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出版者:杭州大学出版社

作者:丁效禹

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:1996-6-1

价格:22.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787810359023

丛书系列:

图书标签:

• Windows
• Word
• Excel
• FoxPro
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• 办公效率
• 学习

精通数据分析与报告制作的实用指南：SQL、Python与数据可视化深度探索 本书聚焦于现代数据处理的核心技术栈，旨在为读者提供一套系统、实用的数据获取、清洗、分析、建模及可视化能力。本书完全避开了Windows操作系统基础操作、微软Office（Word、Excel）文档处理技巧以及FoxPro数据库管理的基础内容，转而深入探讨当前商业智能（BI）和数据科学领域最前沿、最常用的工具和方法论。 面向对象： 本书适合有一定编程基础，希望系统学习数据处理流程，进入数据分析、数据科学或商业智能领域的工程师、分析师、以及希望提升数据驱动决策能力的业务人员。 --- 第一部分：关系型数据库的现代化语言——深入理解与高效应用SQL 本部分彻底摒弃了传统桌面数据库的范式，专注于当前企业级应用和大数据平台广泛采用的标准SQL（ANSI SQL）及主流数据库（如PostgreSQL、MySQL、SQL Server或云数据仓库如Snowflake/BigQuery）的特有功能。 1.1 SQL基础与结构化查询的艺术 (Advanced SQL Fundamentals) 数据定义语言（DDL）的精细控制： 讲解如何设计高效的Schema，包括索引策略（B-Tree, Hash, GIN/GiST）、约束的合理使用（Check, Foreign Key的级联操作）、以及分区（Partitioning）技术在处理海量数据时的必要性。 数据操作语言（DML）的高级技巧： 深入讲解`INSERT`、`UPDATE`、`DELETE`的事务控制（ACID特性、隔离级别），以及如何在复杂场景下使用`MERGE`语句进行高效的数据同步与审计。 超越基础的查询： 重点讲解窗口函数（Window Functions）的全面应用，包括排名函数（`ROW_NUMBER`, `RANK`, `DENSE_RANK`）、聚合窗口（如滑动平均、同比/环比计算），以及如何利用分析函数优化复杂的报告生成过程，避免低效的自连接。 1.2 关系代数与性能优化（Relational Algebra and Performance Tuning） 执行计划的深度解读： 教授如何使用数据库的`EXPLAIN`或`EXPLAIN ANALYZE`命令，识别查询中的瓶颈（如全表扫描、不必要的排序），并根据执行计划调整SQL语句和数据结构。 连接优化策略： 详细对比Hash Join、Nested Loop Join和Merge Join的工作原理及适用场景，理解优化器如何选择最优连接路径。 存储引擎与并发控制： 探讨不同存储引擎（如InnoDB与MyISAM）的关键差异，以及锁机制（行级锁、表级锁）如何影响高并发环境下的数据一致性与系统吞吐量。 --- 第二部分：Python在数据科学中的实战应用（The Python Data Science Stack） 本部分完全聚焦于Python生态系统中最强大、最成熟的数据科学工具集，实现从数据获取到模型构建的全流程自动化。 2.1 NumPy与Pandas：数据清洗与预处理的基石 NumPy的高效向量化操作： 讲解N维数组的内存布局、广播机制（Broadcasting）及其在加速数学运算中的核心地位。 Pandas DataFrame的精妙结构： 详述`GroupBy`操作的高级应用（如`transform`, `apply`），处理缺失值（Imputation策略，如基于模型的填充），时间序列数据的重采样（Resampling）与频率转换。 数据I/O与内存管理： 学习高效读写Parquet、Feather等二进制格式，以及使用Dask或Vaex等工具处理超出内存限制的大型数据集。 2.2 数据抓取与API交互 (Web Scraping and API Integration) Requests与异步处理： 掌握如何使用Python的`requests`库与RESTful API进行安全、高效的数据交换，理解认证（OAuth 2.0）和速率限制（Rate Limiting）的处理。 BeautifulSoup与Selenium在数据采集中的职责分离： 学习使用静态解析库快速提取结构化数据，以及在需要动态渲染（JavaScript执行）时，如何部署和控制Selenium WebDriver。 2.3 统计分析与机器学习基础（Statistical Modeling with Scikit-learn） 回归与分类模型： 详细介绍线性模型、逻辑回归、决策树和集成方法（如Random Forest, Gradient Boosting Machines - XGBoost/LightGBM）的原理、参数调优（Hyperparameter Tuning）及交叉验证策略。 模型评估指标的深入理解： 不仅关注准确率，更侧重于ROC曲线、AUC、F1 Score、混淆矩阵在不同业务场景下的意义与选择。 特征工程的艺术： 涵盖特征选择（Filter, Wrapper, Embedded Methods）、特征缩放（Normalization vs. Standardization）以及如何有效编码分类变量（One-Hot, Target Encoding）。 --- 第三部分：数据叙事与商业智能可视化（Data Storytelling and Modern BI Visualization） 本部分将重点放在如何将分析结果转化为易于理解、具有说服力的视觉化报告，完全侧重于专业的数据可视化库和行业标准工具。 3.1 Python中的专业级数据可视化（Matplotlib, Seaborn, Plotly） Seaborn的统计图表： 利用Seaborn快速生成复杂的分布图、关系图和回归图，理解图表背后的统计假设。 交互式可视化与Web集成： 深入学习Plotly和Dash框架，构建可嵌入Web应用的交互式仪表板，实现用户对数据钻取（Drill-down）的需求。 自定义主题与风格控制： 掌握精确控制图表元素（轴标签、图例、颜色映射）的方法，确保图表符合品牌规范和视觉清晰度要求。 3.2 现代商业智能工具的实践（BI Tool Workflow - Excl. Microsoft Products） Tableau/Power BI的连接与数据准备： 教授如何连接到SQL数据源或Python处理后的数据文件，并利用平台内置的计算字段、参数和层次结构来构建动态视图。 仪表板设计原则： 遵循认知负荷理论（Cognitive Load Theory）构建高效的分析仪表板，强调“一屏原则”、信息密度管理以及关键绩效指标（KPI）的可视化优先级。 从报告到行动： 讲解如何设计仪表板的故事线（Narrative Flow），确保数据可视化不仅仅是数据的展示，而是驱动业务决策的工具。 --- 本书核心价值： 本书提供的所有知识体系均围绕“从原始数据到可执行洞察”这一现代数据分析的核心目标构建。我们关注的是如何使用业界最主流的编程语言和数据库技术，解决复杂的、大规模的数据挑战，而非基础软件的界面操作与简单文档编辑。读者学完本书，将具备独立构建、分析和展示数据的专业能力。

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这本书的封面设计得相当朴实，那种九十年代末期或千禧年初的教科书风格，让人一下就联想到了微机课上老师抱着厚厚的讲义，一板一眼地讲解“点阵打印机设置”的年代。我特地找来这本书，是想看看它对那个特定时期软件生态的记录，毕竟现在大家都在用云服务和最新的Office套件了。这本书的重点显然放在了基础操作的扎实训练上，内容结构安排得非常紧凑，每一个章节都像是一个独立的模块，直接切入主题，几乎没有多余的背景介绍或理论探讨。比如，关于Word的部分，我印象最深的是对页眉页脚复杂设置的详细图解，那时候的Word版本功能虽然不如现在丰富，但对于样式和排版的精细控制，这本书讲得细致入微，几乎是手把手教你如何通过菜单命令实现复杂的版式需求，而不是像现在一样，更多依赖模板和一键美化。至于Excel，它似乎更偏向于数据录入和基础函数公式的讲解，对于VBA宏的涉及非常保守，更多的是强调公式本身的逻辑构建和单元格格式的调整，那种“算盘精神”在其中体现得淋漓尽致，让人不禁感叹时代变迁，如今的数据处理早已进入了自动化和可视化时代，这本书像是定格在了那个需要我们亲手敲下每一个函数参数的黄金时代。

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从整体来看，这本书的知识点密度非常高，几乎没有可以跳过的“废话”。对于一个零基础的学习者来说，直接啃这本书可能会感到吃力，因为它更像是为那些已经对“计算机”这个概念有基本认知，并带着明确学习目标的人准备的。它对于软件版本的迭代和兼容性的考虑似乎也停留在特定的时间点，很多操作流程在后续的软件更新中已经被简化或重构，阅读时需要读者具备一定的“翻译”能力，将书中的描述对应到当前软件的界面上。举个例子，书中介绍的某个功能可能在当前版本中已经被移到了二级或三级菜单下，或者干脆被一个更智能的向导所取代。这种学习过程，与其说是学习软件的使用，不如说是在进行一场跨越时空的“软件考古”，每一次操作的对照和比对，都成了对计算技术发展史的一次小型实践。它提供的是一个非常坚实的技术底座，但后续的“装饰”和“智能化”部分，就需要读者自行摸索和补充了。

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这本书的语言风格极其硬朗、直接，几乎不带任何情感色彩，更像是一份技术规范手册而非教程。它似乎默认读者已经具备了基础的计算机操作常识，例如如何使用操作系统进行文件管理等，因此对这些基础内容的铺垫极少。对于Office软件的介绍，它采用了功能模块的垂直切割方式，比如“文本编辑”“表格处理”“图表绘制”被清晰地划分，各个模块之间知识的关联性描述不多，读者需要自己去构建知识体系的联系。我注意到，对于字体和样式的介绍，它用大量的篇幅来描述如何通过菜单栏的层级点击来选择和应用，这与现在依赖右键菜单和快捷键的习惯形成了鲜明对比。特别是Excel的图表制作部分，书中提供的图表类型非常有限，大多停留在简单的柱状图和折线图，而且对图表美化（如配色方案、三维效果）的处理非常保守，一切都以“数据清晰可读”为最高标准，那种追求极致简洁的风格，让人联想到早期图形界面设计的美学理念，一切为了效率，美观是次要的。

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这本书的装帧和纸张质量反映了那个时代教材制作的普遍水准，纸张略显粗糙，印刷的清晰度也只能说是中规中矩，但正是这种朴实无华，反而增强了它的“工具书”属性。它不是一本用来休闲阅读的读物，而是一本随时可以摊开、快速查找解决方案的参考资料。这本书最突出的特点是其对“速成”概念的诠释——它不是教你成为软件大师，而是用最快的速度让你掌握执行特定任务所需的最核心命令和步骤。对于 FoxPro 部分，它甚至没有深入讲解面向对象的思维方式，而是侧重于过程式的、一步接一步的流程控制，这在当时快速交付项目需求的环境下是最高效的方法论。阅读这本书，就像是进入了一个严格的军事化训练营，没有时间让你欣赏风景，唯一的任务就是掌握生存技能。它成功地在有限的篇幅内，将四种截然不同但又相互关联的软件工具的核心操作范式压缩提炼了出来，展现了一种特定历史时期软件应用集成教育的独特范式。

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翻阅这本书时，我最大的感受是它强烈的“实用主义”导向。它似乎完全跳过了“为什么学”这个环节，直接进入了“怎么做”的核心流程。特别是对于FoxPro的部分，这简直是一份浓缩的、近乎“野路子”的数据库入门指南。在那个互联网信息尚未普及的年代， FoxPro 凭借其轻量级和快速部署的特点，是许多中小企业进行信息化的首选。书中对索引的建立、基本查询语句（SELECT, APPEND, BROWSE）的讲解，充满了实战的痕迹，没有过多提及面向对象编程的概念，而是着重于如何快速搭建一个能跑起来的应用。我记得书中有一个关于库存管理的案例，完全是用最基础的命令堆砌起来的，每一步操作都带着那个时代特有的“命令驱动”的味道。它没有现代编程书籍那样漂亮的语法高亮和丰富的代码示例库，有的只是黑底白字的命令提示符和几行干巴巴的程序代码，但这恰恰是那一代程序员最原始的记忆，那种通过敲击键盘、观察屏幕反馈来构建逻辑的纯粹感，让人回味无穷，仿佛能闻到老式 CRT 显示器散发出的轻微热量。

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