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页数:409

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出版时间:2009-10

价格:58.00元

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isbn号码:9787113103880

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• Office 2007
• 办公软件
• 案例教程
• 实战
• 技巧
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• PowerPoint
• Access
• 办公效率

深入探索数据分析的奥秘：Python与Pandas实战指南 （图书简介） 书名： 深入探索数据分析的奥秘：Python与Pandas实战指南 作者： [此处留空，或使用化名，例如：数据科学研究小组] 出版社： [此处留空，或使用虚构出版社名称] --- 内容导览：从零基础到数据分析大师 在当今这个数据爆炸的时代，掌握高效处理和分析海量数据的能力，已成为衡量个人竞争力的关键指标之一。本书并非关注传统办公软件的操作技巧，而是将读者的目光聚焦于当前数据科学领域最为核心和强大的工具——Python编程语言及其不可或缺的数据处理利器Pandas库。 本书是一本为有志于投身数据分析、机器学习或商业智能领域的读者精心打造的实战型教程。我们摒弃了晦涩难懂的理论堆砌，而是采用“理论精讲、案例驱动”的教学模式，确保每一位读者，无论其编程基础如何，都能在实际操作中掌握数据分析的精髓。 第一部分：Python环境的搭建与基础回顾 在深入Pandas之前，我们需要确保读者对Python语言环境的搭建及其基础语法有扎实的认识。本部分将详细介绍如何在主流操作系统（Windows、macOS、Linux）上配置Anaconda环境，这是进行科学计算的标准配置。随后，我们将快速回顾Python的核心数据结构，包括列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）和元组（Tuple），重点讲解它们在数据存储和操作中的特性。我们还将介绍基础的控制流结构（if-else、for循环、while循环）和函数的定义与使用，为后续复杂的数据处理奠定坚实的编程基础。 第二部分：Pandas核心数据结构精讲 Pandas是Python数据分析生态系统的基石。本书将用大量篇幅，以最清晰的方式解构Pandas的两大核心数据结构：Series和DataFrame。 Series的构建与操作： 讲解如何从一维数组、列表或字典创建Series对象，重点剖析索引（Index）在Series中的作用，以及如何通过标签或位置进行数据切片、选择和修改。 DataFrame的精髓： DataFrame被誉为“带标签的二维表”，是Excel工作表的强大编程替代品。我们将详细讲解DataFrame的初始化方法，包括从CSV、Excel文件、数据库甚至网页抓取的数据导入。重点阐述行索引（Row Index）和列标签（Column Labels）的协同工作机制。 第三部分：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏”的，充满了缺失值、异常值和不一致的格式。数据清洗是数据分析过程中耗时最长却至关重要的一步。本部分将教授业界公认的最佳实践： 缺失值处理（Handling Missing Data）： 深入探讨`isnull()`、`notnull()`方法的应用，并对比多种填补策略（均值、中位数、众数填充，以及使用特定模型预测填充）的优劣。同时，讲解如何高效地删除含有缺失值的行或列。 数据格式转换与规范化： 学习如何使用`astype()`进行数据类型强制转换，如何利用正则表达式（Regex）对字符串数据进行复杂的模式匹配和替换，确保日期时间（Datetime）数据的准确解析与统一。 去重与异常值检测： 使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`进行数据去重。对于异常值，我们将介绍基于统计学（如Z分数、IQR方法）的初步检测方法，并展示如何使用Pandas的布尔索引进行隔离和处理。 第四部分：数据探索性分析（EDA）的利器 数据清洗完成后，我们需要通过探索性分析来理解数据的内在结构和潜在关系。 描述性统计： 全面运用`describe()`方法，并深入解析平均值、标准差、偏度和峰度等指标的含义。 数据分组与聚合： 本部分的核心在于掌握`groupby()`操作，这是实现多维度分析的关键。我们将演示复杂的链式聚合，例如“按部门计算平均薪资，并同时计算最高和最低工作年限”。 数据透视表构建： 模拟Excel中强大的数据透视表功能，使用`pivot_table()`进行交叉分析，快速生成汇总报告视图。 第五部分：数据合并、连接与重塑 在实际项目中，数据往往分散在多个表格中，高效地将它们整合起来是下一步分析的前提。 数据合并（Concatenation）： 学习使用`pd.concat()`沿着行（axis=0）或列（axis=1）堆叠多个DataFrame。 数据连接（Joining）： 重点讲解类SQL操作的`pd.merge()`函数，详细对比内连接（Inner Join）、左连接（Left Join）、右连接（Right Join）和全连接（Outer Join）的逻辑和应用场景。 数据重塑： 介绍如何使用`stack()`和`unstack()`进行数据从宽表到长表（或反之）的转换，以及如何使用`melt()`和`pivot()`工具灵活调整数据集的形态，以适应不同的分析或可视化需求。 第六部分：与可视化库的无缝集成 Pandas不仅用于数据处理，更是连接数据与可视化的桥梁。本书将简要介绍如何利用Pandas的内置绘图功能，以及如何高效地将DataFrame对象传递给Matplotlib和Seaborn库，实现快速的数据可视化，包括直方图、散点图、箱线图和时间序列图的绘制。 本书特色与价值 本书的价值不在于描述软件界面的操作流程，而在于教授数据思维和编程逻辑。我们聚焦于如何用代码高效、灵活地解决现实世界中遇到的各种数据难题。通过本书的学习，您将能够： 1. 熟练驾驭Python和Pandas，成为一名独立的数据处理专家。 2. 建立起完整的数据分析工作流，从数据获取到结果输出。 3. 理解不同数据操作背后的性能考量，编写出更“Pythonic”和高效的代码。 4. 为进阶学习如机器学习（Scikit-learn）和大数据处理（PySpark）打下坚实的基础。 目标读者： 渴望转型数据分析师或数据科学家的职场人士。 需要利用数据来优化业务流程的运营人员和市场分析师。 对Python编程有一定了解，希望系统化学习数据处理技术的初中级程序员。 高校学生及科研人员，希望掌握现代数据分析工具的学者。 本书旨在成为您数据分析旅程中，最实用的那本“工具箱”与“实战手册”。翻开它，您将开启一个由数据驱动决策的新世界。

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这本书的实用性，绝不是停留在软件界面的介绍上，它更像是一本“职场效率提升手册”。我记得有一部分内容是关于Outlook 2007的邮件管理技巧。在那个时代，大家刚开始接触到成百上千的收件箱，如何有效设置规则、利用快速步骤来批量处理邮件，是很多人的痛点。这本书里详细展示了如何为不同客户设置“优先级标记”以及如何自动归档特定主题的邮件。我当时模仿着书中的设置，建立了一套自己的邮件分类系统，直接将我每天花在整理收件箱上的时间缩短了至少四分之一。更让我印象深刻的是，它不仅仅是操作指南，还融入了作者对“时间管理”的理解。例如，它建议将Word文档的“审阅”功能与Excel的“共享工作簿”功能结合起来处理多人协同编辑的文档，这种跨应用的整合思路，在当时是非常超前的。读完这一部分，我感觉自己不仅仅学会了使用软件，更学会了如何用软件来重塑我的工作流程，让效率实现指数级增长，而不是简单的线性提升。

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这本书的案例选择，透着一股浓浓的“实战”气息，完全不是那种为了凑页数而堆砌的空洞例子。我记得我最头疼的是Excel中的数据清洗工作，特别是处理从不同系统导出的、格式混乱的文本文件。书中有一个专门的章节，详细演示了如何利用“文本分列”功能，配合“查找与替换”，以及“数据有效性”来规范化数据。它没有用什么高深莫测的宏命令，而是专注于那些最基础但又最容易出错的操作点。例如，它会提醒你，在分列时，如果数据源包含隐藏的空格，需要先用TRIM函数进行预处理，这个细节的点拨，帮我避免了无数次因为小数点后多余空格导致的计算错误。此外，它对于Word中的“邮件合并”功能讲解得极其透彻，从数据源的准备到标签的排版，一步到位，让我第一次能够独立、无误地批量打印上百份个性化的邀请函。这本书的价值就在于，它聚焦于那些职场中最常见、最让人抓狂的“卡点”，并用最直观的方式将其一一攻克，让人有一种“原来如此简单”的释然感。

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这本书的封面设计得相当有时代感，那种深蓝和银灰的搭配，一下子就把人拉回了那个熟悉的2007年。我记得当时刚开始接触办公软件，面对着Word、Excel那一片崭新的界面，心里真是有点发怵。这本“宝典”的厚度着实让人安心，感觉里面一定藏着解决所有难题的秘籍。我最欣赏它的一点是，它不像某些官方手册那样晦涩难懂，而是用一种非常贴近实际工作场景的口吻来讲解。比如，它会模拟一个小型企业月底报表的制作过程，手把手教你如何用数据透视表快速整理上百条销售记录，那过程讲得清晰流畅，仿佛作者就坐在你旁边指导一样。更别提Excel里那些复杂的函数嵌套了，这本书没有堆砌公式，而是通过一个个“如果……那么……”的实际案例，让你理解函数背后的逻辑。我记得有一次处理一个跨部门的数据汇总任务，涉及VLOOKUP和IF的组合应用，我对着其他资料研究了两天都没头绪，最后翻到这本书里一个关于“项目进度跟踪”的章节，找到了几乎一模一样的案例，茅塞顿开，当天下午就完美交付了任务。这本书的价值不在于记录了最新的技术，而在于它构建了一套完整、实用的2007版办公思维体系，让你真正做到“学以致用”，而不是仅仅停留在“知道”的层面。对于那个年代的职场新人来说，它无疑是点亮办公技能的指路明灯。

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从装帧和纸质来看，这本书的年代感是无法掩盖的，但正是这种质朴，反而体现了它作为工具书的专业性。我记得我第一次接触到Excel的“宏录制”功能就是通过这本书。当时很多教程只敢讲最基础的录制和回放，但这本书大胆地迈入了一步，它解释了宏录制生成代码的基本结构，并教我们如何手动在VBA编辑器里进行微调——比如，将绝对引用改为相对引用，让录制的宏可以灵活应用到不同的数据区域。虽然那时的代码看起来很陌生，但作者用非常谨慎的语言引导我们进行“安全修改”，这极大地激发了我对自动化处理的兴趣，并为我日后学习更复杂的编程打下了概念基础。它没有要求读者成为程序员，但它提供了一扇窗，让人看到办公软件背后逻辑运作的深度。这本书不是一本关于“如何使用”的说明书，它更像是一本关于“如何优化和扩展”的入门指南，对于希望从基础操作员蜕变为效率专家的职场人士来说，其引导意义是深远的，它提供了一种超越软件本身，关注效率提升的方法论。

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坦白说，这本书的排版和字体选择，带着一种浓厚的“老派技术书”的味道，但这恰恰是它的魅力所在。我手里拿着的这本，边角已经有些磨损，那是因为它陪伴我度过了无数个需要在深夜赶报告的夜晚。我尤其钟爱它在PowerPoint部分的处理方式。那时候，PPT远没有现在这么花哨，大家追求的是信息的清晰传递。这本书并没有教你如何去使用那些炫目的过渡效果（事实上2007版的效果也有限），而是把重点放在了“幻灯片逻辑构建”和“有效图表插入”上。书中有一章专门讲解如何利用SmartArt将复杂的流程图简化到一张A4纸上，那种视觉冲击力和信息密度，至今在很多新版的教程里都很难找到如此精辟的论述。它教会我的核心理念是：PPT是用来沟通的工具，不是用来展示软件功能的舞台。当我后来跳槽到一家更注重传统汇报风格的公司时，我发现我能迅速适应那种严谨的风格，很大程度上归功于这本书打下的基础。它没有被后来的技术潮流裹挟，而是坚守了办公软件最本质的效率原则，这一点，在今天这个信息爆炸的时代，反而显得尤为珍贵和耐人寻味。

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