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王秉宏 著

图书标签:

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店铺： 梅凯瑞图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302463856

商品编码：30040027317

包装：平装-胶订

出版时间：2017-02-01

基本信息

书名：Access 2016数据库应用基础教程

定价：45.00元

作者：王秉宏

出版社：清华大学出版社

出版日期：2017-02-01

ISBN：9787302463856

字数：577000

页码：352

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：128开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书图文并茂、条理清晰、通俗易懂、内容丰富，在讲解每个知识点时都配有相应的实例，方便读者上机实践。同时在难于理解和掌握的部分内容上给出相关提示，让读者能够快速地提高操作技能。此外，本书配有大量综合实例和练习，让读者在不断的实际操作中更加牢固地掌握书中讲解的内容。

内容提要

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本书由浅入深、循序渐进地介绍了Access 2016数据库应用开发工具的详细内容。全书共分11章，内容包括数据库系统概述、Access 2016基础、数据库的创建与使用、表的创建与使用、表中数据记录的操作、查询、窗体、报表、宏、模块与VBA等，*后一章综合运用全书所学内容，创建了一个网上商城订单管理系统，使读者能够掌握数据库系统开发和设计的基本流程。本书内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，具有很强的实用性和可操作性，是一本适合于高等院校、职业院校和各类社会培训学校的教材，也是广大数据库开发人员的自学参考书。本书对应的电子课件、实例源文件和习题答案可以到.tupwk../edu网站下载。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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图书简介：数据驱动的创新与实践 书名：数据驱动的创新与实践：现代商业智能与数据分析前沿探索 第一部分：宏观视角下的数据战略与商业价值 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是业务流程的副产品，而是驱动企业决策、塑造竞争优势的核心资产。本书旨在为读者提供一个宏大且深入的视角，理解如何在复杂的商业环境中，构建并实施一套行之有效的数据战略。 第一章：数据时代的商业范式变革 本章首先剖析了互联网、移动互联、物联网（IoT）以及云计算技术对传统商业模式产生的颠覆性影响。我们探讨了“数据即石油”这一比喻的深层含义，以及企业如何从被动收集数据转向主动利用数据进行预测性分析和战略规划。内容涵盖了数字化转型（Digital Transformation）的关键要素，并重点分析了数据驱动型组织（Data-Driven Organization）的特征及其组织架构的重塑需求。我们将通过多个行业案例（如零售业的精准营销、金融业的风险建模），揭示数据战略成功实施所依赖的文化、人才和技术基石。 第二章：构建稳健的数据治理与合规框架 数据价值的实现，必须建立在可靠、准确和合规的基础之上。本章深入探讨数据治理（Data Governance）的复杂体系。我们将详细介绍数据治理的组织架构、关键流程（如数据质量管理、元数据管理、数据标准制定），以及如何建立跨部门的数据所有权与责任机制。同时，鉴于全球数据隐私法规日益收紧（如GDPR、CCPA等），本章将重点解析如何在数据生命周期的各个阶段嵌入隐私保护和数据安全措施，确保业务创新不触碰法律红线。读者将学习到如何利用技术工具辅助治理落地，将抽象的政策转化为可执行的操作指南。 第三章：现代数据架构的演进与选型 从传统的集中式数据仓库（DW）到分布式架构，数据存储和处理技术经历了翻天覆地的变化。本章全面对比了当前主流的数据架构范式：从关系型数据库的局限性，到大数据生态系统（Hadoop、Spark）的崛起，再到云原生数据仓库（如Snowflake、BigQuery）的优势。我们不会局限于理论介绍，而是侧重于架构选型的决策矩阵：如何根据业务的实时性要求、数据量级、查询复杂度和成本预算，选择最适合的Lambda或Kappa架构。此外，数据湖（Data Lake）与数据中台（Data Middle Platform）的设计理念与实践路径也将被深入剖析，为构建统一、高效的数据基础设施提供路线图。 第二部分：深度分析：技术赋能与洞察提取 本部分聚焦于将原始数据转化为可操作洞察的具体技术和方法论。 第四章：高级分析与机器学习在业务中的应用 数据分析不再满足于描述性统计，预测性分析和规范性分析已成为主流。本章详细介绍了回归分析、时间序列分析在需求预测、库存优化中的应用。随后，我们将深入浅出地讲解监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类）在客户细分、异常检测中的实际案例。特别地，我们将探讨如何有效地进行特征工程，这是模型性能的关键瓶颈。本书提供了一套实用的流程，指导业务人员与数据科学家协作，确保模型不仅在技术上表现优异，更能准确解决业务问题。 第五章：商业智能（BI）工具的深度利用与可视化叙事 强大的数据分析结果需要高效、直观地传达给决策者。本章侧重于现代BI工具（如Tableau、Power BI等）的高级功能应用，超越基础报表的制作。我们将重点讲解“数据叙事”（Data Storytelling）的艺术：如何设计有效的仪表板（Dashboard），利用视觉编码原则（颜色、布局、图表选择）来引导用户的注意力，突出关键信息。此外，本章还会介绍探索式数据分析（EDA）的方法论，帮助用户在BI环境中快速识别数据中的潜在模式和异常点。 第六章：实时数据流处理与决策优化 在金融交易、物联网监控和在线广告等领域，延迟意味着成本或机会的损失。本章专注于实时数据处理技术。我们将介绍基于消息队列（如Kafka、Pulsar）的流处理架构，并探讨流处理引擎（如Flink、Spark Streaming）的工作原理及其在低延迟场景下的应用。通过具体的流处理案例，如实时欺诈检测和动态定价系统，读者将学习到如何将数据管道从批处理模式无缝切换到流处理模式，实现毫秒级的洞察提取和行动反馈。 第三部分：跨界融合：数据驱动的未来趋势 第七章：人工智能伦理与可解释性AI（XAI） 随着AI在信贷审批、招聘筛选等敏感决策中的作用日益增加，对算法公平性、透明度的要求也达到前所未有的高度。本章系统地探讨了AI伦理的框架，包括偏见识别、公平性度量（如机会均等、预测率均等）。我们深入讲解了可解释性AI（XAI）的技术，如SHAP值和LIME方法，旨在帮助开发者和管理者理解“黑箱”模型的决策依据，从而建立用户信任，满足监管要求。 第八章：数据科学与业务增长的闭环 最终，数据驱动的终极目标是实现业务的持续增长。本章探讨如何将分析洞察嵌入到业务流程的每一个环节，形成“实验-测量-学习-迭代”的增长飞轮。我们将详细介绍A/B测试（A/B Testing）的科学设计、执行与统计显著性判断，并讲解如何利用多变量测试来优化用户体验和产品功能。此外，本章还将展望数据科学在自动化运营（AIOps）和个性化推荐系统（Recommender Systems）中的前沿应用，展望数据如何持续地为企业带来竞争壁垒。 目标读者： 本书面向希望从“数据使用者”转变为“数据战略家”的专业人士，包括企业中高层管理者、业务分析师、数据分析师、数据科学家、BI工程师，以及对现代数据架构和商业智能感兴趣的IT专业人员。本书要求读者具备基础的数据概念理解，但着重于战略框架、架构选择和高级应用实践，而非特定软件的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我本来对“基础教程”这类书不抱太大期望，总觉得它们要么内容过于陈旧，要么就是泛泛而谈，学完后还是得去网上找补充材料。但这本《Access 2016数据库应用基础教程》完全颠覆了我的看法。它的结构安排非常注重循序渐进的深度培养。初学者的部分打好了地基，但最让我觉得物超所值的是后面关于“查询设计”和“窗体/报表制作”的章节。这些部分的处理方式简直是教科书级别的典范。它不仅仅告诉你拖拽控件、编写SQL语句，而是深入剖析了不同查询类型（如交叉表查询、追加查询）的应用场景和实现逻辑。举个例子，书中关于“如何利用参数查询实现灵活的数据筛选”那一节，我反复看了好几遍，作者竟然能把复杂的逻辑用最简洁的步骤分解出来，连参数的输入提示信息如何设置都考虑进去了，这种对细节的把握，绝对不是随便拼凑出来的资料能比拟的。做报表时，它也强调了设计美观性和功能实用的平衡，教会了我们如何使用分组、排序、计算字段来生成专业级的月度销售报告。看完这部分，我感觉自己不再是简单地在软件里点点鼠标，而是真正理解了如何利用Access这个工具去解决实际的业务问题。

评分☆☆☆☆☆

我最看重一本技术书籍的实用价值，特别是针对特定软件的版本教材，更新速度非常关键。Access 2016虽然不是最新版本，但市场占有率依然很高，所以一本靠谱的2016教程非常必要。这本教材在软件特性的把握上做得非常到位，它精准地聚焦了2016版本中的关键操作和新增或改进的功能点，而不是混杂太多老旧版本的内容。比如，它在数据导入和导出模块的介绍上就非常现代，详细说明了如何直接从Excel或其他数据源无缝对接数据，并且处理了常见的编码和格式不匹配问题。此外，书中还提到了Access的一些高级技巧，比如使用宏和VBA进行简单自动化操作的入门引导，虽然篇幅不多，但为读者打开了一扇通往更深层次定制化应用的大门。这表明作者对读者的未来发展路径有所考虑，不仅仅是满足于完成“创建表格”这个基本任务，而是引导读者思考如何让数据库工具更贴合自身的效率需求。这本书让我感觉到，它是一本真正站在用户角度，既能保证基础知识的扎实性，又具备一定前瞻性的实用工具书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校学生，我手里拿了不少教材，但很多都是那种厚重、纸质粗糙、内容枯燥到让人想放弃的类型。这本教程的装帧和排版简直是一股清流。首先，它的纸张质量不错，阅读起来眼睛不累，而且内容布局非常清爽，大段的代码和操作步骤之间留有足够的空白，不会让人产生阅读压迫感。最关键的是，它的语言风格极其幽默风趣，完全没有传统技术书籍那种冷冰冰的感觉。我记得有一个关于“数据冗余”的章节，作者用了一个很生动的比喻来解释为什么重复存储同样的信息是低效且危险的，一下子就把我这个理论小白给说通了。而且，书中的每一个示例代码块和屏幕截图都标注得清清楚楚，我甚至可以不用联网，直接跟着书上的步骤一步步操作，很少出现“我的操作和你写的不一样”的困境。这种沉浸式的学习体验，让原本枯燥的数据库理论学习变成了一种有趣的探索过程。对于自学或者期末复习的学生来说，这种高效且不烧脑的学习体验太重要了。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过用其他软件来管理一些小型的客户联系信息，但总是觉得不够专业，数据结构混乱，一旦需要导出或进行复杂关联查询时就束手无策。这次换到Access 2016，也是抱着试试看的心态选了这本教材。这本书最大的亮点在于它对“关系模型”的讲解，这一点在很多基础教程里往往是一笔带过或者讲得过于理论化。但在这本书里，作者花了大量的篇幅来解释主键、外键以及表与表之间“一对多”、“多对多”关系的建立和维护。它没有停留在理论层面，而是通过一个贯穿始终的“虚拟公司库存管理系统”项目，手把手地演示了如何设计合理的数据库结构，如何避免数据孤岛。例如，它详细讲解了如何通过“中间表”来处理多对多关系，这对于我这种需要管理供应商和产品清单的人来说，简直是茅塞顿开。通过这本书的指导，我重新设计了我的信息系统，现在查询效率高了不止一个档次，数据一致性也得到了保障。这已经超越了一本基础教程的范畴，更像是一本实战型的数据库设计入门指南。

评分☆☆☆☆☆

这本《满28包邮 Access 2016数据库应用基础教程》简直是我的救星，特别是对于我这种对数据库概念摸不着头脑的职场新人来说。我记得我刚接手一个需要处理大量客户信息的项目时，面对那些复杂的表格和数据关系，简直是手足无措。网上的教程大多晦涩难懂，要么是针对资深开发人员的深度解析，要么就是那种过时的、连界面都对不上的老版本教程。当我找到这本教材时，抱着试试看的心态翻开，发现它的叙事方式非常平易近人。它没有一开始就堆砌那些令人头疼的范式理论，而是从最基础的“什么是数据、为什么要用数据库”讲起，就像一位经验丰富的老师在耳边耐心讲解。我特别喜欢它对“表、字段、记录”这些核心概念的阐述，讲解得非常细致，配图也非常清晰，让我一下子就明白了它们之间的逻辑关联。更让我惊喜的是，它竟然用了一些非常贴近日常工作场景的例子来构建教程案例，比如如何管理一个小规模的图书借阅系统，或者一个简单的员工花名册。通过这些案例，我竟然能在实践中快速上手操作Access 2016的界面，从创建新数据库到设计简单的查询，每一步都有清晰的截图和操作指南。以前觉得数据库是一个高不可攀的技术壁垒，现在感觉自己正在一步步跨越这个鸿沟，这本书功不可没。