本书提出了以理解数据和处理数据为目标的计算生态的教学理念，全面系统地介绍了数据与计算科学基础的基本理论与方法。本书主要内容包括数据与计算概述、计算机系统、数据的表示、算法、计算机语言与程序、数据收集与预处理、数据计算、数据分析与可视化。本书内容丰富，结构清晰，在重点讲解各种算法思想的基础上，通过数据分析与可视化的各种应用案例，进行多维度的“数据思维”训练，以满足读者对理解“信息技术跨学科赋能”的现实需求。同时本书附赠电子教学课件、案例源文件和结果文件，以方便教学。本书适合普通高等学校作为大学计算机通识教育教材使用，也适合对数据与计算感兴趣的读者阅读。
陈展荣，男，副教授。1986.07，毕业于江西赣南师范大學数学系；1990.9~1993.7，就读于重庆大学计算力学专业并获得工学硕士学位；1986.07~1990.0，任教于江西省石城中学，承担中学数学课程的教学工作；1993.07~1997.12，任教于广州大学，主要从事计算机应用技术的教学与科研工作；1998~至今，任教于暨南大学信息科学技术学院，主要从事计算机应用技术的教学和科研工作。主要著作出版情况：《数据科学基础实践教程》，人民邮电出版社，2020.9。承担的科研项目： ①主持省部级项目：2018第一批教育部高教司产学协同育人项目(项目编号：201801002039)。移动应用课程开发的课程改革与研究（教学内容与课程体系改革类）。2018.12～2019.12.已结项；②主持省部级项目：2017第一批年教育部高教司产学协同育人项目(项目编号：201602029026)。MOOC建设与翻转课堂教学研讨班(第八期)(教学研究类),2017.1～2017.12。已结项；③2011-2014期间，作为项目第二主持人，承担了国家社科基金项目:"现代汉语辞格语料库建设研究”的系统设计与建设工作，项目编号为：11BYY090。所从事的主要科研与教学工作及获奖情况：基于赋能式教学理念的外招生《资讯科技》课程沉浸式学习空间重构与实践研究项目获得第十届暨南大学教育教学成果二等奖。
目 录
第1章 数据与计算概述 1
1.1 数据的概念 1
1.1.1 信号、消息、信息和数据 2
1.1.2 现实世界的数据模型 3
1.1.3 结构化数据和非结构化数据 4
1.2 计算的概念 6
1.2.1 数学计算 6
1.2.2 通用计算 6
1.2.3 现实世界的计算模型 6
1.3 计算机模型 7
1.3.1 图灵机 8
1.3.2 现代计算模型 9
1.4 网络、大数据和云计算 10
1.4.1 计算机网络概述 10
1.4.2 计算机网络图模型和TCP/IP体系结构 11
1.4.3 大数据 17
1.4.4 云计算 18
习题1 20
第2章 计算机系统 22
2.1 计算机结构 22
2.1.1 主存储器 22
2.1.2 中央处理器 25
2.1.3 输入/输出系统 27
2.2 软件和操作系统 27
2.2.1 操作系统概述 28
2.2.2 操作系统核心功能 29
2.2.3 大数据分析和处理技术 35
习题2 37
第3章 数据的表示 40
3.1 计数系统与数制 40
3.1.1 进位计数制 40
3.1.2 二进制数的基本运算 41
3.1.3 数制的转换 43
3.2 数值数据表示法 47
3.2.1 整数表示 48
3.2.2 实数表示 50
3.3 字符表示法 52
3.3.1 ASCII字符集 53
3.3.2 汉字字符集 54
3.3.3 通用字符集 55
3.4 现实数据的表示 56
3.4.1 统计数据的分类与表示 56
3.4.2 模拟量的数字化 58
3.4.3 结构数据表示 61
3.5 数据的存储 65
3.5.1 数据标识 65
3.5.2 数据存储结构 66
3.5.3 数据文件 66
3.5.4 数据压缩 67
3.6 数据结构基础 68
3.6.1 数据结构 68
3.6.2 抽象数据类型 70
习题3 70
第4章 算法 74
4.1 算法概述 74
4.1.1 算法的定义 74
4.1.2 算法示例——求最小值 75
4.1.3 求解策略和流程控制结构 78
4.1.4 算法表示 80
4.1.5 算法效率表示 83
4.2 常用算法 84
4.2.1 迭代 84
4.2.2 穷举 86
4.2.3 排序 89
4.2.4 查找 91
4.2.5 随机模拟 93
4.3 递归 94
4.3.1 递归 94
4.3.2 分治法 96
习题4 100
第5章 计算机语言与程序 105
5.1 计算机语言概述 105
5.1.1 算法与程序 105
5.1.2 计算机语言 105
5.2 计算机语言基础 108
5.2.1 标识符 108
5.2.2 数据类型 108
5.2.3 表达式与运算符 109
5.2.4 基本语句 110
5.2.5 子程序、函数和方法 111
5.3 Excel基础 111
5.3.1 Excel在数据分析中的应用概述 112
5.3.2 Excel数据处理基础 112
5.4 VBA语言 115
5.4.1 VBA语言基础 115
5.4.2 VBA控制结构 118
5.4.3 VBA常用对象与程序设计 121
习题5 129
第6章 数据收集与预处理 132
6.1 数据的来源、数据的分类与数据集 132
6.2 数据收集 134
6.2.1 数据收集的途径与方法 134
6.2.2 Excel数据的录入与管理规范 135
6.3 数据预处理 137
6.3.1 数据清洗 137
6.3.2 数据规约 140
习题6 142
第7章 数据计算 144
7.1 字段计算 144
7.1.1 几种常用的数据运算 144
7.1.2 函数运算 145
7.1.3 常用的字段计算 145
7.2 利用“公式填充”实现简单的递推计算 149
7.2.1 数制转换的递推计算 149
7.2.2 将十进制整数转换为R进制整数原码、反码和补码的递推计算 149
7.3 Excel中的算法推演 151
7.3.1 递推计算 151
7.3.2 二分法 153
7.3.3 贪心算法 155
7.4 VBA在数据计算中的应用 155
7.4.1 排序算法演示 155
7.4.2 频数计算 156
7.4.3 工作日计算 157
习题7 159
第8章 数据分析与可视化 162
8.1 数据分析与可视化概述 162
8.1.1 什么是数据分析 162
8.1.2 什么是数据可视化 162
8.2 基础统计分析 163
8.2.1 借助直方图进行数据特征分析 163
8.2.2 正态分布图形分析 163
8.2.3 相关分析 167
8.2.4 回归分析 169
8.3 数据挖掘 174
8.3.1 数据挖掘概述 174
8.3.2 Excel数据挖掘模块 175
8.3.3 关联分析 176
8.3.4 聚类分析 180
8.3.5 时间序列分析 184
8.4 数据可视化 186
8.4.1 条件格式 186
8.4.2 基础图表 187
8.3.3 组合图表 189
8.3.4 动态图表 190
8.3.5 数据透视表 191
习题8 194
附录A Excel常用函数 196
附录B 常用控制符的ASCII表 199
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