计算机应用教程--中文Excel7.0

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出版者:复旦大学出版社
作者:
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1998-01
价格:20.00
装帧:平装
isbn号码:9787309019414
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
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  • 教程
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具体描述

好的,下面为您创作一份不包含“计算机应用教程——中文Excel 7.0”内容的图书简介,内容力求详实,风格自然流畅。 --- 图书名称:《数字时代的企业级数据分析与可视化实战指南》 作者: 张伟 著 出版社: 蓝鲸科技出版社 页数: 580页 定价: 98.00元 --- 核心内容概述: 本书旨在为广大数据分析从业者、业务决策者以及希望深入掌握现代数据处理工具的专业人士,提供一套系统、全面且高度实战化的数据分析与可视化解决方案。我们聚焦于当前主流的、具备强大处理能力和灵活扩展性的数据生态系统,摒弃对单一、过时软件的讲解,转而深入探讨如何利用先进的工具链条,实现从原始数据获取、清洗、建模到最终洞察输出的全流程管理。 本书内容覆盖了当前企业级数据分析的三大核心支柱:数据工程基础(ETL)、高级统计建模与交互式数据可视化。 第一部分:数据工程与预处理的现代范式 本部分将带读者走出传统电子表格的局限,步入更专业、更可扩展的数据处理领域。我们首先强调数据治理的重要性,探讨如何在分布式环境中安全、高效地管理海量数据。 章节要点提炼: 1. 大数据生态初探: 介绍Hadoop、Spark等主流分布式计算框架的基本架构与应用场景。重点分析在现代数据仓库(如Snowflake或Redshift)中,如何通过SQL的进阶用法进行复杂的数据抽取、转换与加载(ETL)。 2. Python在数据清洗中的威力: 深入讲解使用Pandas库进行数据清洗、重塑与特征工程的技巧。这包括处理缺失值、异常值检测、数据类型转换以及复杂的数据合并与透视操作。我们提供大量真实世界的数据集案例,演示如何编写高效、可维护的Python数据处理脚本。 3. 数据库交互与API集成: 讲解如何使用SQLAlchemy连接不同类型的数据库(如PostgreSQL、MySQL),并利用Requests库调用外部数据源API,实现数据的自动化抓取与整合。重点剖析数据安全与权限管理在数据获取阶段的关键作用。 第二部分:探索性数据分析与统计建模 在数据准备就绪后,本书转向核心的分析环节。我们不再停留在描述性统计的层面,而是深入到推断性统计和机器学习方法的应用,以驱动更深层次的业务决策。 章节要点提炼: 1. 高级统计理论与应用: 回顾并强化假设检验、方差分析(ANOVA)等核心统计概念,并将其应用于业务场景,例如A/B测试的结果解读与因果推断。 2. 回归分析的精细化操作: 详细讲解线性回归、逻辑回归在高阶应用中的难点与技巧,包括多重共线性诊断、模型假设检验以及模型残差分析。我们特别引入了正则化方法(Lasso, Ridge)以应对特征维度过高的问题。 3. 机器学习入门与实践: 介绍监督学习(如决策树、随机森林)和无监督学习(如K-Means聚类)的基本原理。通过Scikit-learn库,读者将学习如何构建、训练和评估预测模型,例如客户流失预测或销售额预测模型,并探讨模型的可解释性问题。 4. 时间序列分析基础: 针对业务中常见的趋势预测需求,本书介绍了平稳性检验、ARIMA模型的构建流程,以及如何利用时间序列分解来识别季节性和周期性波动。 第三部分:交互式数据可视化与叙事艺术 数据分析的最终价值体现在其清晰的传达上。本部分完全聚焦于如何将复杂的分析结果转化为直观、有说服力的可视化报告,从而指导高层决策。 章节要点提炼: 1. 可视化工具链的选择与比较: 全面评测当前企业级可视化工具(如Tableau、Power BI)的核心功能、性能差异以及它们与后端数据源的连接优化策略。 2. 数据叙事与信息架构: 探讨优秀数据报告的结构设计原则,如何遵循“黄金法则”引导观众的注意力。讲解如何避免“误导性可视化”陷阱,并选择最恰当的图表类型来表达特定的分析结论。 3. 动态仪表板(Dashboard)设计实践: 通过实际案例,指导读者从零开始构建高性能、高交互性的动态仪表板。内容涵盖参数联动、钻取(Drill-down)设置、条件格式化以及移动端适配策略。 4. 高级图表定制与地理空间分析: 介绍如何利用Plotly或Matplotlib/Seaborn库进行高度定制化的图形绘制,特别是针对地理信息系统(GIS)数据的可视化方法,如热力图、Choropleth图的应用。 本书的独到之处: 本书最大的特色在于其工具箱的现代性与内容的实战性。我们不依赖任何过时的单机软件,而是构建一个围绕Python、SQL和现代BI工具的完整数据分析工作流。书中所有代码示例、数据集和案例分析均采用最新的行业标准,确保读者学到的技能能够立即应用于当前的工作环境中,真正实现数据驱动的业务增长。 本书适合有一定计算机基础,希望从基础的数据处理迈向专业数据科学领域,掌握全栈分析技能的专业人士。阅读完毕后,读者将具备独立构建完整数据分析项目,并有效传达分析洞察的能力。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我购买这本书主要是为了应对一个突发的项目需求,需要处理大量历史数据并进行交叉比对,这在以前是我的技术盲区。一开始我非常焦虑,时间紧任务重。但这本书的结构设计,特别是它对数据处理和分析模块的划分,简直是为我量身定做。它有一套完整的逻辑链条,从数据的清洗导入,到公式的构建,再到结果的可视化输出,每一步都设计得非常紧凑和高效。我甚至在书中找到了一个专门针对“跨表数据引用”的解决方案,这直接帮我节省了至少三天的工作时间。这本书的作者显然对实际工作中的痛点有着深刻的理解,提供的每一个解决方案都是经过实战检验的“硬招”。这本书不仅仅是教材,它更像是一位经验丰富的同事,在你遇到难题时,递过来一份清晰的解决流程图。对于任何想在数据处理方面实现快速成长的职场人士来说,这本书绝对是物超所值的投资。

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这本书简直是软件操作的救星!我一个对电脑操作完全摸不着头脑的人,拿到这本书简直如获至宝。它没有那些枯燥的理论和深奥的术语,而是用一种非常生活化的语言,一步一步地教你如何使用这款强大的办公软件。我记得最开始接触电子表格时,那种面对密密麻麻单元格的恐惧感,但这本书的作者似乎洞察了我们初学者的心理,从最基础的界面介绍开始,到数据录入、简单公式的运用,讲解得极其耐心细致。特别是它对快捷键的梳理,简直是效率提升的神器,学会了那些组合键,操作速度嗖嗖地往上涨。这本书的配图清晰得让人感动,每一个步骤都有对应的截图,让你在实际操作中几乎不可能走错路。我之前试过看网上的零散教程,东拼西凑的,总是感觉学不到体系化的知识,但这本书结构完整,逻辑流畅,真正做到了把复杂的功能用最简单的方式呈现出来,让我从一个“电脑小白”硬生生“进化”成能独立处理日常工作表格的熟练用户,这多亏了这本书的引导。

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坦白说,我买这本书是冲着它名字里那个“应用”二字去的。我之前用过几本号称“精通”某软件的书,结果翻开全是密密麻麻的函数解释和晦涩的 VBA 代码,看得我头昏脑涨,根本不知道在实际工作中该怎么用。但这本书完全不一样,它更像一本实战手册。它没有停留在软件功能的罗列上,而是深入到各个行业场景中去讲解如何高效地利用它解决问题。比如,它有一章专门讲如何制作复杂的财务报表,讲解了如何利用数据透视表快速汇总分析海量数据,这个对我当时的季度报告制作简直是雪中送炭。再比如,它还教了如何设计美观且逻辑清晰的图表,让枯燥的数据瞬间变得生动起来,这在向领导汇报工作时,效果立竿见影。这本书的案例设计非常贴合职场需求,让我感觉我不是在学软件,而是在学习一种解决问题的能力,看完后,立刻就能在自己的工作岗位上找到对应的应用点,实用性强到没话说。

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这本书最大的特点是它的深度和广度达到了一个非常微妙的平衡点。它不像那些入门级书籍那样浅尝辄止,只停留在皮毛,也避开了那些专业人士才需要的极端复杂的技术钻研。它恰好卡在了“中级熟练”这个黄金位置。我之前自学过一些基础知识,但总感觉缺乏一个系统性的提升。这本书正好填补了这个空白,它不仅巩固了基础,更进一步介绍了许多隐藏的高级功能,比如宏的简单录制和管理、条件格式的灵活运用等。这些功能在平时工作中并不常用,但一旦用到,就能让你在同事中脱颖而出。作者在讲解这些进阶功能时,依然保持了那种循序渐进的风格,不会让你感到压力陡增。它真正做到了“授人以渔”,让我掌握了举一反三的能力,不再需要事事查阅资料,这对于提升我的职场竞争力,起到了决定性的作用。

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这本书的排版和设计,简直是业界良心。现在很多技术书籍为了塞进内容,排版做得跟电话簿似的,密密麻麻的文字让人望而却步,阅读体验极差。但这本《计算机应用教程》在视觉友好性上做得非常出色。它采用了大量的留白,字体大小适中,关键概念和操作步骤会用粗体或者不同的颜色标识出来,重点突出,一目了然。我个人尤其欣赏它在讲解复杂流程时,插入的“操作要点提示”小方框,这些小提示总能帮我避开那些新手最容易犯的坑,避免了我多次重复修改表格的痛苦。而且,这本书的纸张质量也挺好,翻页手感顺滑,即便是经常翻阅查找资料,也不会很快出现磨损或者掉页的情况。这种对细节的关注,让学习过程变得非常愉悦,而不是一种负担。它让我觉得,即便是学习技术类的书籍,也能享受到高质量的阅读体验。

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