。这种对“高质量代码”的追求,渗透在全书的字里行间,使得读者在学习基础的同时,也被潜移默化地培养了对代码质量的敬畏之心。这本书的价值,远超出了其作为一本“教程”的范畴,它更像是一份职业操守的启蒙读物。

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这本书的实用性简直超出了我的预期。很多编程书籍在理论讲解完毕后,往往就戛然而止,留给读者大量的空白去摸索如何将所学应用于实际工作或项目中。但《实用教程》不同,它似乎深谙“实践出真知”的道理。在每一个核心模块讲解完毕后,都会附带一个精心设计的“迷你项目”或“功能模块实战”。这些项目并非那种脱离实际的玩具程序,而是涵盖了文件操作、数据库连接(尽管是早期的Access概念,但在理解数据交互上有极高的价值)、甚至是一些基础的图形界面设计优化。我特别欣赏作者对用户体验(UX)的重视,书中多次强调了代码的可读性、运行效率和界面友好性的平衡,这对于培养一个合格的开发者至关重要。通过跟着书中的项目一步步搭建起来,我不仅巩固了语法知识,更重要的是,我建立起了一套完整的项目开发思维框架,这比单纯记住一百个函数调用要宝贵得多。

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