Excel公式、函数与图表 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:396

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出版时间:2008-5

价格:49.80元

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isbn号码:9787111236740

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• Excel
• 公式
• 函数
• 图表
• 数据分析
• 办公软件
• 效率工具
• 电子表格
• 学习
• 教程

好的，这是一份关于一本名为《编程基础与实践》的图书的详细简介，其内容完全不涉及Excel公式、函数与图表： --- 《编程基础与实践：从零构建你的数字思维》 内容概要与定位 本书《编程基础与实践：从零构建你的数字思维》是一部旨在引导初学者系统掌握现代软件开发核心理念和基础编程技能的权威指南。它立足于“计算思维”的培养，而非针对特定应用场景的工具讲解，确保读者建立起坚实的计算机科学基础。 本书的主线内容围绕 Python 语言展开，因为它在易读性、广泛的应用领域以及在教学中的高效性方面表现出色。我们选择 Python 作为引入编程世界的媒介，但其传授的底层逻辑和设计思想是跨语言通用的。 全书共分为五大部分，层层递进，从最基础的计算机工作原理切入，逐步深入到数据结构、算法设计，最终通过项目实战展示如何构建完整的、可运行的应用程序框架。 --- 第一部分：计算思维的启蒙与环境搭建 (约 300 字) 本部分是读者的起点，重点在于理解“程序”的本质，而非学习具体语法。我们首先探讨计算机是如何“思考”的——二进制、冯·诺依依曼结构的基本概念，帮助读者建立对底层硬件的宏观认知。 随后，我们详细讲解 Python 环境的安装、配置与管理。这包括安装官方解释器、配置虚拟环境（Virtual Environments），并介绍流行的集成开发环境（IDE，如 VS Code 或 PyCharm）的基础操作。我们强调配置环境的重要性，这关乎后续开发的效率与规范。 核心概念引入包括：变量的本质、数据类型（整数、浮点数、布尔值）的内存表示，以及如何使用注释和遵循基本的代码风格规范（PEP 8）。我们通过一系列小型练习，确保读者能够独立运行“Hello, World!”程序，并理解程序执行的生命周期。本部分旨在消除初学者对“黑盒子”的恐惧，将程序视为一种清晰的、可预测的指令序列。 --- 第二部分：程序控制流与模块化编程 (约 350 字) 掌握了基本的数据类型后，本部分将重点讲解如何控制程序的执行路径，这是实现复杂逻辑的基础。 控制流的学习包括三大支柱：顺序执行、选择结构（`if`/`elif`/`else` 语句）和循环结构（`for` 循环与 `while` 循环）。我们深入探讨循环中的控制关键字，如 `break` 和 `continue`，并通过设计迷宫求解、素数判断等经典问题，巩固循环的嵌套与优化。 进入函数（Functions）的章节，我们将从“代码复用”的角度定义函数的重要性。详细讲解函数的定义、参数传递机制（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数 `args` 和 `kwargs`），以及返回值的设计艺术。我们特别关注函数的作用域（Scope）问题，区分全局变量和局部变量，这是避免程序出错的关键。 此外，本部分引入模块化的概念，教授如何使用 `import` 语句导入标准库（如 `math`, `random`）以及如何将自己的代码组织到不同的 `.py` 文件中，构建可维护的脚本结构。 --- 第三部分：核心数据结构与抽象 (约 400 字) 数据结构是组织和管理信息的方式，直接决定了程序的性能和可扩展性。本部分专注于 Python 内置的、面向对象的核心数据结构。 1. 序列类型 (Sequences)：详细解析列表（List）的动态特性、元组（Tuple）的不可变性及其在函数返回中的应用。重点讲解列表推导式（List Comprehension）作为高效构建列表的现代方法。 2. 集合类型 (Sets)：探讨集合的无序性和唯一性，以及其在快速查找、差集、并集运算中的强大能力。 3. 映射类型 (Mappings)：深入讲解字典（Dictionary），分析其基于哈希表的内部工作原理，阐明键值对查找的高效性。 在掌握内置结构后，本书会过渡到自定义抽象数据类型 (ADT) 的概念。我们通过实例展示如何使用类（Class）来封装数据和操作，初步接触面向对象编程（OOP）的核心思想，为后续复杂系统的构建打下基础，强调数据结构与算法的结合。 --- 第四部分：算法基础与问题求解 (约 350 字) 理论知识的价值最终体现在解决实际问题的能力上。本部分是本书的“算法核心”，旨在训练读者的逻辑推理和效率优化能力。 我们不追求高深的理论证明，而是聚焦于经典算法的实现和分析。内容涵盖： 排序算法：实现并对比冒泡排序、选择排序、插入排序，并引入更高效的归并排序（Merge Sort）与快速排序（Quick Sort）的逻辑框架。 搜索算法：对比线性搜索与二分查找（Binary Search）的效率差异，并讨论其适用场景。 算法分析方面，我们将引入时间复杂度（Time Complexity）的概念，使用 大 O 记法 (Big O Notation) 来评估不同算法在处理大规模数据时的性能表现。读者将学会判断一个解决方案是“可行”还是“高效”的关键标准。 此外，本书还将包含递归（Recursion）的概念讲解，通过斐波那契数列和阶乘计算，展示递归调用栈的工作流程。 --- 第五部分：异常处理、文件操作与项目实践 (约 100 字) 最后一部分将程序带入真实的应用环境。 异常处理 (Error Handling) 章节会详细介绍 `try`, `except`, `finally` 块的使用，教会读者如何优雅地捕获和响应运行时错误，保证程序的健壮性。 文件 I/O (Input/Output) 部分，重点讲解如何读写文本文件（`.txt`）和结构化数据文件（如 JSON 格式），这是程序与外部世界交换信息的基础。 本书以一个小型命令行工具（CLI）项目作为收尾，例如一个待办事项（To-Do List）管理器，该项目整合了函数、字典、文件读写和异常处理，让读者体验完整软件开发流程的闭环。 --- 总结 《编程基础与实践》提供了一条清晰、扎实的路径，帮助读者从零开始，构建起强大的计算思维和面向对象的设计能力。它专注于“为什么这样设计代码”和“如何写出更有效率的指令”，是渴望进入软件开发领域、但需要坚实基础的每一个学习者的理想伙伴。 ---

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这本书的叙事节奏非常适合我这种白天需要处理大量实际工作，只能在晚上集中学习的人。它不是那种一次性灌输大量知识的教材，而更像一本可以随时翻阅的“工具箱+方法论手册”。我在处理一个跨部门协作项目时，遇到了一个棘手的日期计算难题，涉及到跨年度的工时统计。抱着试试看的心态，我翻到了书中的日期与时间函数章节，惊喜地发现作者不仅提供了解决我当前问题的精确公式，还扩展讲解了闰年处理和时区转换的潜在陷阱。这种前瞻性的指导，避免了我未来可能遇到的更多麻烦。此外，书中对宏的引入部分，虽然篇幅相对精简，但清晰地指明了何时应该放弃纯函数操作，转而利用VBA来构建更健壮的自动化流程。这体现了作者对工具局限性的深刻认识，引导读者建立起一个全面的工作流程视图，而不是仅仅局限于电子表格的固有功能。

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这本书的内容深度着实令我惊喜，它远远超出了我对一般入门教程的预期。深入阅读后，我发现作者并非仅仅罗列公式的语法，而是着重于“思维”的培养。例如，在讲解VLOOKUP和INDEX/MATCH的替代性应用时，书中不仅对比了两者的效率差异，还深入探讨了在不同数据结构下选择哪一种才是最优解，这种对底层逻辑的剖析，让我对数据关联有了更深层次的理解。更值得称赞的是，书中对数据可视化部分的处理也十分到位。它没有停留在简单的柱状图和饼图，而是详细介绍了如何利用条件格式和数据条来创建“迷你图表”，使枯燥的数据报表瞬间变得生动直观，极大地提升了报告的说服力。我个人认为，这本书的价值在于它成功地将那些看似遥不可及的“数据分析大师”技巧，拆解成了可以被任何人学习和掌握的模块。它强调的不是“你会不会用”，而是“你能不能用得巧，用得好”。读完相关章节，我立刻动手修改了我手头上一个效率低下的旧报告，效果立竿见影。

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我花了几天时间仔细研读了这本书中关于数据清洗与预处理的部分，可以说，这部分内容是全书的“黄金地段”。很多市面上的书籍往往轻描淡写地带过这个环节，但这本书却投入了大量的篇幅，详细介绍了如何利用强大的文本函数和逻辑判断来处理那些格式不一、含有杂项字符的原始数据。我尤其欣赏作者在处理“异常值检测”时所采用的统计学方法，它不是简单地给出公式，而是解释了为什么在特定情况下需要使用中位数而非平均值进行比较。这种深入到方法论层面的讲解，使得读者在面对未曾遇到的新数据类型时，也能够举一反三，灵活应对。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的数据架构师进行现场指导，每一个操作背后都有明确的理由和长远的考虑。书中的字体和排版也极为考究，关键函数和公式被加粗或用不同颜色标记，使得在快速查阅时能够迅速定位所需信息，这一点在实际工作中非常重要，大大节省了翻找资料的时间。

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坦白说，市面上关于电子表格的书籍汗牛充栋，但大多缺乏灵魂。这本书的独特之处在于，它不仅教授“术”，更阐述了“道”。在章节的过渡部分，作者穿插了一些关于“数据驱动决策”的观点，探讨了如何将复杂的分析结果转化为简洁易懂的商业洞察。例如，在讲解如何构建动态仪表板时，书中强调的首要原则不是图表的炫酷程度，而是信息传达的效率。这促使我在使用书中技巧时，不断反思：“我做这个分析的目的是什么？”这种对目标导向的强调，极大地提升了我使用工具的效率和目的性。书中对一些相对冷门但极其强大的数组公式的讲解，也是教科书级别的细致，通过拆解复杂的嵌套结构，让原本令人望而生畏的技巧变得触手可及。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更像是一本关于如何用数据提升工作质量的哲学指南，其提供的价值是复合型的，远超出了其物理形态所能承载的范畴。

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这本书的装帧设计得相当不错，封面色彩搭配和谐，给人一种专业而又不失亲和力的感觉。初次翻开，我就被其中详尽的目录结构所吸引。它似乎为数据分析爱好者提供了一张清晰的路线图，从最基础的数据整理到更高级的自动化处理，层层递进。我特别留意了其中对特定行业应用场景的描述，比如财务报表分析和市场趋势预测。这些案例的设置非常贴近实际工作需求，而非空泛的理论堆砌。作者在讲解每一种工具的使用时，都配有清晰的步骤图解，这对于初学者来说无疑是极大的帮助。我尝试跟着书中的步骤完成了一组复杂的数据透视操作，整个过程行云流水，没有遇到任何理解上的障碍。这种将理论与实践无缝结合的编排方式，让学习过程充满了成就感。书中的语言风格平实易懂，没有过多的技术术语堆砌，即便是对数据处理不甚熟悉的人，也能很快抓住核心要点。整体而言，这本书给我的第一印象是：结构严谨，内容实用，是案头必备的参考资料。

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