轻松玩转Excel电子表格与数据管理 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:《轻松玩转－Excel电子表格与数据管理》编委会

出品人:

页数:317

译者:

出版时间:2007-2

价格:29.0

装帧:平装

isbn号码:9787121038464

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 电子表格
• 数据管理
• 办公软件
• 数据分析
• 效率提升
• 技巧
• 教程
• 职场
• 学习

深度探索：精通 Python 数据分析与科学计算 内容简介 本书籍是一本面向希望系统掌握 Python 语言在数据科学领域核心应用的书籍。它并非聚焦于电子表格软件的操作技巧，而是将读者的视野引向一个更广阔、更强大的数据处理与分析生态系统——Python 编程环境。全书以实践为导向，通过大量的实战案例和项目驱动的学习路径，旨在帮助读者从零基础入门到能够独立完成复杂的数据分析任务，并理解背后的科学计算原理。 本书的核心内容围绕 Python 数据科学的三大支柱展开：数据结构与操作（NumPy/Pandas）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）以及机器学习基础（Scikit-learn）。我们致力于提供一个既有深度又具广度的技术栈，确保读者不仅学会“如何做”，更能理解“为什么这样做”。 --- 第一部分：Python 编程基础与环境搭建 (数据科学的基石) 本部分将为零基础的读者打下坚实的 Python 编程基础，并重点介绍数据科学环境的配置。我们假设读者对传统数据管理工具（如电子表格）有基本概念，但需要学习一种更具编程能力的工具链。 第一章：Python 入门与科学计算环境 环境配置： 详细指导如何安装 Anaconda/Miniconda，配置独立的虚拟环境（Conda Environments），以及如何熟练使用 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 进行交互式编程。 Python 核心语法回顾： 快速回顾变量、数据类型、流程控制（if/else, for/while 循环）和函数定义。着重强调列表（List）、字典（Dictionary）和集合（Set）在处理大规模数据集时的性能差异和适用场景。 版本控制基础： 引入 Git 和 GitHub 的基本概念，教授如何管理代码版本，这是专业数据项目不可或缺的一环。 第二章：NumPy：高效数值计算的基石 本章深入讲解 NumPy 库，它是 Python 科学计算的核心。 ndarray 对象详解： 深入剖析 NumPy 的核心数据结构——多维数组（ndarray），对比其与 Python 列表在内存占用和运算速度上的巨大优势。 向量化操作（Vectorization）： 详细解释向量化操作的原理，展示如何使用广播机制（Broadcasting）避免显式的循环，从而实现极速的矩阵运算。 线性代数操作： 涵盖矩阵乘法、转置、求逆、特征值分解等基本线性代数运算，为后续的统计建模和机器学习打下数学基础。 I/O 操作： 如何使用 NumPy 高效地读写二进制数据文件（.npy, .npz）以及文本文件。 --- 第二部分：Pandas 深度解析：数据清洗、转换与重塑 (数据管理的革命) Pandas 是 Python 数据分析的“瑞士军刀”。本部分将花费最大篇幅，系统讲解如何使用 Pandas 处理真实世界中混乱、不完整的数据。 第三章：Series 与 DataFrame 入门 核心结构： 深入理解 Series（一维带标签数组）和 DataFrame（二维带标签表格结构）的构建、索引和选择方法。 数据导入与导出： 掌握从 CSV, Excel (XLSX/XLS), JSON, SQL 数据库中高效读取数据的方法，并关注读取时的性能优化参数设置。 数据概览与描述性统计： 使用 `.info()`, `.describe()`, `.value_counts()` 等方法快速了解数据集的结构、缺失值和分布特征。 第四章：数据清洗与预处理的艺术 这是数据分析过程中最耗时但也最关键的环节。 缺失值处理： 详细介绍 `dropna()` 和 `fillna()` 的高级用法，包括使用插值法（如线性插值、多项式插值）填充缺失值，而非简单的均值替代。 数据类型转换与重塑： 处理混合类型数据，利用 `astype()` 精确控制数据类型。学习 `melt()` 和 `pivot_table()` 进行数据透视和反透视操作，实现数据的结构灵活转换。 字符串数据处理： 利用 Pandas 的 `.str` 访问器，结合正则表达式（Regex），高效地进行文本清洗、提取和格式统一。 第五章：数据合并、分组与时间序列分析 数据连接（Joining）： 精通 `merge()` 和 `concat()` 函数，理解内连接、外连接、左连接和右连接在数据整合中的作用，解决跨表数据关联问题。 分组聚合（GroupBy）： 深入学习 `groupby()` 操作，掌握“分割-应用-合并”的范式。不仅限于求和、计数，还包括应用自定义函数（`apply()`）进行复杂的分组计算。 时间序列处理： 专门针对日期和时间数据，学习如何设置时间索引（DatetimeIndex），进行时间重采样（Resampling）、时间差计算以及移动窗口函数（Rolling/Expanding Windows）。 --- 第三部分：数据可视化与洞察提取 (从数据到故事) 仅仅处理数据是不够的，必须有效地展示发现。本部分侧重于使用专业工具创建具有信息量和美观度的图表。 第六章：Matplotlib 基础与定制化绘图 面向对象接口： 强调使用 Matplotlib 的面向对象接口（Figure, Axes），这对于创建复杂的多子图布局至关重要。 基础图表绘制： 绘制线图、散点图、直方图和箱线图，并学习如何精确控制坐标轴、图例和注释。 样式与美化： 定制图表的颜色映射（Colormaps）、字体设置以及保存为高质量的矢量图格式（如 SVG, PDF）。 第七章：Seaborn 统计可视化 高阶统计图表： 利用 Seaborn 快速创建更具统计意义的图表，如小提琴图（Violin Plots）、成对关系图（Pair Plots）和热力图（Heatmaps）。 多变量关系探索： 学习使用 `FacetGrid` 和 `PairGrid` 来同时展示三个甚至更多变量之间的关系，揭示数据中的潜在模式。 定制化主题： 掌握 Seaborn 的主题和样式设置，确保图表符合专业报告的视觉标准。 --- 第四部分：面向预测：机器学习初探 (Scikit-learn 实践) 本书的最后一部分将数据分析的触角延伸至预测建模，为读者构建第一个端到端的机器学习流程。 第八章：构建基础预测模型 Scikit-learn 流程： 介绍 `fit`, `predict`, `transform` 的标准 API 流程。 数据预处理（ML 视角）： 学习特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）和独热编码（One-Hot Encoding）在模型训练前的必要性。 回归模型实践： 实现线性回归模型，并使用 R-squared、MSE 等指标评估模型性能。 分类模型入门： 应用逻辑回归和 K 近邻 (KNN) 解决二分类问题，并引入混淆矩阵（Confusion Matrix）的概念。 第九章：模型评估与调优 交叉验证（Cross-Validation）： 讲解 K-Fold 交叉验证的原理，避免模型过拟合。 模型选择： 介绍使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）来寻找最优的超参数组合，实现模型的自动化调优。 总结与展望 全书以“数据驱动决策”为最终目标，通过对 Python 生态系统的深入实践，确保读者在数据处理、分析、可视化和基础建模方面建立起扎实且可迁移的技能，为未来向深度学习或大数据平台迁移做好充分准备。本书提供了比传统电子表格工具强大得多的自动化、可重复性和计算能力。

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这本书的文字风格极其接地气，完全没有那种教科书式的僵硬感，读起来像是在听一位经验丰富的同事在旁边分享他的“独家秘籍”。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时所使用的类比和比喻，比如将VLOOKUP比作“在电话簿里根据名字找电话号码”，将数据透视表比作“一个可以随意旋转和切片的魔方”。这种亲切的叙述方式，极大地拉近了技术内容与普通用户之间的距离。我常常是在通勤的地铁上翻阅，那些原本需要集中精神去啃读的章节，在这种轻松的氛围下竟然不知不觉就吸收了。而且，作者对错误处理的关注度非常高，书中专门辟出章节讲解“常见错误提示（如#N/A, #DIV/0!）的排查与解决”，这对于经常被这些突发状况困扰的我来说，简直是雪中送炭。这本书不仅是教你如何“做”，更是教你如何“修”，非常实用。

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我最看重的是这本书在“数据可视化”部分所展现出的前瞻性和美学追求。如今数据报告不能仅仅是数字的堆砌，美观且有说服力的图表才是王道。这本书没有满足于教会读者制作普通的柱状图和饼图，而是重点讲解了如何利用Excel的内置工具，结合一些巧妙的设计思路，创建出专业级的“仪表盘”和“动态报告”。书中对于图表类型的选择原则，比如“什么时候用散点图，什么时候用组合图”，都有非常明确的指导方针，避免了新手常犯的“图表滥用”错误。它甚至涉及到了数据叙事（Data Storytelling）的初步概念，指导我们如何通过图表的布局和配色来引导读者的注意力，突出关键信息。这本书无疑将我的报告水平提升到了一个新的层次，让我拿出来的PPT不再是令人昏昏欲睡的“数字瀑布”，而是真正能推动决策的视觉工具，这一点是很多强调“函数速查”的工具书所无法比拟的深度。

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坦白说，市面上的Excel书籍大多是针对特定功能模块的堆砌，看完一本书可能只会掌握几个零散的技巧，难以形成系统性的知识体系。但这本《轻松玩转Excel电子表格与数据管理》给我的感觉完全不同，它提供的是一套完整的“数据思维框架”。作者非常注重“为什么这么做”的逻辑阐述，而不是简单粗暴地告诉你“按哪个键”。比如，它在讲解数据验证和数据有效性时，不仅教了如何设置下拉列表，更解释了为什么在录入阶段就控制数据质量是后续所有分析工作的基础，这是一种自上而下的指导思想。这种宏观视野的培养，让我开始跳出单纯的“工具使用者”身份，转变为一个“数据流程的设计者”。对于那些希望把Excel从一个计算器升级为一个强大分析平台的读者来说，这本书的价值简直是无可估量，它教会的不仅仅是技巧，更是一种专业的工作方法论。

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我之前用Excel处理数据时，总是停留在“输入数字、简单求和”的初级阶段，每次遇到复杂的数据透视或者图表制作就抓瞎，只能眼睁睁看着同事们轻松搞定。这本书的出现，彻底改变了我的“Excel恐惧症”。它对数据管理流程的梳理极其到位，从数据清洗、去重，到高级筛选、排序，逻辑性非常强。尤其是关于数据透视表的章节，它没有仅仅停留在“拖拽字段”的层面，而是深入探讨了如何通过交叉分析来揭示隐藏在数据背后的商业洞察。我记得其中有一章专门讲了如何用条件格式来动态标记异常值，这个技巧我立马就用在了我们团队的库存预警系统中，效果立竿见影。这本书的排版设计也非常考究，大量的留白和重点标注，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳，真正做到了“轻松”二字，阅读体验极佳，绝对是职场必备的“工具书”，而不是束之高阁的“字典”。

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这本书的讲解方式简直是直击要害，对于我们这种刚入门的小白来说，简直是救星。它不像市面上那些动辄几百页的“大部头”，一上来就抛出一堆专业术语，让人望而却步。这本书的作者显然非常理解读者的痛点，从最基础的单元格操作讲起，每一步都配有清晰的截图和详尽的文字说明，让人感觉就像是身边有一位耐心的老师手把手地教你。特别是关于函数的部分，作者采用了“场景化”的教学方法，不是干巴巴地罗列公式，而是把常用的IF、VLOOKUP这些函数融入到实际的工作场景中去讲解，比如“如何快速找出部门的绩效排名”或者“如何合并不同月份的销售数据”。这种方式极大地降低了学习曲线，让原本晦涩难懂的知识点变得生动有趣，也让我很快就能在实际工作中运用起来，效率提升不是一点半点，而是质的飞跃。那种“原来Excel可以这么玩”的惊喜感，是其他同类书籍里体验不到的。

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对于一个初学者而言，这是一本很好的启蒙书。如果可以花一些篇章说说可能遇到一些问题，并给予方法就更好了。Anyway，受益了。

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