新编Excel 2007电脑办公入门提高与技巧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京科海电子出版社

作者:陈慧娟

出品人:

页数:465

译者:

出版时间:2008-6

价格:49.80元

装帧:

isbn号码:9787030217240

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 电脑技巧
• Excel2007
• 入门
• 提高
• 办公入门
• 数据处理
• 电子表格
• 办公效率

现代数据处理与分析的基石：《精通Python数据科学实战》 一、 书籍定位与目标读者 本书《精通Python数据科学实战》旨在成为数据科学领域，特别是侧重于使用Python语言进行实际项目操作的专业人员、高级数据分析师、机器学习工程师以及希望从传统数据处理转向现代数据科学工作流的IT专业人士的首选参考手册。 本书的编写立足于当前业界最前沿的数据处理框架和分析方法论，深度聚焦于Python生态系统中的核心库——NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn和TensorFlow/PyTorch。我们不追求对特定办公软件（如Excel的特定版本功能）的宏观介绍，而是专注于编程驱动的数据生命周期管理，从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）、建模、评估到最终部署，提供详尽的、可复现的代码示例和实战案例。 目标读者应具备一定的编程基础，熟悉基本的编程逻辑，并对数据分析抱有浓厚的兴趣。对于希望将数据转化为可执行商业洞察的专业人士而言，本书提供的实战技能是构建个人核心竞争力的关键。 二、 内容结构与深度剖析 本书共分为五大部分，共计十八章，内容循序渐进，确保读者能从基础工具的使用，逐步迈向复杂的模型构建与优化。 --- 第一部分：Python环境与数据科学基础工具箱（第1-4章） 本部分旨在为读者构建坚实的技术基石，不涉及任何图形化界面的操作技巧，而是深入底层代码的效率优化。 第1章：高性能计算基石——深入理解NumPy 本章全面解析NumPy数组（ndarray）的内存布局、向量化操作的内在原理。重点讲解如何利用广播机制（Broadcasting）进行高效的数学运算，并提供大量关于大型数据集矩阵运算的性能对比测试，确保读者理解为何NumPy是Python数据科学的性能核心。 第2章：数据处理的瑞士军刀——Pandas精要 本书对Pandas的讲解侧重于“数据清洗与重塑”的艺术。内容涵盖Series与DataFrame的高级索引（如`.loc`与`.iloc`的精确控制）、多级索引（MultiIndex）的应用、时间序列数据的处理（重采样、时区转换），以及使用`apply()`, `map()`, `agg()`进行复杂聚合操作的性能优化技巧。特别探讨了如何高效处理缺失数据，包括基于模型的插补方法，而非简单的均值填充。 第3章：数据结构设计与数据流管理 本章讨论在大型项目中如何设计合理的数据结构来存储中间计算结果，以及如何使用`Dask`等库对超出内存限制的数据集进行分布式计算的初步实践。强调数据版本控制（Data Versioning）在项目中的重要性。 第4章：Python环境与依赖管理最佳实践 详述使用Conda或Poetry进行项目环境隔离的必要性，以及如何编写健壮的`requirements.txt`或`pyproject.toml`文件，确保代码在不同机器间的可移植性。 --- 第二部分：数据探索、可视化与洞察提取（第5-7章） 本部分侧重于如何通过编程手段快速洞察数据背后的故事，所有可视化均通过代码生成。 第5章：探索性数据分析（EDA）的编程范式 介绍如何使用Pandas的描述性统计功能结合自动化脚本生成详细的数据质量报告。重点讲解如何利用`Sweetviz`或自定义脚本快速生成包含分布图、相关性矩阵热力图的综合报告。 第6章：精通Matplotlib与Seaborn的高级定制 本书跳过基础的折线图和柱状图绘制，直接深入到更专业的图表类型：箱线图（Box Plots）、提琴图（Violin Plots）、散点图矩阵（Pair Plots）以及网络图的可视化基础。详细讲解如何使用Matplotlib的面向对象接口（Figure, Axes对象）对图表元素进行像素级的精确控制，以满足专业报告的需求。 第7章：交互式可视化与报告生成 介绍`Plotly`和`Bokeh`等交互式库，展示如何创建可缩放、可钻取的动态数据仪表板原型，强调这些工具在Web部署中的应用潜力，区别于静态报告的局限性。 --- 第三部分：机器学习建模与算法实现（第8-12章） 这是本书的核心实战部分，完全围绕Scikit-learn框架展开，并引入深度学习的入门概念。 第8章：Scikit-learn工作流的标准化 详细解析估计器（Estimator）、转换器（Transformer）和管道（Pipeline）的组合应用。重点演示如何使用`ColumnTransformer`实现异构数据类型的预处理，并使用`GridSearchCV`和`RandomizedSearchCV`进行系统性的超参数调优。 第9章：监督学习：回归与分类算法的深度应用 不仅讲解线性回归和逻辑回归，更深入探究梯度提升机（GBM）的原理，并提供使用`XGBoost`和`LightGBM`进行大规模结构化数据预测的实战代码。特别关注模型的可解释性——使用SHAP值对复杂模型决策进行事后分析。 第10章：无监督学习与降维技术 涵盖K-Means、DBSCAN等聚类算法的实际应用场景，并重点介绍主成分分析（PCA）和t-SNE在数据可视化降维中的精确使用方法与局限性讨论。 第11章：模型评估、选择与偏差-方差权衡 本书强调严谨的评估体系，深入讨论交叉验证策略（如GroupKFold, StratifiedKFold）、指标选择（F1, AUC-ROC, PR曲线），以及如何通过正则化和集成方法来诊断和缓解过拟合问题。 第12章：深度学习的Pythonic入门：TensorFlow/Keras基础 介绍如何使用Keras API快速构建第一个多层感知机（MLP）用于分类任务，重点关注数据张量（Tensor）的维度操作和模型编译流程，为后续的复杂网络学习打下基础。 --- 第四部分：高级数据工程与M LOps实践（第13-15章） 本部分关注如何将模型投入实际生产环境，侧重于自动化和效率。 第13章：特征工程的自动化与管道化 探讨特征构建的高级技术，如特征交叉、目标编码（Target Encoding）。利用`Featuretools`库探索自动特征生成，并确保所有特征转换步骤都被无缝集成到Scikit-learn Pipeline中，以避免训练/测试数据泄露。 第14章：模型序列化与部署基础 讲解使用`Joblib`或`Pickle`保存训练好的模型对象。介绍使用`Flask`或`FastAPI`框架搭建一个简单的RESTful API服务，用于实时接收数据并返回预测结果的基础架构。 第15章：数据采集与Web抓取 侧重于使用`Requests`和`BeautifulSoup`进行结构化数据源的获取，并讲解如何合法、高效地处理反爬虫机制，以及如何将抓取到的非结构化数据转化为Pandas可用的DataFrame。 --- 第五部分：前沿应用与性能优化（第16-18章） 第16章：自然语言处理（NLP）的编程基础 介绍使用`NLTK`和`SpaCy`进行文本预处理，包括分词、词干提取、词性标注。重点讲解TF-IDF向量化与Word2Vec嵌入在文本分类任务中的实现。 第17章：数据科学中的并行计算与加速 探讨`Joblib`的并行化功能，以及使用`Numba` JIT编译器对关键函数进行即时编译加速的方法。展示如何识别代码中的性能瓶颈并应用相应的加速技术。 第18章：数据科学项目管理与文档化 强调使用`Jupyter Notebook`进行迭代开发后的代码重构。讲解如何使用Sphinx或MkDocs为数据科学项目生成专业的技术文档，确保整个分析过程的透明性和可重复性。 --- 总结：超越电子表格的限制 本书承诺提供一套完整的数据科学技能栈，完全避开对电子表格软件（如Excel）的特定版本功能、界面操作、宏命令（VBA）等内容的讲解。我们的焦点是用代码驱动、面向大规模数据和复杂算法的现代数据处理范式，为读者在数据驱动决策的时代提供坚实的、可扩展的技术能力。本书中的每一个概念都通过实际的、可运行的代码片段进行验证，确保理论与实践的完美结合。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量和印刷细节也体现了出版方的用心，这对于一本需要频繁翻阅的参考书来说至关重要。纸张的质感很好，不是那种廉价的反光纸，阅读起来眼睛不容易疲劳，即使在长时间的夜间学习中，也能保持相对舒适的视觉体验。而且，这本书的开本设计也非常人性化，它足够便携，可以轻松地放在公文包里，需要时随时拿出来查阅，又不会因为太小而牺牲掉图文的清晰度。我尤其欣赏它在关键公式或代码块的展示上所使用的加粗和框线设计，这些视觉上的强调，使得我在快速浏览目录或章节时，能迅速定位到我最想复习的那部分内容，极大地提高了查找效率。相较于我之前买的一些电子版教材或者排版混乱的盗版书，这本书在细节上的打磨，真正体现了“工欲善其事，必先利其器”的道理。它不仅是一本知识的载体，更是一件令人愉悦的阅读工具，让我每次拿起它都充满学习的期待，而非应付任务的敷衍。

评分☆☆☆☆☆

从整体结构布局来看，这本书的逻辑性构建得非常严谨，它似乎是按照一个职场人士从新手到熟练的认知曲线来设计的，层次分明，过渡自然。初期的章节内容侧重于基础概念的夯实，确保读者对Excel的数据模型有一个正确的认识，比如对绝对引用和相对引用的理解，这些看似基础的点，恰恰是后面复杂运算的基石，作者在这里花了足够的篇幅来消除歧义，做得非常负责任。随后，内容逐渐过渡到函数的高级应用，然后才是数据可视化和宏录制等进阶内容。这种循序渐进的安排，避免了初学者在初期就因为遇到难度过大的内容而产生畏难情绪，也保证了有一定基础的读者不会觉得前面内容过于拖沓。特别是它在介绍图表制作时，不仅展示了如何生成图表，更深入地探讨了如何选择“最合适的”图表类型来传达信息，比如在展示时间序列数据时，应该偏爱折线图而非柱状图，并解释了背后的认知心理学原理。这种对“为什么”的探讨，让这本书的价值提升到了理论指导的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，非常接地气，完全没有那种高高在上的技术腔调。它就像一个老朋友在跟你分享他多年积累的工作经验，那种亲切感是很多官方教材所缺乏的。我特别喜欢它在介绍一些效率技巧时所用的口吻，比如在讲到合并单元格的弊端时，作者用了个很形象的比喻：“千万别让你的数据变成一块大杂烩，后期处理起来会哭的！”这种带有个人情感色彩的表达，让那些原本枯燥的软件规则变得生动有趣，更容易被大脑记住。再者，书中的案例选择非常贴合我们国内的工作环境，而不是照搬国外的那些不切实际的商业案例。无论是税务报表的简化处理，还是 HR 部门的员工考勤统计，这些都是我工作中经常遇到的“老大难”问题，而这本书都提供了立即可用的解决方案模板。这种“所学即所用”的即时反馈，极大地增强了我继续学习下去的动力，让人感觉这本书的每一个章节都是为我的工作量身定制的，读起来毫无压力，只有不断解决问题的成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真是让人眼前一亮，色彩搭配得非常到位，那种沉稳又不失活泼的视觉感受，一下子就抓住了我的注意力。特别是那些关键操作步骤的图解，简直是教科书级别的清晰度，每一个鼠标点击的位置、每一个菜单的层级，都标注得清清楚楚，即便是像我这种对软件操作比较迟钝的人，也能很快跟上节奏。我记得我刚开始接触电子表格时，光是理解那些复杂的函数嵌套关系就头疼不已，感觉就像在阅读一本外星文。但这本书在讲解核心功能，比如数据透视表和VLOOKUP函数时，它没有直接堆砌那些晦涩难懂的官方术语，而是采用了非常贴近日常工作场景的例子，比如“如何快速整理一个季度销售报表”或者“如何匹配两个员工信息表的数据”。这种由浅入深的叙事方式，让学习过程变得更像是一场探索而非枯燥的训练。而且，书中的“小贴士”栏目设计得尤其巧妙，总能在关键节点提供一些提高效率的快捷键或者隐藏功能，这些零散却极有价值的信息，让这本书的实用价值大大超越了一般的入门教材，它真正做到了将“入门”与“提高”有机地结合起来，让人感觉自己手里拿的不是一本工具书，而是一位经验丰富的同事在手把手地指导你。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，作者在内容的深度挖掘上确实下了大功夫，尤其是在处理一些复杂的数据分析场景时，这本书展现出的专业性让我非常惊喜。它并没有停留在基础的单元格格式设置和简单公式的层面，而是深入探讨了如何利用Excel进行更深层次的商业智能（BI）的初步实践。比如，关于条件格式的运用，它不仅仅教你如何设置“大于某个值就变色”，而是详细拆解了如何结合使用公式，实现动态预警机制，比如当库存低于安全线时，自动高亮并弹出提示信息，这种高级应用是很多同类书籍会避开或者草草带过的地方。更值得称赞的是，书里对数据验证和数据透视表切片器的联动操作做了非常详尽的步骤分解，这对于需要频繁进行多维度数据筛选和报告生成的职场人士来说，简直是福音。阅读这本书的过程中，我几次停下来，不是因为看不懂，而是因为被作者提供的某个解决方案的精妙性所折服，感觉自己的工作效率瞬间提升了一个档次，这绝对不是一本只能用来“翻一翻”的书，而是需要反复研读并应用到实际工作中的一本实战手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆