Microsoft Excel与会计信息系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:刘曜编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:18.0

装帧:

isbn号码:9787505357419

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 会计
• 信息系统
• 财务
• 办公软件
• 数据分析
• 会计电算化
• 表格处理
• 职场技能
• 实务

好的，这是一份关于一本名为《Python数据分析实战》的书籍的详细简介，该书内容与您提到的《Microsoft Excel与会计信息系统》无关。 --- 《Python数据分析实战》书籍简介 书名： Python数据分析实战：从入门到精通数据科学应用 作者： [虚构作者名，例如：张伟、李明] 出版社： [虚构出版社名，例如：科技前沿出版社] 版次： 第一版 字数： 约 450,000 字 ISBN： [虚构 ISBN] 图书定位： 本书旨在为希望掌握现代数据分析技术和工具的读者提供一本全面、实用的指南。它不仅涵盖了Python在数据处理、清洗、可视化和建模方面的核心技能，更侧重于如何将这些技能应用于实际业务场景，帮助读者将原始数据转化为有价值的洞察。本书适合数据分析初学者、希望提升数据处理效率的专业人士、以及计算机科学专业学生。 内容概述： 《Python数据分析实战》围绕数据生命周期的各个阶段展开，由浅入深，结构清晰，内容详实。全书共分为六个主要部分，共计十七章，确保读者能够系统地建立起数据分析的知识体系。 第一部分：基础准备与环境搭建 (第1章 - 第2章) 本部分是全书的基石，为读者搭建起进行数据分析所需的技术基础。 第1章：Python与数据科学生态系统概述： 介绍了Python在数据科学领域的地位，以及NumPy、Pandas、Matplotlib等核心库的作用。详细说明了如何安装和配置Anaconda环境，确保读者能够顺利启动项目。 第2章：Python基础回顾与核心数据结构： 针对非纯Python背景的读者，快速回顾了Python的变量、控制流、函数定义，重点讲解了列表、字典、集合等数据结构在数据处理中的应用场景和效率考量。 第二部分：数据处理与清洗的利器——Pandas (第3章 - 第5章) Pandas是Python数据分析的核心库，本部分将深入探讨如何使用Pandas进行高效的数据操作。 第3章：Series与DataFrame的深度解析： 详细解释了Pandas的两个核心数据结构——Series和DataFrame的内部机制。通过大量实例，演示如何创建、索引、切片和重塑DataFrame，强调矢量化操作的优势。 第4章：数据清洗与预处理技术： 现实世界的数据往往是“脏”的。本章专注于处理缺失值（插补与删除策略）、异常值检测与处理（箱线图与Z-Score方法）、数据类型转换以及字符串数据的清洗与规范化。 第5章：数据重塑、合并与分组聚合： 涵盖了数据透视表（Pivot Tables）、堆叠（Stacking）与拆分（Unstacking）、多级索引的应用，以及使用`groupby()`进行复杂分组计算的技巧，这是从原始数据提取关键指标的必经之路。 第三部分：高效的数据可视化 (第6章 - 第8章) 数据可视化是沟通分析结果的关键环节。本部分主要介绍Matplotlib、Seaborn以及Plotly的使用。 第6章：Matplotlib基础绘图与定制化： 讲解如何使用Matplotlib构建基础图表（线图、散点图、柱状图），并深入探讨了图表元素的精细控制，如坐标轴、标签、图例和子图布局的设置。 第7章：Seaborn的高级统计可视化： 介绍Seaborn如何基于Matplotlib提供更美观、更具统计学意义的图形。重点讲解了分布图（如KDE图、直方图）、关系图（如联合分布图、回归图）的绘制。 第8章：交互式可视化与Web展示（Plotly基础）： 引导读者接触交互式图表，使用Plotly绘制可缩放、可悬停的动态图表，为数据报告的现代化提供方案。 第四部分：数据分析进阶技术 (第9章 - 第11章) 此部分将分析的深度从描述性统计提升到更复杂的分析场景。 第9章：时间序列数据分析入门： 讲解如何处理带时间戳的数据，包括日期时间对象的转换与操作、时间窗口重采样（Resampling）、移动平均和平稳性检验的基础概念。 第10章：文本数据预处理与基础分析： 介绍了如何使用正则表达式（Regex）和NLTK库对非结构化文本数据进行初步的清洗、分词和词频统计，为后续的自然语言处理打下基础。 第11章：SQL与Python的无缝集成： 讲解如何使用`sqlite3`或`SQLAlchemy`在Python环境中直接操作数据库，实现数据的抽取（Extraction）和加载（Loading），实现ETL流程的基础实践。 第五部分：机器学习模型实践 (第12章 - 第14章) 本书并非一本纯粹的机器学习教材，但会介绍如何利用Scikit-learn库进行基础预测模型的构建和评估。 第12章：Scikit-learn环境搭建与数据预处理进阶： 涵盖特征工程的核心概念，如特征编码（独热编码、标签编码）、特征缩放（标准化与归一化），以及数据集的划分。 第13章：回归模型实战： 详细演示线性回归和岭回归的实现，重点在于模型评估指标（如R-squared, MSE）的解读，以及残差分析的重要性。 第14章：分类模型入门： 以逻辑回归和决策树为例，介绍分类问题的解决流程，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和F1分数的计算与意义。 第六部分：项目实战与部署思维 (第15章 - 第17章) 为了巩固所学知识，本书的最后部分提供了两个端到端的实战案例，并探讨了代码工程化和结果分享的思路。 第15章：案例一：电子商务客户行为分析： 使用真实（或模拟）的交易和客户数据，完成从数据导入到RFM（近因、频率、金额）模型构建的全过程，并用可视化展示关键客户群体。 第16章：案例二：金融市场数据趋势预测： 结合时间序列分析和简单的线性模型，对某一资产的价格波动进行短期趋势的探索性分析。 第17章：代码优化与报告生成： 讨论如何编写更具可读性和维护性的分析脚本，以及如何利用Jupyter Notebook/Lab进行文档化和结果的有效传达。 本书特色： 1. 实战驱动： 每一章节都配有详细的代码示例和配套数据文件，读者可同步操作，即学即练。 2. 工具全面覆盖： 不仅聚焦于Pandas，还涵盖了数据可视化（Matplotlib/Seaborn）、数据库交互和基础建模（Scikit-learn）的全栈技能栈。 3. 面向业务： 代码案例的选择贴近实际工作场景，强调数据清洗的必要性和可视化报告的有效性，而非仅停留在算法的理论层面。 4. 代码质量强调： 贯穿全书的不仅仅是“如何做”，更是“如何做得规范”，培养读者的良好编程习惯。 通过系统学习本书内容，读者将能够独立完成复杂的数据分析任务，利用Python强大的生态系统，快速从海量数据中提取决策支持信息。

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关于文档协作与安全性的论述，是这本书中我个人认为最具有前瞻性的部分。在如今远程办公和跨部门协作日益频繁的背景下，如何确保敏感财务数据的安全传输和版本控制，成了一个棘手的难题。这本书对此给出了非常系统且实用的解决方案。它详细对比了云端共享（如SharePoint或OneDrive上的Excel文件）与本地文件的优劣，并重点强调了权限设置的精细化管理。作者甚至绘制了复杂的流程图，来阐述在不同安全等级下，如何利用“只读链接”、“工作簿保护”和“宏安全性设置”来构建一个多层次的防御体系。特别是它关于“电子印章”的模拟实现，虽然不是官方的数字签名，但通过巧妙地结合自定义打印区域和页眉页脚信息，极大地提升了输出文件的可信度和防篡改性。这种超越软件本身功能的“系统思维”，让我对如何管理团队共享文件有了全新的认识。这本书真正做到了将Excel从一个单机工具提升到了一个部门级或团队级的协作平台来对待，非常符合现代企业的实际需求。

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我必须承认，当我翻到关于“流程自动化”那一章时，我几乎是屏住呼吸读完的。市面上很多书籍会蜻蜓点 oiseaux 略过宏（Macro）的编写，认为那是程序员的工作，但这本书却大胆地将VBA（Visual Basic for Applications）置于一个非常实用的高度来讲解。作者的讲解逻辑非常清晰，从最简单的录制宏开始，循序渐进地引入代码逻辑，甚至连调试（Debugging）过程中常见的陷阱都一一列举并提供了解决方案。最让我感到惊喜的是，它并没有将VBA描述成一个高不可攀的技术壁垒，而是把它塑造成一个可以为你日复一日重复性工作“打工”的得力助手。例如，书中详尽介绍了一个案例，如何编写一个宏来自动抓取不同月份的销售报表，进行标准化清洗、汇总，并自动生成对比图表，整个过程只需点击一下按钮。这不仅仅是效率的提升，更是一种解放——它将我从枯燥的重复劳动中解脱出来，让我有更多时间去进行更高层次的财务分析和战略思考。读完这一章节，我立刻着手改造了我部门的月度结账流程，原本需要两个人花一整天才能完成的手动比对工作，现在被一个不到一百行的代码完美替代，准确率还更高了。这种即时可见的、颠覆性的成果，让我对这本书的推崇达到了新的高度。

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这本书的语言风格有一种独特的“技术哲思感”。它不仅仅是操作手册，更像是一篇关于“信息组织学”的论文。作者在穿插具体操作步骤的同时，总能适时地跳出来，从更高、更宏观的角度去探讨数据生命周期的管理问题。比如，在讲解数据透视表的高级应用时，他花了相当长的篇幅去讨论“数据颗粒度”的恰当性——即在什么粒度上聚合数据最能满足管理层的决策需求，以及过度聚合带来的信息损失风险。这种对细节背后的思想的挖掘，使得阅读体验远超预期的工具书范畴。我过去总是习惯性地把所有细节都堆砌在一起，导致报表臃肿且难以追溯。这本书教会我如何用“减法”来做“加法”，即通过精准的数据清洗和筛选，让最终呈现的结果更有穿透力。读起来，你会感觉作者不仅精通Excel，更对企业管理和信息流转有着深刻的洞察。它鼓励读者去思考，你做出的每一个表格，它背后的业务逻辑是什么，它在整个信息链条中扮演什么角色，而不是仅仅停留在“我把数据放进去了”的浅层满足感上。

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这本书的阅读难度曲线设计得非常人性化，这一点值得称赞。它不是那种上来就抛出晦涩难懂概念的书籍。前三分之一部分，内容侧重于基础概念的巩固和常见误区的纠正，语言流畅，案例贴近日常办公场景，对于初级用户来说是很好的入门砖。然而，当你以为它会一直保持这种平缓的节奏时，它会突然给你带来惊喜。从中间部分开始，技术深度陡然上升，开始涉及对象模型、事件驱动编程和复杂的数据模型构建。这种先易后难的结构，保证了读者在没有产生畏难情绪之前，已经掌握了必要的“语汇”和“肌肉记忆”。这种循序渐进的引导，使得即使是像我这样多年使用Excel但缺乏系统训练的人，也能毫无障碍地跟上作者的思路，最终触及到那些平日里只敢远观的“专家级”技巧。这本书的作者显然非常理解读者的学习心理和技术接受过程，它提供了一条从“会用”到“精通”的，清晰且充满成就感的学习路径。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种沉稳又不失现代感的蓝色调，配合着清晰的字体排版，让人一看就知道这不是一本肤浅的工具书。我一开始是抱着试试看的心态买的，毕竟市面上讲Excel的书浩如烟海，但大多都停留在基础的函数操作层面，对于我这个需要处理复杂财务数据的人来说，帮助有限。然而，这本书的开篇就展现出了它深厚的功力，它没有急于介绍VLOOKUP或数据透视表，而是花了大篇幅去探讨数据结构的重要性，以及如何构建一个健壮、不易出错的Excel工作簿模型。作者的叙事方式非常平易近人，就像一个经验丰富的前辈在手把手地教你如何搭建一个数字化堡垒，而不是冷冰冰地罗列指令。特别是关于错误预防和审计追踪的部分，写得极为细致，详细讲解了如何通过条件格式、数据验证以及隐藏工作表等高级技巧，来确保数据输入的准确性和流程的合规性。这部分内容，对于任何需要对外部提供报告或者内部需要严格控制流程的财务人员来说，简直是如获至宝。它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么应该这么做”，这种思维上的提升，远比学会几个快捷键来得有价值。我甚至开始重新审视我过去几年建立的那些Excel表格，发现了不少潜在的风险点，这本书的价值，就在于它能让你从底层逻辑上重塑你对电子表格的理解，让Excel真正成为一个可靠的“系统”，而不是一个随手可擦的草稿纸。

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