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出版者:中国铁道

作者:许进标

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2005-6

价格:40.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787113064648

丛书系列:

图书标签:

• 函数与宏实例应用解析
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《现代数据分析与可视化实战指南》图书简介 图书名称： 现代数据分析与可视化实战指南 核心定位： 本书旨在为数据分析爱好者、职场人士及相关专业学生提供一套全面、系统且注重实战的数据处理、分析和结果呈现解决方案。它聚焦于当今主流的数据科学工具链，而非特定的办公软件函数或编程语言基础，强调从原始数据到洞察发现的完整工作流程。 内容概要： 本书摒弃了传统的软件功能操作手册模式，转而采用“问题驱动、工具赋能”的实战导向。全书结构围绕数据分析的四大核心阶段展开：数据获取与清洗、探索性数据分析（EDA）、高级建模与统计推断，以及专业级数据可视化与报告撰写。 第一部分：数据基础与环境搭建（面向数据采集与准备） 本部分将读者从零开始，构建专业的数据分析环境。重点不在于介绍特定软件的内置公式库，而在于掌握数据在现代分析生态中的流动方式。 1. 数据源集成与API交互： 详细讲解如何通过编程接口（如Python的`requests`库）从网络服务、数据库（SQL基础概念，非特定软件查询语法）或云存储中高效提取非结构化及半结构化数据。讨论数据抽取（ETL/ELT）的基本概念和流程设计。 2. 数据的清洗与预处理的艺术： 深入探讨数据质量问题，如缺失值、异常值、格式不一致性等。内容侧重于使用强大的数据处理框架（如Pandas库的进阶用法或R语言的`dplyr`包）进行复杂的数据重塑、透视、合并与分组操作，旨在构建可用于建模的“干净”数据集。强调批处理和自动化清洗脚本的编写原则。 3. 数据结构与存储范式： 介绍关系型数据库（RDBMS）的基本逻辑、NoSQL数据库（如MongoDB的文档结构）的适用场景，以及高效的数据存储格式（如Parquet, HDF5）在性能优化中的作用。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与特征工程（面向洞察挖掘） 本部分是数据分析的灵魂所在，侧重于通过统计思维和可视化工具发现数据背后的模式、关系和潜在问题。 1. 描述性统计与分布检验： 讲解如何运用集中趋势、离散程度等统计量来描述数据集的整体特征。引入假设检验的基础概念（如T检验、方差分析ANOVA的原理），用以科学地验证观察到的差异是否具有统计显著性，而非简单的数据汇总。 2. 变量间关系探究： 详细分析相关性、协方差矩阵的解读，以及如何使用非参数方法处理非线性关系。重点在于使用矩阵图和热力图来系统地评估特征间的相互作用。 3. 特征工程的精细化操作： 介绍如何从原始数据中创造出对模型更有预测力的特征。包括时间序列特征提取（如滞后项、滚动统计量）、分类变量编码（独热编码、目标编码）以及特征缩放（标准化与归一化）的科学选择。 第三部分：高级分析方法与模型构建（面向预测与决策） 本部分聚焦于如何应用统计学和机器学习原理来解决预测和分类问题，而非简单地使用内置的“求解器”功能。 1. 线性模型与回归诊断： 深入探讨多元线性回归、逻辑回归的模型假设、系数解释及其在商业决策中的应用。重点讲解如何进行残差分析、多重共线性诊断（如VIF值）以及模型选择（AIC/BIC）。 2. 监督学习：分类与预测： 介绍主流的分类算法（如决策树、随机森林、梯度提升机GBM/XGBoost的基础原理和参数调优）。强调模型的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的含义和适用场景。 3. 非监督学习入门：聚类分析： 讲解K-Means、DBSCAN等聚类算法的原理，以及如何通过轮廓系数（Silhouette Score）来评估聚类结果的优劣，用于客户分群或异常检测。 4. 时间序列基础： 介绍平稳性检验（ADF检验）、差分操作，以及ARIMA/指数平滑法的基本结构，用于基础的趋势和季节性预测。 第四部分：专业数据可视化与交互报告（面向有效沟通） 本部分旨在将枯燥的数字转化为引人入胜的叙事，重点在于使用专业的图表库和交互式工具来构建报告。 1. 可视化设计原则： 阐述“少即是多”的图表设计哲学，如何避免误导性图表（如不恰当的Y轴截断）。介绍不同数据类型和分析目的下最合适的图表类型（如散点图矩阵、小提琴图、桑基图）。 2. 编程化绘图实战： 详细介绍使用强大的Python可视化库（如Matplotlib, Seaborn的高级定制）和交互式库（如Plotly或Bokeh）来创建高质量、可嵌入网页的静态和动态图表。 3. 仪表板与交互式报告： 探讨如何利用专门的商业智能（BI）平台或编程框架（如Dash或Streamlit）构建响应迅速、可供用户自行筛选和钻取的交互式数据仪表板，实现数据驱动的决策支持。 总结： 《现代数据分析与可视化实战指南》将读者从基础的数据操作者提升为能够独立完成端到端数据项目的分析师。本书完全基于现代编程语言生态和数据科学框架进行教学，确保读者掌握的是可迁移、面向未来的核心分析技能，使他们能够驾驭任何复杂的数据集，并以清晰、有说服力的方式呈现分析结果。本书不涉及任何特定商业办公软件的特定功能或公式编写技巧。

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我是一个对学习充满热情的业余数据爱好者，平时喜欢自己鼓捣各种报表，但经常在遇到一些复杂的嵌套公式或者需要跨工作表、跨工作簿操作时感到力不从心。我希望能找到一本讲解风格比较亲切、易于理解的书。我不需要那种晦涩难懂的术语堆砌，而是希望作者能用大白话把复杂的概念解释清楚，最好能配上一些生活化的例子，让我能立刻明白这个函数或者宏的用途。如果书中能有专门的“常见错误与排查”章节，那就太棒了。因为在实际操作中，很多时间都浪费在调试那些自己都不知道错在哪里的公式上。我更看重的是那种能培养我“举一反三”能力的讲解方式，而不是单纯的复制粘贴。

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作为一名长期与数据打交道的专业人士，我一直在寻找一本既能深入讲解Excel核心功能，又能提供实用、复杂应用场景的参考书。我希望这本书不仅仅是罗列公式那么简单，而是能像一本技术手册一样，清晰地剖析每个函数背后的逻辑，同时又能提供贴近实际业务的案例分析。我看重的是那种从基础概念到高级技巧的平滑过渡，能让我迅速掌握如何将枯燥的数据转化为有洞察力的信息。那种讲解语言，应该是严谨而富有条理的，每一步操作都有明确的理论支撑和实际效果展示，这样才能真正帮助读者建立起完整的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。我特别关注书中是否包含了大量实际工作中的“痛点”解决方案，比如如何高效处理海量数据、如何设计灵活的数据模型，以及如何利用自动化工具提升工作效率。如果能有清晰的截图和步骤说明，那就更好了，毕竟对于技术书籍来说，直观性是至关重要的。

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我最近刚从一所顶尖商学院毕业，手头有很多项目需要用到数据分析，但我发现学校里教的那些基础知识远远不够应对真实世界中复杂多变的需求。我需要的是一本能快速将我从“会用Excel”提升到“精通Excel”的指南。这本书如果能涵盖宏的实际应用，对我来说价值会非常高。我期待看到的是，如何通过VBA编写自定义函数，或者如何录制并优化重复性高的任务流程。我希望它不仅是讲解“是什么”，更要深入讲解“为什么”和“怎么做”。比如，在处理财务报表自动化、库存管理或客户关系分析时，书中能提供一些别出心裁的解决方案，而不是那种千篇一律的教程。我更喜欢那种带着项目导向的讲解方式，让我们跟着书中的案例一步步完成一个完整的自动化流程，从中体会到Excel的强大潜能。

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我是一位资深的数据分析师，我每天的工作都离不开Excel，但现在的工具书大多停留在基础层面，无法满足我对于性能优化和高级技巧的需求。我最想从一本新书中获得的，是对Excel底层逻辑更深层次的理解，比如内存管理、计算引擎的工作原理，以及如何编写出执行效率最高的VBA代码。我希望这本书能够探讨一些前沿或不太为人知的Excel功能和技巧，比如如何利用Power Query进行更复杂的数据清洗和转换，或者如何结合Power Pivot进行更强大的数据建模。我寻找的是那种能让我看完之后，立刻能在团队中展现出“技术领先”地位的内容，能够指导我设计出更稳健、更少出错的分析模型，而不是仅仅停留在表面功能的罗列。

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对于我这样一个刚开始接触数据处理，并且对技术类书籍有一定畏惧感的职场新人来说，我最需要的是一本结构清晰、循序渐进的入门教材。我希望这本书能从最基本的单元格操作讲起，慢慢过渡到函数的使用，最后再引入宏的概念，整个学习路径要非常平滑。我尤其看重书中的“实战演练”部分，最好是能提供配套的练习文件，让我可以边看边操作。如果书中有大量的图示，清晰地标明每一步的点击位置和预期结果，对我这样的视觉学习者来说，帮助会非常大。我期待这本书能成为我职场生涯中的“快速上手宝典”，让我能够自信地应对未来工作中的各种数据处理任务，而不是在面对表格时感到手足无措。

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