具体描述
《办公自动化技能教程》从办公自动化的实际应用出发，以“实例驱动”+“同步实训”的编写方式介绍了办公自动化的基本理论和实用操作技能，具有概念清晰、系统全面、实用性强和突出技能培训等特点。全书共11章，内容包括：办公自动化概述、办公中文档的基本操作、办公中文档的高级应用、办公中表格的基本应用、办公中的数据处理、办公中演示文稿的制作、Office办公组件的综合应用、局域网络资源的应用、Internet网络资源的应用、办公中的其他常用软件的使用和常用办公设备的使用。为了便于学生学习和教师授课，每章前面都列出了教学目标和教学内容，后面给出了本章习题或实训。
《办公自动化技能教程》可以作为高职高专院校文秘类、管理类、财经类、信息类等专业办公自动化课程的教材、教学参考书或办公自动化的培训教材，也可作为从事办公自动化人员的参考资料。
《数据分析实战：从入门到精通》 内容简介 本书旨在带领读者系统地掌握数据分析的核心技能与方法，将理论知识与实际应用深度结合，帮助读者应对日益增长的数据挑战，从中挖掘有价值的洞察，做出更明智的决策。全书内容由浅入深，覆盖数据分析的各个关键环节，适合零基础的初学者，也为有一定经验的数据从业者提供进阶的指引。 第一部分：数据分析基础理论与思维 在开始数据分析之前，建立正确的数据观和思维方式至关重要。本部分将从数据分析的定义、目的、价值出发，阐述数据分析在不同行业和业务场景中的应用。我们将深入探讨数据分析的整个生命周期，包括数据采集、数据清洗、数据探索、模型构建、结果解读与可视化等阶段。同时，本书强调逻辑思维、批判性思维在数据分析中的重要作用，指导读者如何提出有价值的分析问题，如何科学地设计分析方案，以及如何客观公正地评估分析结果。此外，还将介绍常用的数据分析框架和方法论，帮助读者建立系统化的分析体系。 第二部分：数据处理与预处理 真实世界的数据往往是混乱、不完整且不一致的。本部分将重点讲解如何有效地进行数据处理与预处理，这是保证后续分析质量的基石。我们将详细介绍各种数据清洗技术，包括处理缺失值（如均值填充、中位数填充、回归填充、删除等）、异常值检测与处理（如IQR法、Z-score法、箱线图法等）、重复值识别与去除。同时，还将涵盖数据转换技术，如数值型数据标准化与归一化（Min-Max Scaling, Standardization）、类别型数据编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）、文本数据预处理（分词、去停用词、词形还原/词干提取等）。此外，我们将介绍如何进行数据合并、连接、拆分以及数据类型的转换。读者将学习如何使用强大的工具（如Python的Pandas库）来高效地完成这些繁琐但至关重要的数据准备工作。 第三部分：数据探索性分析（EDA）与可视化 探索性数据分析（EDA）是理解数据特性、发现模式、识别潜在关系的关键步骤。本部分将引导读者掌握EDA的各种技巧，并通过丰富的案例展示如何运用可视化手段来直观地展示数据特征。我们将介绍描述性统计量的计算与解读，包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。在可视化方面，本书将深入讲解各种常用图表的绘制方法及其适用场景，例如： 分布图： 直方图、密度图，用于展示单个变量的分布情况。 关系图： 散点图、折线图，用于探索两个变量之间的关系。 比较图： 条形图、柱状图，用于比较不同类别的数据。 占比图： 饼图、环形图，用于展示整体中各部分的比例。 趋势图： 折线图、面积图，用于分析数据随时间或其他维度的变化趋势。 地理图： 地图可视化，用于展示与地理位置相关的数据。 我们将重点介绍如何使用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等库来创建高质量、信息量丰富的数据可视化图表。通过EDA，读者将学会如何从海量数据中快速发现有趣的模式、异常点和潜在的关联性，为后续的建模和决策提供有力支持。 第四部分：统计学基础与推断性分析 为了做出有统计学意义的结论，理解基本的统计学原理是不可或缺的。本部分将梳理统计学中的核心概念，包括概率论基础、抽样理论、参数估计等。重点讲解假设检验的原理与应用，介绍t检验、卡方检验、ANOVA等常用检验方法，以及如何解读P值和置信区间，从而判断分析结果的可靠性。读者将学习如何运用统计学知识来验证假设，比较不同组别之间的差异，并对数据进行科学的推断。 第五部分：机器学习入门与应用 机器学习是数据分析能力的重要延伸，它能够帮助我们构建预测模型、分类模型等。本部分将为读者介绍机器学习的基本概念、分类以及核心算法。我们将从监督学习和无监督学习两个主要方向入手： 监督学习： 重点介绍回归算法（如线性回归、逻辑回归）和分类算法（如K近邻、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯）。 无监督学习： 介绍聚类算法（如K-Means）和降维算法（如PCA）。 本书将通过实际案例，演示如何使用Python的Scikit-learn库来实现这些模型，包括模型的训练、评估（如准确率、召回率、F1分数、RMSE、MAE等）以及参数调优。读者将了解如何根据实际问题选择合适的机器学习算法，并有效地构建和评估预测或分类模型。 第六部分：数据分析实战案例与进阶 理论学习需要通过实践来巩固和深化。本部分将提供一系列涵盖不同行业的真实数据分析案例，例如： 电商用户行为分析： 分析用户购买路径，预测流失风险。 市场营销效果评估： 分析广告投放效果，优化营销策略。 金融风险控制： 建立信用评分模型，识别欺诈行为。 产品性能优化： 分析用户反馈，改进产品功能。 每个案例都将遵循完整的数据分析流程，从数据准备、探索性分析到模型构建和结果解读，带领读者一步步完成分析过程。此外，本部分还将触及一些进阶的主题，如时间序列分析、文本挖掘、A/B测试的设计与分析等，帮助读者拓展数据分析的视野和应用范围。 本书特色： 理论与实践并重： 详细讲解数据分析的理论基础，并辅以大量的代码示例和实际案例。 工具全面： 主要使用Python及其流行的数据科学库（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn）进行讲解。 由浅入深： 适合初学者入门，也为有经验者提供深入理解和进阶的机会。 案例丰富： 覆盖多个行业领域，贴近实际工作场景。 思维训练： 强调数据分析的逻辑思维和批判性思维培养。 通过阅读本书，您将能够自信地处理数据、分析数据，并将其转化为有价值的商业洞察，从而在数据驱动的时代中脱颖而出。
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