具体描述
恒盛杰资讯编著的《Excel2013从入门到精通》从Excel2013的基础知识开始讲起，对其各种功能进行了全面的介绍。全书共分17章，分别对Excel2013的基础知识、数据表现、公式应用、函数应用、数据分析、安全管理以及输出共享的操作进行了介绍。
本书按照由易到难、循序渐进的顺序排列知识点，在介绍这些内容时，采用了图文结合的形式，讲解深浅适宜，叙述条理清楚，让读者不仅能掌握Excel2013的基本操作，而且能掌握Excel在日常生活与工作中的实际应用。
本书配有一张精心开发的专业级多媒体电脑教学光盘，它采用全程语音讲解、情景式教学等方式，紧密结合书中的内容对各个知识点进行深人的讲解。
《Excel2013从入门到精通》适用于各级别的Excel使用者阅读，同时也可作为大中专院校以及社会各类培训班的首选教材，对有经验的Excel使用者来说也有很高的参考价值。
好的，这是一本不包含《Excel 2013 从入门到精通》内容的图书简介，内容将聚焦于其他领域的专业技术和应用，以确保介绍的详尽性与独特性。 --- 图书简介：深度解析与前沿应用——《Python数据科学与机器学习实战指南》 引言：驾驭数据的力量，开启智能决策的新纪元 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动创新和商业决策的核心资产。然而，原始数据如同未经提炼的矿石，需要强大的工具和精深的方法论才能转化为有价值的洞察。本书《Python数据科学与机器学习实战指南》并非一本关于电子表格软件的入门教程，它是一部全面、深入且极具实战价值的工具书，旨在带领读者跨越理论与实践的鸿沟，掌握利用Python生态系统进行复杂数据分析、建模和自动化流程的核心技能。 本书聚焦于当前数据科学领域最热门、最核心的三个支柱：Python基础精进、数据处理与可视化的高级技巧，以及前沿的机器学习模型构建与部署。我们摒弃浅尝辄止的介绍，力求提供细致的代码实现、深入的原理剖析以及丰富的企业级应用案例，确保读者在合上书本时，已经具备独立解决复杂数据问题的能力。 第一篇章：Python基础精进与科学计算环境搭建 (超越基础语法) 本篇章着重于为数据科学工作打下坚实的编程基础，并快速建立高效的科学计算环境。我们假设读者对编程已有基本认知，因此内容将直接切入提升效率和处理大规模数据的关键技术点。 第1-3章：Python 语言核心深化与性能优化 我们不再浪费篇幅讲解变量和循环等基础概念。本章将重点讲解Python的高级特性，如装饰器（Decorators）的实际应用、生成器（Generators）与迭代器（Iterators）在处理海量数据流时的内存优化策略，以及元类（Metaclasses）在框架设计中的作用。特别地，我们将深入探讨C语言扩展（如使用Cython）来加速Python代码中的关键热点运算，对比原生Python与优化后的性能差异，教会读者如何编写“更快”的Python。 第4-5章：NumPy与Pandas的底层机制与高级操作 对于数据科学家而言，NumPy是基石，Pandas是日常工作的主力。本书将揭示NumPy数组的内存布局（行主序与列主序）、广播机制的复杂规则及其在向量化运算中的性能优势。在Pandas部分，我们将超越基础的`read_csv`和`groupby`。重点讲解MultiIndex（多级索引）的复杂应用、Categorical数据类型的优化以减少内存占用、以及使用`apply`与`applymap`时的性能陷阱与替代方案（如Numba加速）。 第二篇章：数据清洗、探索性分析（EDA）与高级可视化 (从数据到洞察) 数据的质量直接决定了模型的效果。本篇幅将聚焦于如何系统化地处理真实世界中“脏乱差”的数据集，并通过强大的可视化工具挖掘隐藏的规律。 第6-7章：数据预处理的艺术与异常值处理 本章深入探讨数据清洗的系统化流程，涵盖缺失值的高级插补技术（如基于模型的预测插补MICE），而非简单的均值填充。我们还将详细解析时间序列数据的处理，包括日期时间的时区转换、频率重采样、以及如何运用Rolling Window进行平滑和特征提取。异常值检测将引入统计学方法（如Z-Score、IQR的局限性）以及基于密度的算法（如LOF——局部离群因子），并展示如何在不同数据分布下选择合适的检测器。 第8-9章：交互式与多维数据可视化 本书采用Matplotlib的面向对象接口进行底层控制，并重点教授Seaborn在统计图形绘制中的应用。更重要的是，我们将引入Plotly和Bokeh，指导读者创建高性能、可交互的Web端可视化图表。实战案例将包括：使用散点图矩阵（Pair Plot）进行高维特征间的关系探索，以及利用热力图（Heatmap）和箱线图（Box Plot）进行复杂的分布对比分析。 第三篇篇章：机器学习实战——从线性模型到深度学习前沿 (模型构建与评估) 这是本书的核心，内容完全聚焦于构建和评估预测模型，涵盖经典统计学习与现代深度学习的桥梁。 第10-12章：经典监督学习与模型选择策略 本部分将详细解析线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）的数学原理及其在Scikit-learn中的应用。重点在于正则化技术（L1/L2）如何影响模型复杂度和泛化能力。随后，我们将深入探讨决策树、随机森林和梯度提升模型（GBM, XGBoost, LightGBM）的内部工作机制，特别是后者在处理表格数据时的效率优势。模型评估不再局限于准确率，而是详细解析混淆矩阵、ROC曲线、AUC、精确率-召回率曲线的解读，并教授如何进行交叉验证（Cross-Validation）以获得稳健的性能评估。 第13-14章：无监督学习与特征工程的艺术 无监督学习部分将涵盖K-Means聚类的初始化敏感性问题、DBSCAN在噪声数据中的优势，以及主成分分析（PCA）的降维原理与应用边界。特征工程部分是本书的亮点之一：我们不仅讲解特征编码（One-Hot, Target Encoding），更会教授如何利用多项式特征组合、特征交叉，以及如何使用特征重要性（Feature Importance）工具来指导特征的选择与构造，提升模型表现。 第15-17章：深度学习基础与模型部署入门 本篇章引入TensorFlow/Keras框架，不再停留于基础的全连接网络。我们将介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的基础架构（如LeNet、AlexNet的简化版概念），以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的基本逻辑。最后，我们将探讨模型序列化（如使用Pickle或Joblib），并介绍使用Flask/Streamlit快速搭建一个简单的Web API，实现机器学习模型的实时预测服务，让模型真正走入应用场景。 总结与适用读者对象 《Python数据科学与机器学习实战指南》是一本为有志于成为专业数据分析师、数据科学家或需要利用高级数据工具解决工程问题的技术人员量身打造的深度参考书。它假设读者已经熟悉编程基本概念，目标是填补“知道概念”与“实际产出高质量结果”之间的巨大鸿沟。全书严格围绕Python的科学计算生态系统（NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/Keras）展开，内容层次分明、技术前沿、案例详实，是您在数据驱动时代保持竞争力的必备武器。
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要边做边看，当字典查阅，不断遇到新问题就想办法解决，但其实百度也很好用
评分还是讲解的挺详细的
评分要边做边看，当字典查阅，不断遇到新问题就想办法解决，但其实百度也很好用
评分要边做边看，当字典查阅，不断遇到新问题就想办法解决，但其实百度也很好用
评分看的2016版，没有另外一本好，叙述不清晰排版不简洁。
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