从零开始.电子表格 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:高长铎

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2001-8

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787115095343

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份为您精心构思的图书简介，内容详实，旨在吸引目标读者，并且完全不涉及您提及的“从零开始.电子表格”这本书的任何元素。 --- 《数字时代的效率革命：精通数据处理与分析的艺术》 简介： 在信息爆炸的今天，数据不再仅仅是记录，而是驱动决策、塑造未来的核心资产。然而，面对海量、无序的数据，许多人感到无力，效率低下，错失良机。本书《数字时代的效率革命：精通数据处理与分析的艺术》，正是为渴望驾驭数据洪流、将原始信息转化为战略洞察的职场人士、科研人员、创业者和深度学习者量身打造的终极指南。 这不是一本理论堆砌的教科书，而是一部实战导向的“效率武器库”。它将带领您穿越数据处理的各个阶段，从最基础的数据采集与清洗，到复杂的数据建模与可视化，最终实现基于数据的科学决策。 --- 第一部分：构建数据思维的基石 (Foundations of Data Acumen) 数据思维的重塑： 在深入技术细节之前，本书首先强调的是“数据思维”的建立。我们将探讨数据在现代商业、科研和社会运行中的核心地位，解析如何像一个数据科学家一样思考——提出正确的问题、识别有效的数据源，并理解数据背后的潜在偏差。 数据采集与结构化： 我们将详细解析不同类型数据的获取渠道与技术，包括但不限于网络爬虫的基础原理（合规前提下）、API接口的调用策略，以及如何有效利用公共数据库。重点关注数据的“信噪比”：如何快速过滤噪声，只保留有价值的信息。 数据清洗与预处理的艺术： 真实世界的数据是混乱的，缺失值、异常点、格式不一致是常态。《数字时代的效率革命》将提供一套系统化的数据清洗流程。我们将深入探讨缺失值的高级插补技术（如回归填充、多重插补），异常值的识别与处理方法（Z-Score、IQR法及更复杂的基于模型的检测），以及数据标准化与规范化的实用技巧，确保您的分析建立在坚实可靠的基础之上。 --- 第二部分：核心处理引擎与高级操作 (The Core Processing Engine) 本部分是全书的技术核心，聚焦于使用当前业界最主流、最强大的工具集，实现数据的高效管理与转换。 关系型数据管理与查询（SQL的深度实践）： 我们将超越基础的SELECT语句，深入讲解如何运用窗口函数（Window Functions）解决复杂的分组计算和排名问题，掌握JOIN操作的性能优化技巧，以及使用存储过程（Stored Procedures）和视图（Views）来构建可维护的数据查询逻辑。重点在于如何使用SQL应对复杂的业务报表需求。 编程驱动的数据操作（Python/Pandas精要）： 对于需要处理大规模、非结构化或需要复杂逻辑转换的数据集，编程是不可或缺的。《数字时代的效率革命》将重点介绍Pandas库的高级应用。您将学习到如何高效地进行数据透视（Pivot Tables）的编程实现、多级索引（MultiIndex）的管理、时间序列数据的重采样与对齐，以及如何利用矢量化操作（Vectorization）取代低效的循环，实现性能飞跃。 数据转换的哲学： 数据转换不应是盲目的操作。我们将介绍ETL（提取、转换、加载）的现代思维模型，并演示如何通过函数式编程的理念，编写出可读性强、易于调试的数据管道（Data Pipelines）。 --- 第三部分：洞察的提取——分析与建模 (Extracting Insights: Analysis and Modeling) 拥有干净的数据后，下一步就是从中挖掘商业价值和科学规律。 描述性统计的精妙运用： 描述性统计并非仅限于均值和标准差。本书将教授如何利用偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）来理解数据分布的形状，如何使用百分位数和箱线图（Box Plots）进行鲁棒性分析，以及如何解读和应用这些指标来辅助后续的推断。 推断性统计与假设检验： 面对样本数据，如何得出关于总体的可靠结论？我们将详细讲解T检验、方差分析（ANOVA）的适用场景与解读，以及非参数检验的应用。更重要的是，本书会强调“统计显著性”与“业务重要性”之间的区别，避免常见的统计陷阱。 探索性数据分析（EDA）的系统方法： EDA是连接数据与结论的桥梁。我们将介绍使用散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）、相关性热力图（Heatmaps）等工具，系统性地发现变量间的关系、识别潜在的交互作用。对于时间序列数据，我们将重点介绍趋势、季节性和残差的分解方法。 基础预测模型入门： 虽然本书并非专业的机器学习教材，但我们将提供一个坚实的基础，介绍如何构建和评估线性回归模型和逻辑回归模型。重点在于模型的假设检验、系数解读，以及如何通过残差分析来判断模型的拟合优劣，确保预测结果的可信度。 --- 第四部分：沟通与影响——数据可视化与报告 (Communication and Impact) 最好的分析如果不能被有效传达，价值就会大打折扣。 视觉叙事的力量： 选择正确的图表类型是沟通效率的关键。本书将指导读者如何根据数据类型和想要传达的核心信息（比较、构成、分布、关系）来选择最恰当的图表，避免“花哨但无用”的图示。我们将深入剖析如何有效利用颜色、标签和轴的设置来引导读者的注意力。 交互式报告的构建： 静态报告已无法满足现代决策需求。我们将介绍如何利用现代工具创建动态、交互式的仪表板（Dashboards）。重点在于设计高效的用户体验——如何让非技术背景的决策者能够通过筛选器和钻取（Drill-down）功能，自主探索数据并找到答案。 超越图表：数据报告的最佳实践： 一份优秀的报告，其文字描述和结构布局与图表同等重要。我们将分享撰写数据驱动摘要的框架，如何清晰地阐述“我们发现了什么”、“这对业务意味着什么”以及“我们下一步应该做什么”，确保您的数据分析能够真正驱动行动。 --- 本书的独特价值： 《数字时代的效率革命：精通数据处理与分析的艺术》致力于打通从“原始数据”到“可执行洞察”的整个链路。它平衡了理论的严谨性与实操的易用性，通过大量贴近行业实际的案例分析（涵盖市场营销、运营优化、财务预测等领域），确保读者不仅学会了“如何做”，更能理解“为什么这么做”。 阅读本书后，您将不再是数据的被动接收者，而是能够主动提问、高效处理、并以令人信服的方式呈现分析结果的数字时代的效率革命者。掌控数据，就是掌控未来。现在，是时候开始您的精通之旅了。

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