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出版者:中国水利水电

作者:吴权威

出品人:

页数:438

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:42.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508420752

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 统计
• 数据分析
• 办公软件
• 实务
• 技巧
• 案例
• 职场
• 效率
• 函数

现代数据分析与可视化实战指南 本书聚焦于如何运用前沿的数据科学工具和方法，解决现实世界中的复杂商业和科研问题。 我们将深入探索数据生命周期的各个阶段，从数据的获取、清洗、转换，到深入的统计建模和最终的可视化呈现，旨在培养读者将原始数据转化为可执行洞察的能力。 第一部分：数据科学基础与工具箱的构建 (Foundations and Toolset Mastery) 本部分奠定了现代数据分析的理论基础，并介绍了行业内最主流的编程环境和库。 第一章：数据科学概述与思维模式转变 数据科学的范畴与角色定位： 区分数据分析师、数据科学家与数据工程师的职责边界。 科学思维： 如何提出正确的问题（Asking the Right Questions），从业务需求出发定义分析目标。 数据伦理与隐私保护： 探讨数据使用的法律和道德边界，如GDPR和CCPA的基本原则。 敏捷数据探索（Agile Data Exploration）： 介绍快速迭代、小步快跑的分析方法论。 第二章：Python环境与核心库精通 Anaconda环境的配置与管理： 虚拟环境的创建、维护和包依赖管理。 NumPy：高性能科学计算的基石： 深入理解ndarray结构，向量化操作的原理与性能优势。 Pandas DataFrame的深度解析： 掌握索引、切片、分组聚合（`groupby`的复杂应用）、多级索引处理、时间序列数据的强大功能。 数据输入/输出优化： 高效处理CSV、JSON、Parquet和数据库连接（SQLAlchemy）。 第三章：数据清洗、预处理与特征工程的艺术 这是确保分析质量的关键环节。 缺失值处理策略： 不仅仅是删除或均值填充，探讨基于模型（如MICE、KNN插补）的先进方法。 异常值检测与处理： 统计学方法（Z-score, IQR）与机器学习方法（Isolation Forest, LOF）的结合应用。 数据转换与规范化： 对数转换、Box-Cox变换，以及Min-Max缩放与Z-score标准化的适用场景。 特征构建（Feature Engineering）： 处理分类变量： One-Hot Encoding, Target Encoding, 频率编码的优劣比较。 时间特征的提取： 从日期时间对象中提取周期性、趋势性特征。 文本数据的初步处理： Tokenization, Stopword移除，以及词袋模型（Bag-of-Words）的概念介绍。 第二部分：推断统计学与预测建模 (Inferential Statistics and Predictive Modeling) 本部分侧重于从数据中提取可推广的结论，并构建用于预测未来事件的模型。 第四章：概率论与描述性统计的严格应用 抽样理论与中心极限定理的实际意义： 理解如何从样本推断总体。 假设检验的严谨流程： 参数检验（t-检验，ANOVA）与非参数检验（Mann-Whitney U，Kruskal-Wallis H）的选择标准。 P值、置信区间（Confidence Intervals）的正确解读，避免常见误区。 多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）的校正方法（Bonferroni, Holm）。 第五章：线性模型与回归分析的深入探索 多元线性回归（MLR）： 模型的建立、系数的解释与假设检验。 模型诊断与优化： 多重共线性（Multicollinearity）： VIF的计算与处理方法（岭回归/Lasso回归）。 异方差性（Heteroscedasticity）： 残差图分析与稳健标准误（Robust Standard Errors）的应用。 广义线性模型（GLM）： 介绍逻辑回归（Logistic Regression）在分类问题中的应用，以及泊松回归在计数数据中的应用。 第六章：时间序列分析基础与趋势分解 时间序列的特性识别： 平稳性检验（ADF检验）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。 经典分解法： 季节性、趋势项和残差项的隔离与量化。 ARIMA模型的构建流程： 从差分（d）、自回归（p）到移动平均（q）参数的确定。 实战应用： 使用`statsmodels`库对金融或销售数据进行短期预测。 第七章：机器学习入门：监督学习与模型评估 模型选择与过拟合/欠拟合： 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。 交叉验证（Cross-Validation）的艺术： K折、留一法（LOOCV）在模型稳定性评估中的作用。 分类模型深度解析： 决策树与随机森林（Random Forest）： 特征重要性的提取与解释。 梯度提升机（Gradient Boosting Machines - GBM）： 介绍XGBoost/LightGBM的工作原理和调参技巧。 回归模型评估指标： 除了$R^2$，重点关注MAE、RMSE、MAPE在不同业务场景下的侧重点。 第三部分：数据可视化与洞察传达 (Data Visualization and Insight Communication) 优秀的数据分析必须能够被清晰地传达。本部分专注于利用专业工具制作具有说服力的视觉叙事。 第八章：Python可视化库的精细控制 Matplotlib：底层定制的艺术： 掌握Figure、Axes、Artist的概念，实现精细的图表元素控制。 Seaborn：统计图形的快速构建： 分布可视化： 直方图、核密度估计图（KDE Plot）的应用。 关系可视化： 散点图矩阵（Pair Plot）、小提琴图（Violin Plot）用于多变量比较。 交互式可视化：Plotly与Dash基础： 引入交互性元素，使静态图表“活”起来，支持用户自定义探索。 第九章：有效的数据叙事与信息设计原则 视觉编码的原则： 颜色、形状、大小等视觉变量的选择与搭配，避免误导。 图表选择指南： 何时使用折线图、柱状图、箱线图，以及避免使用饼图的场景。 叙事结构： 遵循“情景-冲突-解决”的逻辑组织分析报告。 仪表板（Dashboard）的设计哲学： 信息的层级结构、布局的逻辑性以及性能优化。 第十章：商业智能工具与高级应用（Power BI/Tableau 案例分析） BI工具的数据模型构建： 星型、雪花型模型在BI中的应用。 DAX语言（或Tableau计算字段）的复杂逻辑： 掌握时间智能函数和上下文过滤（Context Transition）。 案例研究： 构建一个包含关键绩效指标（KPIs）的端到端交互式业务监控面板，展示从数据源到最终决策支持的全过程。 --- 本书的目标读者是： 具备基础的电子表格操作能力，希望系统性地从统计学、编程和可视化三个维度提升自身数据分析硬实力的专业人士、市场研究人员、金融分析师以及渴望转型数据科学领域的在职人员。本书强调动手实践与理论的严谨性相结合，帮助读者建立一套完整、可复用的现代数据分析工作流。

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我对这本书的评价可以用“结构严谨，案例鲜活”来概括。在处理数据透视表这一块，我以前总是觉得很头疼，但这本书用了整整一个单元来详细剖析了如何利用透视表进行多维度交叉分析，并且针对不同行业的特点提供了定制化的分析模板建议。最让我印象深刻的是书中对“数据可视化”这一环节的重视程度。作者强调，好的数据分析不仅要有准确的数字，更要有能打动人心的展示方式。书中提供的各种图表美化技巧，比如如何选择合适的颜色方案、如何设计清晰的坐标轴标签，以及如何通过微小的细节提升图表的可读性，这些细节处理得非常到位，让我意识到过去自己制作的图表可能存在不少“审美灾难”。这本书并非简单地罗列Excel的功能，而是将统计思维、分析逻辑和软件操作完美地编织在一起，形成了一个完整的知识体系，读完后感觉自己不仅仅是学会了一款软件，更是建立了一套系统的数据分析工作流程。

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这本书的价值在于它提供了一种解决问题的思维框架，而不仅仅是一堆操作指南。我注意到，书中在讲解每一个统计工具时，都会先引出一个实际的业务问题，然后才介绍对应的Excel功能来解决它，这种“问题导向”的学习方式极大地增强了学习的主动性和目的性。例如，在讲解如何进行描述性统计时，作者没有直接展示“数据分析工具库”的按钮，而是先问：“我们如何快速了解这批客户群体的收入分布特征？” 紧接着才展示如何使用偏度、峰度和标准差来量化这些特征。这种娓娓道来的叙事方式，让读者在不知不觉中吸收了统计学的核心概念。此外，本书对Excel函数库的引用也十分精妙，它精准地挑选了那些在日常统计工作中出现频率最高、实用性最强的函数进行深入解析，而不是面面俱到地罗列所有函数。这本书读下来，感觉自己像完成了一次专业训练，收获的不仅是技能，更是面对海量数据时那种从容不迫的自信感。

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这本《Excel统计应用实务》的封面设计真是令人眼前一亮，配色沉稳大气，字体选择也很有质感，让人一看就知道这不是一本普通的入门读物。我原本以为这会是一本枯燥乏味的工具书，但翻开目录后，才发现我的看法完全错了。书中的章节划分非常清晰，从基础的数据录入、清理，到复杂的统计分析方法，层层递进，逻辑性极强。特别是它对各种统计图表的制作和解读有非常详尽的讲解，配有大量实际案例，让原本晦涩难懂的统计概念变得生动形象。我记得有一章专门讲了如何用Excel进行假设检验，书中的步骤分解得非常细致，即使是初次接触这方面知识的读者，也能跟着操作并理解背后的原理。而且，作者在讲解每一个功能时，都会结合实际工作场景，比如如何用Excel分析销售数据、评估市场表现等，这让学习过程充满了代入感，极大地提升了学习效率和兴趣。这本书的排版也很人性化，留白适中，注释清晰，阅读起来一点也不费力，真正做到了理论与实践的完美结合，让人忍不住想要一页一页地读下去，探索Excel在统计应用中的无限可能。

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读完这本书的前半部分，我最大的感受就是作者对Excel的理解已经达到了一个非常深刻的层次。他不仅仅停留在教授“如何操作”的层面，更深入地探讨了“为什么这样操作”的底层逻辑。比如，在处理缺失值和异常值时，书中提供的不仅仅是几个鼠标点击的步骤，而是深入分析了不同处理方法可能对最终统计结果带来的偏差和影响，这对于我们进行严谨的数据分析工作至关重要。我特别欣赏作者在书中穿插的那些“高手秘籍”和“避坑指南”，这些都是只有长期在实战中摸爬滚打才能总结出来的经验，比如如何利用数组公式编写出更高效的自定义函数，或者如何构建动态的数据透视表来应对变化莫测的数据源。这本书的实战性太强了，它更像是一位资深数据分析师手把手带你入门，而不是冷冰冰的教材。每看完一个章节，我都有一种豁然开朗的感觉，感觉自己的分析能力得到了质的飞跃，对于日常工作中遇到的复杂数据问题，现在似乎都有了应对的思路和工具。

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这本书的装帧质量也值得称赞，纸张厚实，油墨均匀，即使是经常翻阅，也不会出现字迹模糊或者纸张易损的情况。就内容而言，这本书的广度和深度都超出了我的预期。我原本只是想学习一些基础的数据汇总和图表制作，但这本书带我进入了更专业的领域，比如时间序列分析的基础应用，以及如何利用Excel的插件进行更高级的回归分析。更难能可贵的是，作者在介绍这些高级功能时，并没有使用过于晦涩的数学公式去吓唬读者，而是用大量的图形化演示和通俗易懂的语言来解释统计概念的含义，让复杂的统计模型变得触手可及。这本书的结构安排非常巧妙，它就像一个精心设计的攀岩路线，每一步都为你设定了清晰的目标，并且提供了必要的抓手。对于那些希望从“会用Excel”进阶到“精通数据分析”的人来说，这绝对是一本不容错过的宝典，它真正体现了“实务”二字的精髓，完全聚焦于解决实际工作中的痛点。

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