- ISBN：9787302576075
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：16开
- 页数：136
- 出版时间：2021-04-01
- 条形码：9787302576075 ; 978-7-302-57607-5
本书特色
实例众多，针对性强，叙述和分析透彻。每章都配有相关实验及习题，具有可读性、可操作性和实用性强等特点。
内容简介
本书是《数据库及其应用（Access+Python）》（第4版）配套的学习与实验的指导教程。全书分为12章，每章包括主教程对应章节的主要知识点归纳以及习题。各章知识点归纳精炼、完整，习题包括选择题、填空题、简答题和设计操作题等多种题型，涵盖了本章主要内容，并融汇了对于相关知识的整体理解和应用的要求。所有习题都有参考答案。本书上机实验指导部分的26个实验统一编号，由浅入深，前后内容连贯，引导读者一步步掌握实际的数据库设计、操作与应用的能力。实验后的思考题实践性极强。 本书为读者教学和自学提供了清晰的知识归纳和完整的习题练习，以及步骤完整的实验，并有完整的参考答案，非常适合教学和自学，为主教程提供了相得益彰的学习和实验指导。
目录
目录
**部分实验
第1章数据存储设计与Access数据库管理
实验1.1Access的启动、退出与基本设置
实验1.2“项目管理”数据库的概念设计与逻辑设计
第2章数据存储中的表与关系
实验2.1导入或链接外部数据
实验2.2设计“项目管理”数据库
第3章查询
实验3.1完成不同类型数据的表达式运算
实验3.2使用SQL命令进行查询和操作
实验3.3利用查询“设计视图”创建选择查询和交叉表查询
实验3.4动作查询操作
第4章数据分析语言——Python
实验4.1在AI Studio 上运行一个简单的项目
实验4.2在AI Studio 上创建一个简单的项目
第5章数值数据智能分析技术
实验5.1NumPy库的基础操作
实验5.2Pandas库的基础操作
实验5.3Matplotlib库的画图基础
第6章文本数据智能分析技术
实验6.1文本数据的爬取
实验6.2文本数据的预处理
实验6.3中文分词
实验6.4词性标注
实验6.5词频统计
实验6.6词云分析
第7章人工智能数据分析方法
实验7.1使用线性回归算法预测房价
实验7.2使用KMeans算法进行篮球运动员位置分类
实验7.3使用SVM算法进行幸福感分类
实验7.4使用CNN算法进行猫狗图像分类
第二部分习题
习题1数据存储设计与Access数据库管理
习题2数据存储中的表与关系
习题3查询
习题4数据分析语言——Python
习题5数值数据智能分析技术
习题6文本数据智能分析
习题7人工智能数据分析方法
作者简介
杨璠，博士，副教授，现任中南财经政法大学计算机科学与技术系副主任。长期从事数据科学、网络空间安全技术领域的教学和科研研究。主持各级项目10项，经费达70余万元，在知名学术期刊上发表学术期刊10余篇，其中SCI收录7篇，EI收录7篇；出版25万字学术专著一本。曾获“湖北青年教学能手”称号；曾获湖北省第三届青年教师讲课竞赛三等奖 ；曾获中南财经政法大学青年教师讲课竞赛一等奖。
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