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出版者:人民邮电出版社

作者:张发凌

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2005-2-1

价格:25.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115130181

丛书系列:

图书标签:

• office
• 2003
• Office 2003
• 技巧
• 教程
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• Access
• 实用指南
• 电脑技能
• 软件操作

深入解析现代数据处理与自动化：面向未来的技能栈构建 图书名称： 现代数据分析与流程自动化实践指南 内容提要： 本书旨在为希望在快速发展的信息时代保持竞争力的专业人士、数据分析师、IT技术人员以及寻求提升工作效率的职场人士，提供一套全面、深入且高度实用的现代数据处理、分析、可视化以及流程自动化解决方案。我们摒弃过时的软件版本局限，聚焦于当前主流的、拥有广泛行业支持的工具和技术栈，特别是那些在数据科学、商业智能（BI）和低代码/无代码自动化领域占据核心地位的平台。 全书结构清晰，由基础概念引入，逐步深入到高级应用和跨平台集成，确保读者能够从零开始构建起一套强大的现代工作流程体系。我们强调“动手实践”和“解决实际问题”的重要性，书中提供的所有示例代码、案例研究和工作流程模板均基于当前最新的软件版本和行业标准协议。 第一部分：现代数据处理与存储核心技术 本部分将彻底革新读者对数据处理的认知，重点介绍如何高效地采集、清洗、转换和存储海量数据。 第一章：数据素养与环境搭建 1.1 现代数据生态概览： 介绍大数据、云计算、数据湖与数据仓库的概念区分及其在企业中的作用。 1.2 Python环境精通： 详细指导Anaconda环境的配置、虚拟环境管理，以及Jupyter Notebook/Lab的专业使用技巧。 1.3 版本控制基石——Git与GitHub： 掌握分支管理、冲突解决、Pull Request流程，确保团队协作的顺畅无阻。 第二章：高效数据清洗与转换（Pandas与SQL的融合） 2.1 Pandas核心操作深度解析： 专注于缺失值的高级插补策略（如MICE模型）、异常值检测（基于IQR和Z-Score的改进算法），以及复杂数据类型的统一处理。 2.2 关系型数据库基础与高级查询： 涵盖PostgreSQL/MySQL的安装与基础管理。重点讲解窗口函数（ROW_NUMBER, RANK, LEAD/LAG）在复杂报表生成中的应用，以及索引优化策略。 2.3 NoSQL数据库简介： 介绍MongoDB的文档模型优势，以及如何使用Python驱动进行基本CRUD操作和聚合管道的构建。 第二部分：商业智能与数据可视化进阶 本部分将引导读者从“数据”飞跃到“洞察”，掌握如何将复杂的分析结果转化为直观、有说服力的视觉叙事。 第三章：交互式数据可视化大师课（Tableau/Power BI） 3.1 平台选型与连接策略： 对比Tableau Desktop和Power BI Desktop的特点，学习连接Live Query和Extract的性能考量。 3.2 高级计算与指标定义： 深入讲解DAX语言（在Power BI中）或Tableau中的LOD（Level of Detail）表达式，用于创建不受维度筛选器影响的复杂KPIs。 3.3 叙事性仪表板设计原则： 遵循认知负荷理论，设计高效的色彩方案、布局结构，以及实现异步加载和钻取路径优化。 第四章：统计分析与预测建模入门 4.1 描述性统计与假设检验： 使用SciPy库进行T检验、ANOVA分析，并正确解读P值和置信区间。 4.2 线性回归与模型评估： 构建多元线性回归模型，重点分析残差图，理解多重共线性对模型稳定性的影响。 4.3 时间序列基础： 介绍平稳性检验（ADF Test）和基础的指数平滑法（ETS）在需求预测中的初步应用。 第三部分：下一代流程自动化与效率革命 本部分是本书的核心差异点，聚焦于利用现代工具取代重复性的、基于旧版软件的繁琐操作，实现真正的“智能办公”。 第五章：基于云的办公自动化（Microsoft 365/Google Workspace生态） 5.1 Power Automate（Flow）深度应用： 详细介绍Trigger、Action和Condition的逻辑构建。实战案例包括：邮件附件自动归档到SharePoint、审批流程的跨系统集成。 5.2 脚本化操作的崛起： 学习使用Google Apps Script或Office Scripts (TypeScript/JavaScript)实现对Spreadsheet和Document的高级定制化操作，超越传统宏的限制。 5.3 RPA（机器人流程自动化）简介： 介绍UiPath/Automation Anywhere等主流RPA工具的工作原理，以及它们如何与现有系统（如ERP/CRM）进行非侵入式交互。 第六章：Python在日常任务中的自动化实践 6.1 文件系统与操作系统交互： 使用`os`和`pathlib`模块实现批量文件重命名、目录结构生成、日志文件的周期性清理。 6.2 Web抓取与数据提取（Scrapy/BeautifulSoup）： 学习如何遵守网站Robots协议，安全、高效地抓取公开数据，并结构化存储。 6.3 报告自动化： 使用Jinja2模板引擎结合Pandas输出，实现一键生成格式规范的PDF或HTML月度业务报告，完全摆脱手动复制粘贴。 第七章：安全、部署与持续集成 7.1 数据安全与合规性基础： 探讨数据脱敏、加密存储的基本要求，以及在自动化流程中如何安全地处理API密钥和凭证。 7.2 流程调度与监控： 介绍如何使用Airflow或操作系统自带的任务调度器（Cron/Task Scheduler）来确保自动化脚本的可靠定时运行。 7.3 自动化流程的版本迭代： 如何在数据管道和自动化脚本中实施Git流程，确保新旧版本平滑过渡，并记录每一次变更的业务影响。 本书特色： 面向未来： 所有技术栈均瞄准当前行业最前沿、生命力最强的工具，确保学习内容在未来三到五年内仍具价值。 实战导向： 拒绝空泛的理论介绍，每一章节都包含可立即应用到工作中的复杂项目案例。 跨界整合： 强调数据处理、分析与业务流程自动化之间的无缝衔接，培养复合型人才。 适合读者： 对现有工作效率瓶颈感到不满，希望引入新技术解决重复性劳动的职场人士。 准备向数据分析师、商业智能专家转型的IT或业务人员。 需要整合不同软件平台数据流，构建端到端自动化解决方案的项目经理。

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