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出版者:Course Technology Ptr

作者:Birnbaum, Duane

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 33.89

装帧:Pap

isbn号码:9781598633948

丛书系列:

图书标签:

• Excel VBA
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• 教程
• 编程入门
• 数据分析

深入数据世界的艺术：一本关于现代数据分析与可视化实践的指南 聚焦前沿工具与思维，迈向数据驱动决策的新境界 本书旨在为渴望掌握现代数据分析核心技能，并希望将原始数据转化为有价值洞察的读者提供一份详尽、实用的操作手册。我们深知，在信息爆炸的时代，有效处理、理解和呈现数据，已成为所有行业专业人士不可或缺的能力。因此，本书将完全聚焦于当前数据科学领域最受推崇的工具集——Python生态系统（尤其是Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）以及Tableau/Power BI等领先的可视化平台，提供一套从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到最终报告和仪表板构建的完整工作流程。 本书不关注任何特定的传统办公软件的宏语言或脚本编程，而是致力于构建读者在处理大规模、多源异构数据时的思维框架和技术栈。 --- 第一部分：数据炼金术——从原始数据到可分析结构 本部分是构建坚实数据分析基础的关键。我们将使用行业标准语言Python及其强大的数据处理库，教您如何驯服混乱的数据。 第一章：Python环境与数据科学基石 我们将快速入门必要的Python编程概念，但这绝非一本通用的编程教程。重点在于如何高效地利用数据科学的“乐高积木”。 环境搭建与虚拟环境管理： 确保您的工作环境稳定、可复现。 NumPy核心： 理解向量化操作的威力，这是高性能数据计算的基础。掌握多维数组的创建、索引、切片和基本数学运算，为后续复杂操作打下基础。 Pandas初探： 介绍Series和DataFrame这两个核心数据结构。我们将详细解释它们与传统表格数据的对应关系，以及如何高效地在内存中组织数据。 第二章：数据获取与清洗的艺术 现实世界的数据往往是“脏”的，本章将聚焦于数据预处理，这是决定分析质量的关键步骤。 数据导入与导出： 实战操作如何从CSV、JSON、SQL数据库乃至网络API中提取数据。 数据整理的利器——索引与重塑： 深入讲解`set_index()`、`reset_index()`、`pivot()`和`melt()`函数，确保数据结构符合分析需求。 缺失值处理策略： 不仅仅是简单删除。我们将探讨插值法（如线性插值、多项式插值）、基于模型或统计的估算方法，以及如何评估不同处理方式对结果的影响。 数据类型统一与错误值矫正： 识别并修正错误的日期格式、混合的文本类型，以及如何使用正则表达式进行复杂的字符串清理。 数据合并与连接： 掌握`merge()`和`join()`的不同参数（inner, outer, left, right），确保多个数据集能被正确、无损地整合。 第三章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA是发现数据故事、形成初步假设的过程。我们将超越简单的汇总统计，采用更具洞察力的方法。 描述性统计的进阶解读： 不仅计算均值和标准差，更要理解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布的意义。 分组分析与聚合（GroupBy）： 熟练运用`groupby()`结合多种聚合函数，实现多层次的数据汇总和特征工程的初步尝试。 离群值（Outliers）的识别与处理： 使用箱线图（Box Plot）原理、Z分数和IQR方法来定位异常点，并决定是转换、移除还是单独分析这些点。 特征工程入门： 如何从现有字段中衍生出新的、更具预测能力的特征，例如时间特征提取、比例计算等。 --- 第二部分：可视化叙事——将洞察转化为视觉语言 数据分析的成果必须能够被清晰、有力地传达。本部分将把读者从纯粹的数字运算带入到强大的视觉设计领域，重点使用Python的专业绘图库和顶级的商业智能工具。 第四章：Python中的专业级数据可视化（Matplotlib与Seaborn） 我们将深入学习两个最强大的Python绘图库，掌握创建出版级图表的技巧。 Matplotlib基础架构： 理解Figure、Axes、Axis的关系，实现对图表元素的精细控制。 Seaborn的统计美学： 利用Seaborn简化复杂的统计图表绘制，如回归图（lmplot）、分布图（distplot/kdeplot）和关系图（pairplot）。 定制化与美学优化： 调整颜色方案（Color Palettes）、字体、标签和图例，确保图表清晰、无歧义，并符合视觉层级原则。 时间序列可视化： 针对金融、运营等领域，掌握如何有效展示趋势、季节性和异常波动。 第五章：交互式仪表板构建——Tableau/Power BI 实战 要实现数据驱动的决策，交互性是核心。本章将切换到领先的BI工具，侧重于用户体验和商业洞察的快速提炼。 连接与数据建模： 在BI环境中高效连接不同数据源，并理解数据关系的建立（Join vs. Relationship）。 核心分析函数与计算字段： 学习如何使用DAX（Power BI）或Tableau的计算语言创建高级指标，如移动平均、同比（YoY）和累积总和。 设计高效的报告结构： 遵循信息设计原则，设计布局清晰、逻辑流畅的多视图仪表板。 交互性与钻取（Drill-Down）： 设置过滤器、参数和动作，使用户能够自主探索数据，从宏观到微观地发现问题。 性能优化考量： 确保仪表板加载速度快、响应灵敏，这是专业部署的关键要素。 --- 第三部分：走向专业——高级技术与应用 本部分将引入更贴近实际工作场景的分析技术，帮助读者超越基础报告阶段。 第六章：时间序列分析与预测基础 对于具有时间维度的数据，我们需要特定的工具集。 时间序列分解： 理解并分离数据的趋势、季节性和残差成分。 平稳性检验与差分： 为模型准备数据，应用ADF检验等标准流程。 基础预测模型（ARIMA/ETS概念介绍）： 虽然本书不深入复杂的机器学习预测，但会讲解如何使用Statsmodels库进行初步的、可解释的趋势外推。 第七章：统计检验与假设驱动分析 数据分析不仅仅是描述“发生了什么”，更重要的是推断“为什么会发生”。 假设检验的逻辑框架： 零假设与备择假设的设定。 T检验与方差分析（ANOVA）： 掌握何时使用这些工具来比较不同组别间的差异是否具有统计学意义。 相关性与回归分析简介： 建立线性回归模型，解读系数、R方和P值，理解变量间的依赖关系。 --- 本书面向对象： 市场分析师与业务专员： 希望将Excel依赖转化为更强大、可扩展的自动化流程。 数据分析初学者： 寻求一套系统、现代化的数据处理与可视化学习路径。 希望转型的专业人士： 需要快速掌握Python和主流BI工具的实战技能。 通过本书，读者将建立起一套跨工具、流程化的数据处理能力，不再受限于单一软件的限制，真正实现数据驱动的决策能力。我们强调的是方法论、工具的协同使用，以及对数据背后业务逻辑的深刻理解。

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这本书简直是为我量身定做的！我之前对Excel VBA几乎是一窍不通，看着那些宏命令就头疼，但从这本书的第一页开始，我就感觉事情不一样了。作者用一种非常循序渐进的方式，把原本看起来复杂的东西拆解成了最容易理解的步骤。例如，在讲到“变量”这个概念时，他没有直接扔出枯燥的定义，而是用了一个非常贴切的比喻，就像给信息起名字，让我在脑海里立刻就有了画面感。然后，他会通过一系列简单的小练习，让我亲手去实践，比如创建一个可以自动填充序列号的宏，或者一个能够根据不同条件改变单元格颜色的脚本。每一次成功运行我写的代码，那种成就感都让我跃跃欲试。书中的每一个章节都建立在前一章的基础上，确保你不会因为跳过某个概念而感到迷茫。而且，我特别喜欢书中的“常见问题解答”环节，里面预设了初学者可能会遇到的各种坑，并且提供了非常清晰的解决方法，让我少走了很多弯路。即使有时候我卡住了，感觉自己理解得不太到位，翻到后面的附录或者案例分析，总能找到新的启发。这绝对是我接触编程以来最舒心的一次体验，我感觉自己真的在一步步掌握这门技能，而不是被动地接受信息。

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说实话，我在拿起这本书之前，对“编程”这个词充满了敬畏，总觉得那是程序员才能掌握的技能，离我这个普通Excel用户太遥远了。但这本书彻底改变了我的看法。作者的语言非常通俗易懂，一点都没有使用那些晦涩难懂的技术术语。他就像一个经验丰富的老师，耐心地引导着你，让你感觉每一步都在轻松地跨越。我特别欣赏他关于“函数”的讲解，他不是直接给你一大堆函数名和参数，而是从“做什么”的角度出发，告诉你什么时候需要一个函数，这个函数能帮你解决什么问题。然后，再自然地引出具体的函数，并解释它的用法。而且，书中有很多“小贴士”，这些贴士虽然简短，但往往能点醒我之前没想到的地方，或者提供一些优化代码的思路。我记得有一个关于“循环”的章节，作者用了一个非常生动的例子，讲解了如何让Excel重复执行某个操作，比如批量修改文件名或者处理大量数据。这个章节让我茅塞顿开，以前那些重复枯燥的工作，现在都可以通过几行代码来完成。这本书不仅教会了我VBA，更重要的是，它给了我一种“我也可以做到”的自信。

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我一直在寻找一本能够真正帮助我“看懂”VBA的书，而不是那种只能让我死记硬背代码的书。而这本书恰恰做到了这一点。它不仅仅是在教你写代码，更重要的是在培养你“编程思维”。书中的很多讲解都非常强调“逻辑性”，比如在讲解条件语句（If...Then...Else）时，作者会让你思考“如果……那么……否则……”，这种思考方式让我能够将现实中的问题转化为VBA可以理解的逻辑。而且，书中关于“错误处理”的章节，也让我受益匪浅。我之前写过的代码经常会因为一些意料之外的情况而崩溃，但这本书教会了我如何预见和处理这些错误，让我的程序更加健壮。还有一个我特别喜欢的部分，是关于如何利用VBA来优化Excel的性能。它提供了一些非常实用的建议，比如如何避免不必要的屏幕刷新，如何高效地读写数据等等。这些技巧对于处理大型数据文件非常有用。总而言之，这本书不仅仅是一本VBA教程，更像是一位良师益友，它不仅教会了我VBA的知识，更重要的是，它帮助我培养了独立解决问题的能力，让我能够更自信地面对Excel VBA编程的挑战。

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我真的要为这本书的案例设计点赞！它不是那种枯燥地罗列语法和函数的教材，而是通过一个个非常实用、贴近日常工作场景的案例，来引导我们学习VBA。比如，它有一个章节是关于如何自动化报表生成，这正是我工作中一直想解决的难题。我不再需要手动复制粘贴数据、调整格式，而是通过书中的指导，编写了一个能够自动从多个工作表中提取数据，并汇总到一个主报告中的宏。这个过程让我深刻体会到了VBA的强大之处。更棒的是，书中的每一个案例都提供了完整的代码，但它不会让你直接照搬，而是会详细解释每一行代码的作用，让你理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。这种理解式的教学方式，让我能够举一反三，学会根据自己的需求去修改和扩展代码。此外，书中还穿插了一些关于如何调试代码的技巧，比如如何设置断点、如何查看变量的值，这些都是我之前完全没有意识到的重要环节。通过这些调试技巧，我能够更快地找到自己代码中的错误，而不是像无头苍蝇一样乱撞。这本书让我感觉自己不再是那个只会使用Excel基本功能的小白，而是能够利用VBA来提升工作效率的“高手”。

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这本书的结构安排真的非常合理。它没有一开始就让你陷入复杂的代码海洋，而是从最基础的Excel对象模型开始讲起，比如工作表（Worksheet）、单元格（Range）等等，让你明白VBA是如何与Excel进行交互的。这就像学习一门新语言，先从字母和单词开始，然后再学习语法和句子。书中对这些基本对象的讲解非常透彻，并且通过大量的实例演示，让你能够直观地理解它们的功能。例如，在讲解“Range”对象时，它不仅展示了如何引用单个单元格，还介绍了如何引用区域、如何使用名称来引用单元格，以及如何通过属性和方法来操作这些单元格。而且，每个章节的结尾都会有一个小测验，这让我能够及时检验自己的学习成果，也让我明白哪些地方还需要加强。最令我惊喜的是，这本书在讲解到一些进阶概念，比如“事件驱动编程”时，也做得非常到位。它不是直接抛出概念，而是通过一个非常形象的例子，比如“当你在某个单元格输入特定内容时，就自动触发某个宏”，来让你理解事件是如何工作的。这种循序渐进、层层递进的学习方式，让我感到非常有条理，学习过程也很顺畅。

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