Learning Microsoft Excel 97

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出版者:Prentice Hall
作者:Blanc, Iris
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:50
装帧:Pap
isbn号码:9781562434410
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • Microsoft Excel
  • Office
  • 97
  • 数据分析
  • 电子表格
  • 软件教程
  • 办公软件
  • 电脑技巧
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具体描述

好的,这是一本名为《数据驱动决策:商业智能的Python实践》的图书简介,内容详实,绝无提及您提供的《Learning Microsoft Excel 97》或任何与其相关的信息。 --- 数据驱动决策:商业智能的Python实践 内容简介 在当今信息爆炸的商业环境中,将原始数据转化为具有前瞻性和可操作性的商业洞察,已不再是可选项,而是企业生存和发展的核心竞争力。本书《数据驱动决策:商业智能的Python实践》正是为满足这一迫切需求而精心撰写的一本实战指南。它不仅仅是一本技术手册,更是一套完整的、基于现代数据科学技术栈的商业智能(BI)解决方案构建蓝图。 本书深入浅出地探讨了如何利用Python这一强大且灵活的编程语言,结合其丰富的生态系统库,构建起一个端到端(End-to-End)的数据采集、处理、分析、可视化及报告分发的全流程商业智能体系。我们摒弃了繁复晦涩的理论堆砌,专注于实战应用、效率优化和业务价值最大化。 全书共分为六大部分,结构清晰,层层递进,旨在将具备一定编程基础或对数据分析有强烈需求的读者,系统性地培养成能够独立负责BI项目实施的专业人才。 第一部分:奠定基石——现代数据环境与Python环境配置 本部分首先界定了现代商业智能的内涵与外延,阐述了为何Python已成为构建敏捷BI架构的首选工具。我们将详细指导读者完成高效的Python开发环境搭建,重点介绍Anaconda/Miniconda环境管理,并精选JupyterLab作为核心交互式开发平台。随后,我们将介绍数据源的初步认知,包括关系型数据库(如PostgreSQL、MySQL)的基础连接概念,以及如何安全、高效地导入非结构化数据源(如JSON、XML、API调用)的初始步骤。 第二部分:数据获取与清洗的艺术——Pandas的深度应用 数据质量是BI的生命线。本部分将聚焦于Python数据分析的基石——Pandas库。我们不仅会介绍DataFrame和Series的基本操作,更会深入讲解高性能数据清洗技术。内容涵盖缺失值的高级插补策略(基于模型预测或时间序列外推)、异常值(Outlier)的统计学识别与处理(如Z-Score、IQR方法)、多源数据的复杂合并与连接(Merge、Join、Concat的高级用例),以及日期时间数据类型的精确规范化,这对于时间序列分析至关重要。此外,还将探讨数据标准化与范式化在准备进入建模阶段前的必要性。 第三部分:洞察核心——探索性数据分析(EDA)与统计推断 数据分析的核心在于发现隐藏的模式和驱动因素。本部分侧重于探索性数据分析(EDA)的系统化流程。我们将详细讲解如何使用Matplotlib和Seaborn创建高质量、信息密度高的静态可视化图表,用以揭示数据的分布、相关性和异常点。更进一步,我们将引入SciPy库进行描述性统计分析和假设检验。读者将学习如何构建和解释置信区间、进行A/B测试的差异显著性判断,以及理解回归分析的基础输出,从而确保后续决策建立在稳健的统计学基础之上。 第四部分:预测未来——机器学习在商业预测中的应用 商业智能的更高境界是前瞻性预测。本部分将引出Scikit-learn库,展示如何将基础的BI数据转化为预测模型。内容包括: 1. 分类问题:如客户流失预测(使用逻辑回归、决策树)。 2. 回归问题:如销售额预测、价格弹性分析(使用线性回归、随机森林)。 3. 模型评估与调优:精确掌握准确率、召回率、F1分数、ROC曲线的业务含义,并运用交叉验证(Cross-Validation)和超参数调优(Grid Search/Randomized Search)来构建泛化能力强的模型。 我们将重点强调模型的可解释性,确保业务团队能够理解模型推荐的逻辑,增强决策的信任度。 第五部分:数据叙事——交互式可视化与报告自动化 数据分析的价值最终体现在沟通上。本部分致力于将分析结果以最直观、最有效的方式呈现给决策者。我们将深度剖析Plotly和Dash库,用于构建完全交互式的Web端数据仪表板(Dashboard)。读者将学会如何设计富有洞察力的KPI视图,实现多维度钻取(Drill-down)功能,并设置实时数据更新机制。此外,本书还会涵盖自动化报告生成的实践,使用Python脚本定时从数据库提取数据,生成PDF或HTML格式的报告,并自动通过邮件发送给相关利益人,极大地提升BI流程的自动化水平。 第六部分:生产环境部署与数据管道构建 为了使BI系统具备长期、稳定的服务能力,本部分将探讨如何将原型分析流程转化为健壮的生产级数据管道(Data Pipeline)。内容涉及: 数据库交互优化:使用SQLAlchemy进行ORM(对象关系映射)操作,提高代码的可维护性。 任务调度:介绍使用Apache Airflow或类似的轻量级调度工具,编排数据清洗、模型训练和报告生成等复杂任务流。 性能考量:针对大数据集,介绍如何利用Dask进行并行计算,提升处理速度。 版本控制与协作:强调在团队环境中,使用Git进行代码管理的重要性。 目标读者 本书面向所有希望利用现代编程技术提升数据分析和决策能力的专业人士,包括: 业务分析师、市场研究员和财务规划人员。 希望从传统报表工具转向更强大、更灵活解决方案的数据专业人士。 初级至中级数据科学家和数据工程师。 寻求将数据分析技能与业务战略深度结合的IT管理者。 通过本书的学习,读者将掌握一套完整的、基于Python生态的商业智能实践方法论,从而真正实现“数据驱动决策”的现代化转型。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的作者在内容编排上真是下足了功夫,完全是站在一个初学者的角度来思考问题的。我之前尝试过一些Excel的在线教程,但总是感觉零散不成体系,学完之后也记不住多少。而《Learning Microsoft Excel 97》就像一条清晰的脉络,将Excel 97的各项功能有机地串联起来。它不仅仅停留在介绍“是什么”的层面,更注重讲解“怎么用”以及“为什么这么用”。例如,在讲解数据排序和筛选的时候,作者不是简单地告诉你如何点击按钮,而是会结合实际的业务场景,比如如何根据销售额高低给产品排序,如何快速找出特定区域的客户名单,让你在学习知识的同时,也能提升解决实际问题的能力。 我特别欣赏书中对于“表格设计”和“数据可视化”的探讨。虽然Excel 97的版本相对老旧,但作者依然能够挖掘出其在这些方面的潜力。它教会我如何通过设置边框、背景色等来美化表格,让数据更加一目了然;更重要的是,它引导我如何利用图表功能,比如柱状图、折线图、饼图等,将枯燥的数据转化为直观的图形,从而更有效地传达信息。我之前总是觉得做报表就是填数字,通过这本书,我才意识到,一份好的报表,不仅要有准确的数据,更要有清晰的呈现方式。这一点对于我向上级汇报工作非常有帮助,以前我的报告总是干巴巴的,现在通过图表,领导一眼就能看出关键信息。

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我是一名对Excel 97有一定基础的用户,一直想在原有的基础上进行提升。《Learning Microsoft Excel 97》这本书恰好满足了我的需求。它不像很多入门书籍那样从零开始,而是直接切入了一些更深层次的主题,比如“数据透视表”和“宏”。我对数据透视表一直都非常感兴趣,但总感觉无从下手。这本书用非常清晰的步骤和形象的比喻,将数据透视表的创建过程分解开来,让我能够一步步地理解它的逻辑,并且能够自己动手创建出复杂的数据透视表。 更让我惊喜的是,书中还花了大篇幅讲解了“宏”的录制和简单编写。我之前一直觉得宏是程序员才能玩的东西,离我很遥远。但这本书却用非常易懂的方式,教我如何录制一系列的操作,然后将它们保存成宏,实现自动化。我用这本书的方法,给自己写了一个小小的宏,用来自动生成周报的固定格式,每天能为我节省不少时间。这让我对Excel 97的潜力有了更深的认识,也对我的工作带来了实实在在的帮助。

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这本《Learning Microsoft Excel 97》真是我近期最满意的一次购书体验了。说实话,我一开始对Excel 97这个版本有点犹豫,毕竟现在市面上都讲究最新的技术,但我的工作需求却恰恰需要处理一些用老版本软件创建的表格,而且客户那边也不方便升级,所以抱着试试看的心态入手了这本书。拿到书的那一刻,我就被它厚实的质感和清晰的排版吸引了。我不是计算机专业的,所以对于技术书籍的解读能力有限,但这本书的语言风格非常平实易懂,没有过多晦涩的专业术语,而是像一位经验丰富的老师,循序渐进地引导我进入Excel 97的世界。 书中对基础功能的讲解尤为细致,从创建新工作簿、输入数据,到单元格格式设置、公式和函数的运用,每一个步骤都配有清晰的截图,让我能够完全跟着书中的指导一步步操作。我尤其喜欢它讲解函数的部分,比如SUM, AVERAGE, COUNT等这些最常用的函数,作者并没有仅仅列出函数的用法,而是通过实际的案例,比如如何计算销售总额,如何统计平均分数,让我深刻理解了函数在实际工作中的价值。而且,书中还很贴心地列出了Excel 97中一些快捷键的汇总,这对我来说简直是福音,极大地提高了我的操作效率。我以前觉得Excel是个很复杂的软件,但通过这本书,我发现它其实是一个非常强大的工具,只要掌握了基本的方法,就能轻松应对很多数据处理的挑战。

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坦白说,我购买《Learning Microsoft Excel 97》这本书的时候,并没有抱太大的期望,毕竟Excel 97这个版本在当下看来确实有些年头了。然而,这本书却给了我一个大大的惊喜。作者的写作风格非常独特,他没有像其他技术书籍那样枯燥乏味,而是将Excel 97的功能讲解得活灵活现,仿佛我在读一本生动的故事书。 书中对“文本函数”和“逻辑函数”的讲解,是我最喜欢的部分。我之前总是对这些函数感到头疼,觉得它们太抽象了。但是,这本书通过很多贴近生活的例子,比如如何从一串地址信息中提取出省份和城市,如何根据学生的考试成绩判断其是否及格,让我对这些函数有了全新的认识。我甚至发现,很多之前我觉得需要复杂操作才能完成的任务,通过巧妙地组合这些函数,竟然能够轻松实现。这本书不仅仅是教我如何使用Excel 97,更是教会我如何用Excel 97来思考问题,解决问题。

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我是一名对Excel 97不太熟悉的学习者,而且我对技术类书籍的接受度也比较低,总是担心会看不懂。《Learning Microsoft Excel 97》这本书,完全颠覆了我对技术书籍的看法。作者的语言风格非常幽默风趣,经常会穿插一些有趣的比喻和故事,让我在轻松愉快的氛围中学习。 书中对Excel 97的“基本操作”进行了非常细致的讲解,从最简单的鼠标点击,到键盘输入,都讲得非常到位。我最喜欢的是它对“单元格格式”的讲解,比如如何调整字体、字号、颜色,如何设置对齐方式、边框等,作者就像一位艺术指导,教我如何让表格变得更加美观。而且,书中还包含了很多“实用技巧”的汇总,这些技巧虽然看起来不起眼,但却能极大地提高我的工作效率,比如如何快速复制和粘贴,如何使用“撤销”功能等。这本书让我觉得,学习Excel 97并没有我想象中的那么难。

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作为一个对Excel 97有一定的了解,但总感觉还有许多未知领域的用户,《Learning Microsoft Excel 97》这本书,无疑是为我量身定做的。它并没有局限于基础知识的重复,而是将重点放在了Excel 97的“高级应用”上。 我特别喜欢书中关于“图表制作”的章节。Excel 97虽然版本较老,但其图表功能依然强大。作者通过实例,教我如何创建各种类型的图表,比如柱状图、折线图、饼图、散点图等,并且如何对图表进行美化和定制,让数据呈现更加直观和有吸引力。我之前制作的图表总是显得比较生硬,通过这本书,我学会了如何添加数据标签、趋势线,如何调整坐标轴的范围等,让我的图表更具专业性。此外,书中对“数据验证”和“条件格式”的讲解,也让我印象深刻,这些功能对于提高数据的准确性和可视化效果起到了关键作用。

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我是一名刚刚接触Excel 97的职场新人,对各种办公软件都还在摸索阶段。《Learning Microsoft Excel 97》这本书无疑是我目前为止遇到的最棒的学习伙伴。它的语言风格非常亲切,就像一位耐心的前辈在手把手教你一样,完全没有那种高高在上的技术宅的架子。我经常会在公司遇到一些棘手的数据处理问题,回到家就翻开这本书,按照书中的例子来操作,很多时候都能找到解决问题的灵感。 书中对于Excel 97的一些核心功能,比如公式的嵌套使用、绝对引用和相对引用的区别,讲得非常透彻。我之前一直对这两个概念傻傻分不清,导致公式经常算错。这本书通过大量的实例,比如如何在计算不同部门的平均工资时正确使用引用,让我瞬间豁然开朗。而且,它还鼓励我去尝试不同的公式组合,培养我独立解决问题的能力。我特别喜欢书中结尾处的一些“小技巧”环节,这些都是一些零散但却非常实用的功能,比如如何快速冻结窗格,如何合并单元格等,这些细节的优化,真的能让我的工作效率提升不少。

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我在工作中经常需要处理一些需要频繁更新和修改的数据表格,而且数据量也比较庞大,这就要求我必须熟练掌握Excel 97的一些高级技巧。《Learning Microsoft Excel 97》这本书,简直就是我的“救星”。我特别欣赏它在“数据管理”和“报表制作”方面的深入讲解。 书中关于“数据有效性”的详细介绍,让我受益匪浅。我之前总是担心同事在录入数据时出现错误,导致整个表格的准确性受到影响。这本书教会我如何设置各种规则,比如下拉列表、数字范围限制等,来规范用户的数据输入,这极大地减少了数据错误率。另外,在报表制作方面,这本书也提供了很多实用的建议,比如如何设计清晰的表头,如何运用条件格式来突出关键信息,如何进行数据汇总和分析,让我的报表更加专业和具有说服力。我发现,通过这本书,我不仅能更高效地处理数据,还能做出更具专业性的报表。

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作为一名使用Excel 97多年的用户,我一直觉得自己在很多方面还存在盲区,总觉得还有很多隐藏的功能没有被发掘出来。直到我读了这本《Learning Microsoft Excel 97》,我才意识到,原来我之前的使用方式是多么的“粗糙”。这本书在一些进阶技巧的讲解上,真的是非常到位。它没有一开始就抛出复杂的概念,而是从一些看似微小的细节入手,比如如何利用“填充柄”快速复制和扩展数据,如何使用“条件格式”来高亮显示满足特定条件的数据,这些都是我之前几乎从未关注过的功能。 我尤其对书中关于“查找与替换”和“数据验证”的章节印象深刻。我以前处理重复数据或者格式不统一的数据时,总是需要花费大量的时间手动修改。这本书教会我如何利用“查找与替换”的强大功能,一次性解决这些问题,比如批量修改文字,替换特定格式等。而“数据验证”则更是我工作中的一大亮点,它帮助我设置单元格的输入规则,避免了人为输入错误,大大提高了数据的准确性。这本书让我感觉,Excel 97虽然老,但依然有很大的潜力可以挖掘,而作者就是那个最有能力带领我挖掘这些宝藏的人。

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对于许多和我一样,还在使用Excel 97的用户来说,我们经常会遇到一些陈旧但又不可或缺的功能。《Learning Microsoft Excel 97》这本书,正是抓住了这一点,深入浅出地讲解了Excel 97的各项核心功能。我尤其看重它在“公式与函数”部分的详尽阐述。 书中对常见的数学函数、统计函数、文本函数以及日期和时间函数进行了非常系统的介绍,并且每一个函数都配有清晰的例子供读者练习。我之前在使用SUMIF和COUNTIF函数时,总是容易出错,但通过这本书的讲解,我终于理解了它们的逻辑,并且能够熟练运用它们来解决我的实际问题。另外,书中还对“查找与引用”函数,比如VLOOKUP和HLOOKUP,进行了深入的探讨,这些函数在数据匹配和关联方面起着至关重要的作用,让我能够更有效地处理跨表格的数据。

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