数据处理实践教程(微课版)

"l 本书以信息技术应用为导向，用浅显的方式讲述数据处理过程，读者不需要较多的技术基础积累，适合本科生计算机通识课程的教学要求。 本书展示了数据处理的全过程，从数据的获取、数据分析到数据可视化展示，还讲解了微信小程序数据处理过程和Python数据处理。 按照“数据获取—数据处理与展示—编程式数据处理”的顺序，基于案例进行数据处理展示。提供了案例及素材，读者可根据步骤或者视频讲解进行模仿练习。 提供了大量的典型案例，以案例为素材介绍信息技术应用、数据处理过程、新技术在具体行业中的应用。 "

本书参照教育部计算机基础课程实验教学的基本要求，主要介绍信息技术及其应用，从基础原理出发、以具体应用为导向进行数据处理讲解。全书共三部分：第一部分（第1~4章）为数据处理基础，介绍数据获取以及基本的数据处理方法，包括使用软件、浏览器插件等工具爬取数据，Excel电子表格数据处理和图像数据处理；第二部分（第5~8章）为数据可视化展示，介绍数据可视化的不同形式，包括Word图文报告设计、PPT演示文稿制作、Camtasia视频制作和Animate动画设计；第三部分（第9~12章）为编程式数据处理，介绍编程相关的数据处理，包括网页设计与制作、微信小程序开发、Raptor算法工具介绍以及Python数据处理。全书提供了大量应用实例，例题大部分配备了视频，用于展示数据处理过程。本书适合作为高等院校本科生计算机通识教育课程的教材，也可供非计算机专业有志于学习数据处理的人员参考。

前言 数据处理能力指的是搜集、整理、分析，并从大量的数据中找到对研究问题有用的信息，做出正确的判断的能力。在大数据时代，没有一家公司不是数据公司，任何一家公司都需要拥有驾驭数据的能力，学会用数据做精细化运营，利用数据驱动业务的增长。对于从事精细化运营工作的人，或者想把自己的工作变得精细化的人，数据处理和分析能力也是必不可少的。 数据处理能力的提升能够激发大学生的个性、创新性，提高大学生解决实际问题的能力。随着信息和数据迅速膨胀，当前数据处理人才越发紧缺，如果大学生能够在学校期间锻炼提高自己的数据处理分析能力，将在毕业时有助于提升就业竞争力，同时，如果能够掌握某个专业领域的数据处理技能，就业力也会更胜一筹。 由于计算机通识教育课程的学分学时比较少，要在较短的时间内向学生展示数据处理原理和处理流程，掌握常见的数据处理方法，就需要对各个知识点进行合理编排。本书的编排从实际应用出发，通过具体的案例进行分析、处理、演示，多数案例配备了视频讲解，通过扫描二维码即可观看，帮助读者快速了解数据处理过程。每章都配备了一定的综合实验，引导读者进行基本的数据处理训练。期望读者通过本书的学习能提升数据处理能力。 本书是《计算机科学基础》的配套书籍，围绕数据处理和信息新技术展开，每章首先简要介绍相关基础知识，其次通过例子进行输出处理展示，最后给出综合实验要求和辅助阅读资料。各章内容介绍如下。 第1章导学——数据存储与处理概述。介绍数据的定义、存储和数据处理的基本方法，给出了实验课教学计划参考。 第2章数据获取与清洗。除了介绍数据结构化的定义外，还重点展示了如何获取数据，包括八爪鱼采集器、Web Scraper插件的使用，并通过例子演示Python爬虫的过程，最后介绍如何使用Excel电子表格进行简单数据清洗。 第3章表格数据处理。首先介绍电子表格的基本概念，然后详细介绍Excel的基本计算、数据统计与管理和图表制作。 第4章图像数据处理。介绍Photoshop图像处理，主要包括图像合成、图像修复和图像特效。 第5章图文报告设计。介绍Word文字处理，主要包括排版基础、文档的批注与修订和长文档编排等。 第6章演示文稿制作。介绍PowerPoint演示文稿制作，包括常见幻灯片元素设计、动画和放映设置等。 第7章视频制作。介绍屏幕录制与视频编辑处理工具Camtasia，重点讲解视频剪辑和视频合成，其中包括音频处理、视频编辑、录屏和字幕制作等基本剪辑操作。 第8章动画设计。介绍Animate动画制作。首先介绍动画相关的概念，然后分别介绍二维动画设计和手工绘制动画，其中包括逐帧动画、动作补间动画和形状补间动画及动画配乐。 第9章网页设计与制作。首先介绍Dreamweaver网页设计基础，通过例子介绍站点管理、超级链接、页面布局和CSS样式表，然后介绍移动网页设计，并通过具体例子进行展示。 第10章微信小程序开发。介绍小程序的概念和特点、开发过程，配有可以使用的案例，可供读者直接使用。 第11章Raptor算法工具。介绍使用Raptor表示程序控制结构和进行子程序设计，举例使用Raptor实验迭代、枚举和递归算法。 第12章Python数据处理。首先介绍了Python编程基础，然后介绍了Python爬虫、Python处理Excel文件和Python可视化。 本书由刘小丽规划，余宏华编写了第1章，刘小丽编写了第1～3、7、12章，温金明编写了第2、7章，杜宝荣编写了第3、6章，王肃编写了第4、8章，胡彦编写了第5、11、12章，梁里宁编写了第9、10章。其中部分章节由多人共同编写完成。除了署名作者之外，特别感谢张震对本书编写工作的大力支持，并对本书提出了许多非常有建设性的意见，也感谢关心和支持本书编写的同行，有了他们的支持，才使这本书得以出版。本书由暨南大学本科教材资助项目支持。 本书的编写因时间仓促，加之编者水平有限，书中难免有疏漏和不足之处，恳请专家和广大读者批评指正，以便今后本书的修订。 编者2021年11月

第一部分数据处理基础
第1章导学——数据存储与处理概述
1.1数据的存储
1.1.1数据的基本概念
1.1.2数据存储
1.2数据的处理
1.2.1数据处理基本过程
1.2.2数据处理基本方法
1.3实验内容导析
1.3.1实验过程导析
1.3.2知识结构导析
1.4教学计划
1.4.1教学计划参考
1.4.2成绩评定
第2章数据获取与清洗
2.1数据结构化
2.2基本数据获取
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