滿28包郵 Access 2016數據庫應用基礎教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王秉宏 著

圖書標籤:

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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

書名：Access 2016數據庫應用基礎教程

定價：45.00元

作者：王秉宏

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2017-02-01

ISBN：9787302463856

字數：577000

頁碼：352

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：128開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書圖文並茂、條理清晰、通俗易懂、內容豐富，在講解每個知識點時都配有相應的實例，方便讀者上機實踐。同時在難於理解和掌握的部分內容上給齣相關提示，讓讀者能夠快速地提高操作技能。此外，本書配有大量綜閤實例和練習，讓讀者在不斷的實際操作中更加牢固地掌握書中講解的內容。

內容提要

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本書由淺入深、循序漸進地介紹瞭Access 2016數據庫應用開發工具的詳細內容。全書共分11章，內容包括數據庫係統概述、Access 2016基礎、數據庫的創建與使用、錶的創建與使用、錶中數據記錄的操作、查詢、窗體、報錶、宏、模塊與VBA等，*後一章綜閤運用全書所學內容，創建瞭一個網上商城訂單管理係統，使讀者能夠掌握數據庫係統開發和設計的基本流程。本書內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文並茂，具有很強的實用性和可操作性，是一本適閤於高等院校、職業院校和各類社會培訓學校的教材，也是廣大數據庫開發人員的自學參考書。本書對應的電子課件、實例源文件和習題答案可以到.tupwk../edu網站下載。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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圖書簡介：數據驅動的創新與實踐 書名：數據驅動的創新與實踐：現代商業智能與數據分析前沿探索 第一部分：宏觀視角下的數據戰略與商業價值 在信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是業務流程的副産品，而是驅動企業決策、塑造競爭優勢的核心資産。本書旨在為讀者提供一個宏大且深入的視角，理解如何在復雜的商業環境中，構建並實施一套行之有效的數據戰略。 第一章：數據時代的商業範式變革 本章首先剖析瞭互聯網、移動互聯、物聯網（IoT）以及雲計算技術對傳統商業模式産生的顛覆性影響。我們探討瞭“數據即石油”這一比喻的深層含義，以及企業如何從被動收集數據轉嚮主動利用數據進行預測性分析和戰略規劃。內容涵蓋瞭數字化轉型（Digital Transformation）的關鍵要素，並重點分析瞭數據驅動型組織（Data-Driven Organization）的特徵及其組織架構的重塑需求。我們將通過多個行業案例（如零售業的精準營銷、金融業的風險建模），揭示數據戰略成功實施所依賴的文化、人纔和技術基石。 第二章：構建穩健的數據治理與閤規框架 數據價值的實現，必須建立在可靠、準確和閤規的基礎之上。本章深入探討數據治理（Data Governance）的復雜體係。我們將詳細介紹數據治理的組織架構、關鍵流程（如數據質量管理、元數據管理、數據標準製定），以及如何建立跨部門的數據所有權與責任機製。同時，鑒於全球數據隱私法規日益收緊（如GDPR、CCPA等），本章將重點解析如何在數據生命周期的各個階段嵌入隱私保護和數據安全措施，確保業務創新不觸碰法律紅綫。讀者將學習到如何利用技術工具輔助治理落地，將抽象的政策轉化為可執行的操作指南。 第三章：現代數據架構的演進與選型 從傳統的集中式數據倉庫（DW）到分布式架構，數據存儲和處理技術經曆瞭翻天覆地的變化。本章全麵對比瞭當前主流的數據架構範式：從關係型數據庫的局限性，到大數據生態係統（Hadoop、Spark）的崛起，再到雲原生數據倉庫（如Snowflake、BigQuery）的優勢。我們不會局限於理論介紹，而是側重於架構選型的決策矩陣：如何根據業務的實時性要求、數據量級、查詢復雜度和成本預算，選擇最適閤的Lambda或Kappa架構。此外，數據湖（Data Lake）與數據中颱（Data Middle Platform）的設計理念與實踐路徑也將被深入剖析，為構建統一、高效的數據基礎設施提供路綫圖。 第二部分：深度分析：技術賦能與洞察提取 本部分聚焦於將原始數據轉化為可操作洞察的具體技術和方法論。 第四章：高級分析與機器學習在業務中的應用 數據分析不再滿足於描述性統計，預測性分析和規範性分析已成為主流。本章詳細介紹瞭迴歸分析、時間序列分析在需求預測、庫存優化中的應用。隨後，我們將深入淺齣地講解監督學習（如分類、迴歸）和無監督學習（如聚類）在客戶細分、異常檢測中的實際案例。特彆地，我們將探討如何有效地進行特徵工程，這是模型性能的關鍵瓶頸。本書提供瞭一套實用的流程，指導業務人員與數據科學傢協作，確保模型不僅在技術上錶現優異，更能準確解決業務問題。 第五章：商業智能（BI）工具的深度利用與可視化敘事 強大的數據分析結果需要高效、直觀地傳達給決策者。本章側重於現代BI工具（如Tableau、Power BI等）的高級功能應用，超越基礎報錶的製作。我們將重點講解“數據敘事”（Data Storytelling）的藝術：如何設計有效的儀錶闆（Dashboard），利用視覺編碼原則（顔色、布局、圖錶選擇）來引導用戶的注意力，突齣關鍵信息。此外，本章還會介紹探索式數據分析（EDA）的方法論，幫助用戶在BI環境中快速識彆數據中的潛在模式和異常點。 第六章：實時數據流處理與決策優化 在金融交易、物聯網監控和在綫廣告等領域，延遲意味著成本或機會的損失。本章專注於實時數據處理技術。我們將介紹基於消息隊列（如Kafka、Pulsar）的流處理架構，並探討流處理引擎（如Flink、Spark Streaming）的工作原理及其在低延遲場景下的應用。通過具體的流處理案例，如實時欺詐檢測和動態定價係統，讀者將學習到如何將數據管道從批處理模式無縫切換到流處理模式，實現毫秒級的洞察提取和行動反饋。 第三部分：跨界融閤：數據驅動的未來趨勢 第七章：人工智能倫理與可解釋性AI（XAI） 隨著AI在信貸審批、招聘篩選等敏感決策中的作用日益增加，對算法公平性、透明度的要求也達到前所未有的高度。本章係統地探討瞭AI倫理的框架，包括偏見識彆、公平性度量（如機會均等、預測率均等）。我們深入講解瞭可解釋性AI（XAI）的技術，如SHAP值和LIME方法，旨在幫助開發者和管理者理解“黑箱”模型的決策依據，從而建立用戶信任，滿足監管要求。 第八章：數據科學與業務增長的閉環 最終，數據驅動的終極目標是實現業務的持續增長。本章探討如何將分析洞察嵌入到業務流程的每一個環節，形成“實驗-測量-學習-迭代”的增長飛輪。我們將詳細介紹A/B測試（A/B Testing）的科學設計、執行與統計顯著性判斷，並講解如何利用多變量測試來優化用戶體驗和産品功能。此外，本章還將展望數據科學在自動化運營（AIOps）和個性化推薦係統（Recommender Systems）中的前沿應用，展望數據如何持續地為企業帶來競爭壁壘。 目標讀者： 本書麵嚮希望從“數據使用者”轉變為“數據戰略傢”的專業人士，包括企業中高層管理者、業務分析師、數據分析師、數據科學傢、BI工程師，以及對現代數據架構和商業智能感興趣的IT專業人員。本書要求讀者具備基礎的數據概念理解，但著重於戰略框架、架構選擇和高級應用實踐，而非特定軟件的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過用其他軟件來管理一些小型的客戶聯係信息，但總是覺得不夠專業，數據結構混亂，一旦需要導齣或進行復雜關聯查詢時就束手無策。這次換到Access 2016，也是抱著試試看的心態選瞭這本教材。這本書最大的亮點在於它對“關係模型”的講解，這一點在很多基礎教程裏往往是一筆帶過或者講得過於理論化。但在這本書裏，作者花瞭大量的篇幅來解釋主鍵、外鍵以及錶與錶之間“一對多”、“多對多”關係的建立和維護。它沒有停留在理論層麵，而是通過一個貫穿始終的“虛擬公司庫存管理係統”項目，手把手地演示瞭如何設計閤理的數據庫結構，如何避免數據孤島。例如，它詳細講解瞭如何通過“中間錶”來處理多對多關係，這對於我這種需要管理供應商和産品清單的人來說，簡直是茅塞頓開。通過這本書的指導，我重新設計瞭我的信息係統，現在查詢效率高瞭不止一個檔次，數據一緻性也得到瞭保障。這已經超越瞭一本基礎教程的範疇，更像是一本實戰型的數據庫設計入門指南。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我本來對“基礎教程”這類書不抱太大期望，總覺得它們要麼內容過於陳舊，要麼就是泛泛而談，學完後還是得去網上找補充材料。但這本《Access 2016數據庫應用基礎教程》完全顛覆瞭我的看法。它的結構安排非常注重循序漸進的深度培養。初學者的部分打好瞭地基，但最讓我覺得物超所值的是後麵關於“查詢設計”和“窗體/報錶製作”的章節。這些部分的處理方式簡直是教科書級彆的典範。它不僅僅告訴你拖拽控件、編寫SQL語句，而是深入剖析瞭不同查詢類型（如交叉錶查詢、追加查詢）的應用場景和實現邏輯。舉個例子，書中關於“如何利用參數查詢實現靈活的數據篩選”那一節，我反復看瞭好幾遍，作者竟然能把復雜的邏輯用最簡潔的步驟分解齣來，連參數的輸入提示信息如何設置都考慮進去瞭，這種對細節的把握，絕對不是隨便拼湊齣來的資料能比擬的。做報錶時，它也強調瞭設計美觀性和功能實用的平衡，教會瞭我們如何使用分組、排序、計算字段來生成專業級的月度銷售報告。看完這部分，我感覺自己不再是簡單地在軟件裏點點鼠標，而是真正理解瞭如何利用Access這個工具去解決實際的業務問題。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在校學生，我手裏拿瞭不少教材，但很多都是那種厚重、紙質粗糙、內容枯燥到讓人想放棄的類型。這本教程的裝幀和排版簡直是一股清流。首先，它的紙張質量不錯，閱讀起來眼睛不纍，而且內容布局非常清爽，大段的代碼和操作步驟之間留有足夠的空白，不會讓人産生閱讀壓迫感。最關鍵的是，它的語言風格極其幽默風趣，完全沒有傳統技術書籍那種冷冰冰的感覺。我記得有一個關於“數據冗餘”的章節，作者用瞭一個很生動的比喻來解釋為什麼重復存儲同樣的信息是低效且危險的，一下子就把我這個理論小白給說通瞭。而且，書中的每一個示例代碼塊和屏幕截圖都標注得清清楚楚，我甚至可以不用聯網，直接跟著書上的步驟一步步操作，很少齣現“我的操作和你寫的不一樣”的睏境。這種沉浸式的學習體驗，讓原本枯燥的數據庫理論學習變成瞭一種有趣的探索過程。對於自學或者期末復習的學生來說，這種高效且不燒腦的學習體驗太重要瞭。

评分☆☆☆☆☆

我最看重一本技術書籍的實用價值，特彆是針對特定軟件的版本教材，更新速度非常關鍵。Access 2016雖然不是最新版本，但市場占有率依然很高，所以一本靠譜的2016教程非常必要。這本教材在軟件特性的把握上做得非常到位，它精準地聚焦瞭2016版本中的關鍵操作和新增或改進的功能點，而不是混雜太多老舊版本的內容。比如，它在數據導入和導齣模塊的介紹上就非常現代，詳細說明瞭如何直接從Excel或其他數據源無縫對接數據，並且處理瞭常見的編碼和格式不匹配問題。此外，書中還提到瞭Access的一些高級技巧，比如使用宏和VBA進行簡單自動化操作的入門引導，雖然篇幅不多，但為讀者打開瞭一扇通往更深層次定製化應用的大門。這錶明作者對讀者的未來發展路徑有所考慮，不僅僅是滿足於完成“創建錶格”這個基本任務，而是引導讀者思考如何讓數據庫工具更貼閤自身的效率需求。這本書讓我感覺到，它是一本真正站在用戶角度，既能保證基礎知識的紮實性，又具備一定前瞻性的實用工具書。

评分☆☆☆☆☆

這本《滿28包郵 Access 2016數據庫應用基礎教程》簡直是我的救星，特彆是對於我這種對數據庫概念摸不著頭腦的職場新人來說。我記得我剛接手一個需要處理大量客戶信息的項目時，麵對那些復雜的錶格和數據關係，簡直是手足無措。網上的教程大多晦澀難懂，要麼是針對資深開發人員的深度解析，要麼就是那種過時的、連界麵都對不上的老版本教程。當我找到這本教材時，抱著試試看的心態翻開，發現它的敘事方式非常平易近人。它沒有一開始就堆砌那些令人頭疼的範式理論，而是從最基礎的“什麼是數據、為什麼要用數據庫”講起，就像一位經驗豐富的老師在耳邊耐心講解。我特彆喜歡它對“錶、字段、記錄”這些核心概念的闡述，講解得非常細緻，配圖也非常清晰，讓我一下子就明白瞭它們之間的邏輯關聯。更讓我驚喜的是，它竟然用瞭一些非常貼近日常工作場景的例子來構建教程案例，比如如何管理一個小規模的圖書藉閱係統，或者一個簡單的員工花名冊。通過這些案例，我竟然能在實踐中快速上手操作Access 2016的界麵，從創建新數據庫到設計簡單的查詢，每一步都有清晰的截圖和操作指南。以前覺得數據庫是一個高不可攀的技術壁壘，現在感覺自己正在一步步跨越這個鴻溝，這本書功不可沒。