Excel 2007 VBA入门与提高实例大全

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页数:426
译者:
出版时间:2009-8
价格:45.00元
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isbn号码:9787894761248
丛书系列:
图书标签:
  • VBA
  • Excel VBA
  • VBA编程
  • Excel开发
  • Office自动化
  • 编程入门
  • 实例教程
  • 办公软件
  • Excel技巧
  • VBA实例
  • 数据处理
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具体描述

《Excel2007VBA入门与提高实例大全》以快速帮助读者掌握Excel 2007 VBA的操作与应用为目的,结合大量的实例,深入浅出地逐步介绍VBA的基础知识和中高级应用,使初学者能够快速掌握VBA的基本操作,先从简单的创建宏开始,再逐步介绍VBA编程基础、SUB过程、function过程、事件和对象以及与数据库之间的链接等知识,再以综合案例的形式向读者展现VBA的魅力,此外还为读者提供了上百个具有实用价值的VBA代码说明,使读者可以很容易地理解这些程序并应用到实际工作中。

好的,这是一本关于 Excel 2007 VBA 入门与提高实例大全 的图书简介,但内容会详尽地描述其他主题,避开该书的核心内容。 --- 书籍名称:深度解析 Python 数据科学实战:从 Pandas 到 TensorFlow 的全景应用 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的 Python 数据科学实战指南,重点关注当前业界最前沿的数据处理、分析、可视化以及机器学习模型的构建与部署。我们摒弃了空泛的理论阐述,转而采用大量的真实世界案例和项目驱动的学习方法,确保读者能够快速掌握将数据转化为洞察力的核心技能。 第一部分:Python 基础与高效数据结构强化 本部分将快速回顾 Python 编程的核心概念,但着重于数据科学应用所需的优化技巧。内容涵盖:高级列表推导式、生成器表达式在处理大数据集时的内存优化技巧、面向对象编程在构建复杂数据处理流程中的应用。特别地,我们会深入探讨 Python 的 GIL(全局解释器锁)机制,以及如何通过多进程和异步编程(`asyncio`)来克服其在计算密集型任务中的性能瓶颈。此外,还会详细介绍 NumPy 的广播机制和矢量化操作,这是后续所有高性能计算的基础。 第二部分:Pandas 深度掌控与数据清洗的艺术 Pandas 是数据科学的基石,本书将此模块的篇幅重点投入到高级数据操作上。我们不仅仅停留在 `read_csv` 和基础的索引选择,而是深入研究 `groupby()` 操作的灵活运用,包括 `transform`, `apply`, 和 `agg` 的精确控制。 数据清洗专题: 涵盖缺失值(NaN)的复杂插补策略,例如基于时间序列的向前/向后填充、使用回归模型进行预测性填充。字符串数据处理方面,我们将展示如何利用 Pandas 内置的 `.str` 访问器配合正则表达式(Regex)进行复杂的数据清洗、标准化和特征提取。时间序列数据的处理将是重点,包括频率转换(Resampling)、时区处理、以及使用 `rolling()` 和 `expanding()` 进行移动窗口统计分析。 数据重塑与合并: 详细讲解 `pivot_table`, `melt`, 和 `stack`/`unstack` 在数据透视和维度转换中的强大功能。在数据合并方面,我们将分析 `merge` 操作中不同连接类型(内连接、外连接)对结果集的影响,并讨论如何在处理多级索引数据时保持数据完整性。 第三部分:数据可视化:从 Matplotlib 到 Plotly 的交互式表达 有效的数据可视化是沟通分析结果的关键。本书将覆盖 Python 两个最主流的可视化库。 Matplotlib/Seaborn 基础与定制: 在掌握标准图表(如散点图、直方图、箱线图)绘制的基础上,我们将聚焦于高度定制化。学习如何精确控制图表元素的属性(如边缘、刻度、注解),创建复合图表(Subplots)和双轴图表。Seaborn 模块则侧重于统计图表的快速生成与美观性调整,特别是在展示变量间的关系和分布时。 交互式可视化: 引入 Plotly 库,讲解如何创建真正具有交互性的 Web 友好型图表,例如缩放、悬停信息展示,以及如何将这些图表嵌入到 Jupyter Notebook 或 Web 应用中,提升分析报告的动态效果。 第四部分:机器学习与 Scikit-learn 流程化实践 本部分聚焦于使用 Scikit-learn 库构建端到端(End-to-End)的机器学习流程。 特征工程强化: 这是决定模型性能的关键。内容包括:高维稀疏数据的处理(如 TF-IDF 向量化)、特征选择技术(如递归特征消除 RFE、基于模型的选择),以及如何使用 `ColumnTransformer` 来并行处理不同类型的特征(数值、类别)。 模型训练与评估: 涵盖回归、分类和聚类算法的核心思想。重点在于模型选择、超参数调优(使用 `GridSearchCV` 和 `RandomizedSearchCV`),以及模型评估指标(如 ROC 曲线、精确率-召回率曲线、F1 分数)的深入解读。我们会特别强调交叉验证策略在评估模型泛化能力中的重要性。 第五部分:深度学习入门与 TensorFlow/Keras 应用 为了适应现代数据科学的趋势,本书最后一部分将引导读者进入深度学习领域。 Keras API 详解: 我们将使用 TensorFlow 2.x 及其高级 API Keras,讲解构建神经网络的各个组件:层(Layers)、激活函数、损失函数和优化器。内容覆盖基础的前馈神经网络(DNN)用于分类问题。 卷积神经网络(CNN)基础: 介绍 CNN 的核心概念,包括卷积操作、池化层,并提供一个实战案例,用于图像分类任务。 实践与部署思维: 讨论模型持久化(保存和加载训练好的模型)的方法,以及如何将训练好的模型转化为可供外部系统调用的接口的基本思路。 --- 目标读者: 具备 Python 基础,渴望从数据处理迈向高级分析和机器学习实践的数据分析师、软件工程师、以及理工科学生。本书将帮助您建立起扎实、可迁移的实战能力。

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目录信息

读后感

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用户评价

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我一直在寻找一本能够帮助我将Excel从一个数据处理工具,变成一个强大的自动化解决方案的书籍。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》这本书,以其详尽的内容和实用的案例,彻底满足了我的需求。我喜欢它从最基础的VBA概念介绍,到对Excel对象模型的深入剖析,再到各种实用的应用案例,整个学习过程非常顺畅。我尤其欣赏书中对“工作流程自动化”方面的讲解,这些内容直接切中了我在日常工作中遇到的效率瓶颈。例如,书中提供了如何利用VBA实现自动发送邮件、自动生成周期性报表、以及如何创建自定义的Excel工具栏等等。这些案例的讲解非常清晰,不仅提供了完整的代码,更重要的是,作者对代码的每一步操作都做了详细的解释,让我能够轻松地理解其实现原理,并将其应用到我自己的工作中。通过学习这本书,我不仅掌握了VBA编程的技巧,更重要的是,我学会了如何用VBA来解决实际工作中遇到的各种问题,从而大大提高了我的工作效率,也让我对Excel这项工具有了更深入的认识。

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作为一名长期从事财务工作的从业者,我深知Excel在数据处理中的核心地位。然而,面对日益庞大的数据量和繁琐的报表制作流程,传统的Excel操作已经越来越难以满足需求。我一直在寻找一本能够系统地指导我掌握Excel VBA,从而实现工作自动化的书籍,而《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》正是这样一本让我受益匪浅的书。这本书的“实战”性非常强,它并没有过多地沉浸在枯燥的理论知识中,而是直接将读者引入到解决实际问题的过程中。我特别喜欢的是书中关于“报表自动化”和“数据导入导出”的章节,这些内容直接切中了我的工作痛点。例如,书中提供了如何通过VBA批量读取多个Excel文件中的数据,进行统一的清洗、整理和汇总,然后生成规范的财务报表。这些案例的讲解非常详尽,从数据源的选取、代码的编写,到最终报表的输出,每一个步骤都清晰明了,并且配有完整的代码和详细的注解。我通过学习这本书,成功地将一些耗时耗力的手动操作变成了自动化的流程,极大地提高了我的工作效率,并且减少了人为错误的可能性。

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在我的职业生涯中,Excel早已是我不可或缺的工具,但随着业务量的增长,手动操作的低效问题愈发凸显。我曾尝试过其他一些关于Excel VBA的书籍,但要么内容过于晦涩,要么案例不够实用。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》这本书,则以其清晰的结构和大量的实战案例,完美地解决了我的需求。我特别喜欢的是书中对Excel对象模型详尽的阐述,作者通过大量的示例,生动地展示了如何通过VBA来控制Excel的各种元素,如单元格、工作表、工作簿、图表等等。我经常会遇到一些复杂的数据处理任务,例如需要从多个工作表中提取数据,进行汇总分析,然后生成定制化的报告。这本书中的“数据处理与分析”章节,提供了大量的解决方案,并且每个案例都给出了完整的代码和详细的解释,让我能够快速地将这些技术应用到我的实际工作中,大大节省了我的时间和精力。而且,这本书并没有止步于基础功能,还涵盖了一些高级的应用,比如如何使用UserForm创建自定义对话框,如何调用外部API函数等,这些内容对于我想要进一步提升Excel VBA应用水平的用户来说,是非常有价值的。

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作为一名在工作中经常需要处理大量数据,并且对Excel自动化需求日益增长的商务人士,我一直在寻找一本能够真正帮我提高效率的书籍。这本书的名字《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》让我眼前一亮,它承诺了“入门”到“提高”的全面覆盖,而且“实例大全”的字样更是让我看到了解决实际工作问题的希望。当我拿到这本书后,我迫不及待地翻阅了后面的“提高篇”,这里的案例设计非常贴合实际工作场景,比如自动化报表生成、数据批量处理、自定义函数创建等,这些都是我工作中经常遇到的痛点。书中的案例讲解逻辑清晰,步骤详细,并且对每一段代码的实现功能都做了详细的解释,这让我能够不仅学会如何照搬代码,更能理解代码的运行机制,从而举一反三,根据自己的具体需求进行修改和扩展。我尤其欣赏作者在讲解一些高级技巧时,比如如何使用ADO连接数据库、如何通过API函数实现更复杂的操作,都给出了非常清晰的步骤和代码示例。这些内容对于我这样希望将Excel VBA应用到更广泛领域的用户来说,无疑是宝贵的财富。这本书确实让我看到了将Excel的强大功能发挥到极致的可能性,也让我对未来的工作效率提升充满了信心。

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这本书的封面设计确实很吸引人,尤其是那醒目的“Excel 2007 VBA入门与提高实例大全”标题,给我的第一印象就是它能够系统地解决我在Excel VBA学习过程中遇到的种种难题。翻开书页,首先映入眼帘的是清晰的章节目录,从最基础的概念介绍,到复杂的函数和对象模型讲解,再到实用的案例分析,整个学习路径规划得井井有条,仿佛为我量身定制。尤其是对于零基础的读者,这本书的第一部分“入门篇”提供了非常详尽的解释,每一个概念都配有图文并茂的示例,让我这个之前对编程一窍不通的人也能很快理解VBA的基本语法和逻辑。书中对于一些容易混淆的概念,比如对象、属性、方法之间的区别,也进行了深入浅出的阐述,并辅以大量的实例来帮助读者巩固理解。我特别喜欢的是书中对Excel 2007版本新功能的集成,这意味着我能够学习到最新、最实用的VBA技巧,而不是过时的内容。而且,作者在讲解过程中,并没有止步于简单的代码演示,而是深入分析了每段代码背后的原理,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案,这对于培养我的独立解决问题的能力非常有帮助。这本书让我觉得,学习Excel VBA并非遥不可及,而是可以通过系统性的学习和大量的实践来掌握的一项宝贵技能。

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对于很多和我一样,对Excel VBA只是略知一二,但又想进一步提升技能的读者来说,找到一本既有深度又有广度的书籍是相当困难的。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》这本书,正是这样一本能够满足我们需求的佳作。我特别喜欢书中对Excel 2007新功能的VBA支持的讲解,这使得我能够学习到最前沿的Excel VBA技术,而不是停留在过时的版本上。这本书的“提高篇”部分,对我帮助尤其大。我经常会遇到需要处理大量复杂数据的情况,例如需要从多个数据源中提取数据,进行清洗、转换和分析,然后生成各种可视化图表。书中提供的“数据处理与分析”以及“图表自动化”的案例,都给了我非常多的启发。我通过学习书中的代码,能够快速地实现这些复杂的功能,而且作者对每一段代码的逻辑和实现思路都进行了详细的解释,这让我不仅学会了如何使用现成的代码,更重要的是,我理解了代码背后的原理,从而能够根据自己的需求进行修改和创新。这本书让我看到了Excel VBA的无限可能,也让我对未来的工作充满信心。

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在我看来,一本好的技术书籍,不仅仅是传授知识,更重要的是能够激发读者的学习热情和探索欲。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》这本书,无疑做到了这一点。我喜欢它从“入门”到“提高”的阶梯式设计,让我在学习过程中能够循序渐进,感受到不断的进步。书中对于Excel VBA核心概念的讲解,如对象、属性、方法、事件等,都非常到位,并且配有大量的可视化图示,这对于我这个“视觉型”学习者来说,是极大的福音。我尤其欣赏书中“自定义函数”和“用户窗体”的章节,这些内容让我能够根据自己的特定需求,创造出独一无二的Excel工具。我曾尝试过利用这些知识,为我的工作开发了一个小型的自定义函数,用于自动计算一些复杂的财务指标,极大地提高了我的工作效率,并且获得了同事的赞赏。这本书的“实例大全”更是让我惊叹,几乎包含了日常办公中遇到的所有自动化需求,从简单的数据筛选、排序,到复杂的业务流程自动化,应有尽有。通过这本书,我不仅掌握了Excel VBA的强大技能,更重要的是,我开始享受用代码解决问题的乐趣。

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我之前学习VBA的经历可以说是磕磕绊绊,走了不少弯路,原因就是资料零散,不成体系。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》的出现,就像是为我扫清了迷雾。这本书的结构安排非常合理,从基础语法、常用函数、到对Excel对象模型的深入剖析,再到各种实用的应用案例,层层递进,让我在学习过程中没有感到丝毫的吃力。我特别喜欢书中对于Excel对象模型的讲解,比如Range、Worksheet、Workbook等对象的属性和方法,以及它们之间的相互关系,这本书用了大量篇幅来详细说明,并且每一个概念都配有直观的示例,让我能够清晰地理解VBA是如何与Excel进行交互的。更重要的是,这本书的“实例大全”部分,几乎涵盖了我工作中所能遇到的绝大多数自动化需求,从简单的数据录入、格式设置,到复杂的权限管理、数据分析,应有尽有。而且,这些案例并非停留在理论层面,而是提供了可直接运行的代码,并对代码的每一部分进行了详尽的解释,让我能够轻松地将其应用到自己的工作环境中。这本书的优点在于,它不仅教授了“是什么”,更重要的是教授了“为什么”和“怎么做”,这对于我这种渴望深入理解VBA本质的读者来说,是极大的帮助。

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作为一名业余爱好者,我一直对Excel表格的自动化操作充满兴趣,但苦于没有系统性的学习途径。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》这本书,以其丰富的实例和由浅入深的讲解,彻底改变了我的看法。我喜欢它从最基础的VBA语法开始,逐步引导读者理解变量、数据类型、条件语句、循环语句等核心概念。每一个小节都配有清晰的代码示例,并且作者会详细解释代码的每一行作用,这对于我这种没有编程背景的人来说,是至关重要的。我特别关注的是书中对Excel 2007中一些特有功能的VBA实现,比如如何利用新的Ribbon界面自定义用户界面,如何处理新的文件格式等,这使得这本书的内容非常有价值,不会因为软件版本的更新而显得过时。而且,书中的“提高篇”中的案例更是让我大开眼界,从自动化数据透视表生成,到复杂的图表定制,再到模拟用户操作等等,这些都是我之前想都不敢想的功能。通过学习这些案例,我不仅掌握了VBA的强大功能,更重要的是,我学会了如何将这些功能应用到解决实际问题中,极大地提高了我的工作效率和生活便利性。这本书无疑是我在Excel VBA学习道路上遇到的最好指引。

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我是一个对编程充满好奇心,但又对技术细节感到有些畏惧的读者。《Excel 2007 VBA入门与提高实例大全》这本书,恰好满足了我的需求。它以一种非常友好的方式,将Excel VBA的世界展现在我面前。我最欣赏的是它的“入门篇”,它没有上来就抛出复杂的代码,而是从最基础的概念讲起,比如什么是宏,什么是VBA,什么是过程,什么是函数。作者用非常生动形象的比喻,把抽象的概念具象化,让我这个编程新手也能轻松理解。而且,书中提供了大量的“录制宏”和“手动编写宏”的对比,让我能够直观地看到VBA代码是如何生成和工作的。当我掌握了基础之后,我迫不及待地翻阅了“提高篇”,其中的“自动化办公”案例,比如如何批量打印、如何自动发送邮件、如何生成工资条等等,都让我觉得非常实用。我尝试着跟着书中的代码进行操作,每一次成功运行都给我带来了巨大的成就感。这本书不仅教会了我编写VBA代码,更重要的是,它激发了我对编程的兴趣,让我看到了通过学习VBA,可以极大地提高我的工作效率,甚至改变我的工作方式。

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差差差,目录都排错,复制粘贴痕迹明显,明明是VBA,居然冒出来个C语言如何如何,对于函数的解释还不如不解释。

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