Excel 公式、函数与宏完全学习手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:362

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出版时间:2009-4

价格:39.80元

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isbn号码:9787030240422

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• 效率提升
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好的，这是一份关于一本假设名为《Excel 公式、函数与宏完全学习手册》的书籍的简介，但内容将完全聚焦于该书没有涵盖的主题，以满足您的要求。 --- 《数据分析的深度挖掘：Python与R语言实战指南》 简介 在当今数据驱动的世界中，仅仅掌握电子表格软件的强大功能已远远不足以应对复杂的数据挑战。本书《数据分析的深度挖掘：Python与R语言实战指南》旨在弥补传统工具学习路径的局限，将读者带入现代数据科学的核心领域。 我们假定读者已经熟悉了电子表格处理的基本操作，并希望将分析能力提升到一个新的台阶。因此，本书完全不涉及电子表格软件（如Microsoft Excel）的界面操作、基础公式构建、内置函数应用（如VLOOKUP, IF语句）或是VBA宏编程的入门知识。相反，我们将专注于构建可复用、可扩展且面向大规模数据的分析框架。 第一部分：Python数据生态系统精通 本部分将彻底抛弃表格环境的限制，深入探索Python作为数据科学首选语言的强大能力。 第一章：Python环境的搭建与基础（跳过基础语法） 本书假设读者对基本的编程概念有初步认识，并不包含Python变量、数据类型、循环或条件语句的详细讲解。我们将直接从环境配置入手，重点关注如何使用Anaconda和Jupyter Notebook构建高效的数据科学工作空间。我们将快速介绍虚拟环境的创建与管理，为后续的复杂项目打下基础。 第二章：Pandas：超越电子表格的数据结构 Pandas是Python数据分析的基石。本书将不会花费篇幅解释“什么是数据框”或“如何手动输入数据”。我们将直接进入高级数据操作层面： 多级索引与数据重塑： 深入理解MultiIndex，以及如何使用`pivot_table`、`stack`和`unstack`实现复杂的数据透视和拉伸，其复杂性远超传统电子表格的透视表功能。 高效内存管理： 探讨如何使用Categorical数据类型和数据类型降级，以优化处理百万行级别数据集时的内存占用，这是在内存受限环境下处理大型文件的关键。 时间序列的精细控制： 学习如何处理非标准频率的时间序列数据，使用`resample`进行高频数据的聚合与插值，以及处理闰年和夏令时带来的时区转换问题。 第三章：数据清洗与预处理的自动化 本书不会教授如何手动查找并替换错误单元格。我们的重点是自动化和规则驱动的清洗流程： 缺失值的高级插补： 探讨基于模型的插补方法（如使用KNN或回归模型预测缺失值），而非简单的均值或中位数填充。 异常值检测的统计学方法： 介绍Z-score、IQR方法在多维数据集中的应用，以及使用局部离群因子（LOF）等更精细的算法识别数据点。 文本数据（字符串）的规范化： 侧重于使用正则表达式（`re`模块）进行复杂的模式匹配和提取，以及处理非结构化文本数据的清洗流程。 第二部分：统计建模与推断 在这一部分，我们将转向数据的解释和预测，这是电子表格工具几乎无法触及的领域。本书完全不会涉及描述性统计的简单计算或使用内置统计函数进行基础求和。 第四章：科学计算库NumPy的核心 我们将专注于NumPy的高级应用，这是理解后续机器学习库的基础，不涉及如何用鼠标点击单元格来求和或平均。 广播机制（Broadcasting）： 深入剖析NumPy数组运算中的广播规则，理解向量化操作的底层逻辑，这是实现高性能计算的关键。 线性代数运算： 掌握矩阵乘法、特征值分解等操作，这些是许多高级算法（如PCA）的数学基础。 第五章：使用Statsmodels进行严谨的统计推断 本书将详细介绍如何使用Statsmodels库进行严肃的统计建模，而非仅计算一个简单的相关系数。 普通最小二乘法（OLS）的深度应用： 不仅是拟合模型，更侧重于模型诊断，包括异方差检验、多重共线性诊断（VIF）以及残差分析，确保模型假设的满足。 广义线性模型（GLM）： 介绍如何使用逻辑回归处理分类变量、泊松回归处理计数数据，这是处理非正态分布数据的标准方法。 第三部分：R语言在统计分析中的应用 本书的第三部分将切换到R语言环境，专门服务于那些需要利用R庞大统计包生态系统的用户。我们假设读者对R的函数式编程范式有基本了解，不会重述如何安装软件或基础的向量操作。 第六章：R中的数据处理与Tidyverse哲学 我们将深入学习Tidyverse生态系统，它提供了一种与传统统计软件截然不同的数据处理哲学。 dplyr的管道操作符： 专注于使用`%>%`（管道操作符）进行数据的链式操作，实现代码的可读性和效率，完全不同于电子表格中的公式嵌套。 tidyr： 掌握将“宽”数据转换为“长”数据的`gather`和`spread`（或其现代版本`pivot_longer`/`pivot_wider`），这是准备数据进行复杂统计分析的关键步骤。 第七章：数据可视化的高级定制（ggplot2） 本书不包含拖动图表类型、修改颜色或添加图例等基础操作。我们将使用`ggplot2`构建具有学术严谨性和高度定制性的图形： 分面（Faceting）与主题定制： 学习如何使用`facet_wrap`和`facet_grid`创建多变量的子图，并自定义图形的几何对象（Geoms）和统计变换（Stats）。 自定义图例与坐标轴： 掌握精确控制坐标轴的缩放、断点和标签，以及如何创建非标准的统计图，如提琴图（Violin Plots）或箱线图（Boxplots）的定制组合。 结语：从电子表格到数据工程的跨越 本书的最终目标是实现分析流程的自动化、重现性和可扩展性。我们明确地将讨论范围限制在需要强大编程能力和统计理论支持的领域，因此，任何关于Excel特定操作、宏录制、工作表函数或Power Query基础教学的内容均被刻意排除在外。本书是献给那些渴望利用Python和R语言的力量，对复杂、大规模数据集进行深度、科学分析的学习者的进阶指南。

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