具体描述
《新手学Excel2007表格处理》是“一看就会”系列丛书的一个分册，采用“基础知识＋实践操作”的教学模式，以通俗易懂的语言、精挑细选的实用技巧、翔实生动的操作案例，全面介绍Excel 2007表格处理方面的知识。主要内容包括Excel的基本操作、输入和编辑表格数据、美化工作表、轻松管理表格数据、精确计算表格数据、函数的应用、数据透视表与数据透视图等方面的知识，以及Excel的高级运算功能、使用控件与超链接制作电子表格和打印工作表等方面的知识、技巧及应用案例。
《新手学Excel2007表格处理》面向Excel初级和中级用户，从简单的Excel操作入手，由易到难，循序渐进，可操作性强，方便教学。不但适合无基础又准备快速掌握Excel知识的读者，同样还适合广大具有一定Excel基础的读者自学，同时还可以作为初中级电脑短训班的教材。
《数据分析与可视化实战：从入门到精通》 内容简介： 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼有价值的见解，并有效地将其呈现给他人，已成为一项关键技能。本书《数据分析与可视化实战：从入门到精通》将带您踏上一段系统化的数据探索之旅，从基础概念的梳理，到高级技巧的运用，全方位武装您的数据处理能力。 第一篇：数据之基石——理解与准备 在开始分析之前，我们必须先理解数据的本质，并学会如何有效地准备数据。本篇将为您打下坚实的基础： 数据类型与结构： 深入探讨不同类型的数据（如数值型、文本型、日期型、分类型）及其在不同结构（如表格、列表、数据库）中的表现形式。我们将学习如何识别数据的特性，为后续的分析打下基础。 数据获取与导入： 掌握从各种来源获取数据的常用方法，包括文件导入（CSV、TXT、XML等）、数据库连接（SQL Server, MySQL, Oracle等）、网络爬虫基础以及API接口的应用。我们将重点介绍如何在不同场景下选择最合适的导入方式，并处理可能出现的兼容性问题。 数据清洗与预处理： 这是数据分析中最耗时却至关重要的一步。本篇将详细介绍如何识别和处理数据中的缺失值（删除、填充、插补）、异常值（识别、处理、保留）、重复值，以及如何进行数据标准化、规范化、格式统一（日期、文本、单位）等操作。我们将学习使用各种工具和技术，确保数据的准确性和一致性。 数据转换与重塑： 掌握将原始数据转换为更适合分析格式的技巧。内容将涵盖数据透视（pivot）与逆透视（unpivot）、数据合并（merge）、追加（append）、分组（group by）与聚合（aggregation）操作，以及如何进行数据拆分、合并列等。 第二篇：数据洞察——分析与建模 数据准备就绪后，我们将进入核心的数据分析阶段，发掘数据背后隐藏的规律和洞察： 描述性统计分析： 学习如何计算和理解数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。我们将通过可视化手段（如直方图、箱线图）直观展示数据的分布特征，帮助您快速了解数据的概况。 探索性数据分析（EDA）： 掌握如何通过可视化和统计方法来探索数据之间的关系。本篇将详细介绍相关性分析、回归分析（线性回归、逻辑回归）、假设检验（t检验、卡方检验）等常用统计方法，帮助您验证数据中的潜在假设，发现变量间的关联性。 数据分组与聚合分析： 学习如何根据不同的维度对数据进行分组，并进行相应的统计计算（如求和、平均、计数、最大值、最小值）。这将帮助您从宏观和微观层面理解数据，发现不同群体或类别的差异。 时间序列分析基础： 对于具有时间维度的数据，掌握其分析方法至关重要。本篇将介绍时间序列数据的基本概念，如趋势、季节性、周期性，以及如何进行简单的预测，例如移动平均法、指数平滑法等，帮助您理解数据的动态变化。 机器学习入门（可选内容）： 根据读者需求，本篇将简要介绍一些基础的机器学习算法，如聚类（K-means）、分类（决策树）、回归（线性回归）等。我们将重点讲解这些算法的应用场景和基本原理，帮助读者了解如何利用机器算法挖掘更深层次的数据模式。 第三篇：数据之美——可视化与报告 分析的最终目的是为了有效地沟通数据结果。《数据分析与可视化实战》将帮助您将枯燥的数据转化为清晰、有吸引力的视觉呈现： 可视化图表精讲： 深入学习各种常用图表的应用场景和最佳实践，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、热力图、地图可视化等。我们将讲解如何根据分析目标选择最合适的图表类型，避免误导性的可视化。 交互式可视化技术： 学习如何创建具有交互功能的图表，使用户能够通过缩放、筛选、高亮等方式深入探索数据。本篇将介绍一些主流的可视化工具或库，实现动态的数据探索体验。 仪表板（Dashboard）设计： 掌握如何设计和构建有效的仪表板，将多个关键指标和图表整合在一个界面中，为决策者提供全局视野。我们将讨论仪表板的布局原则、信息层级以及如何突出关键洞察。 数据故事的讲述： 不仅仅是呈现图表，更重要的是讲述数据背后的故事。本篇将指导您如何通过清晰的文字描述、逻辑性的图表组合以及引人入胜的叙事方式，将复杂的数据分析结果有效地传达给不同受众。 报告撰写与呈现： 学习如何撰写专业的数据分析报告，包括引言、方法、结果、讨论和结论等关键部分。我们将提供报告模板和撰写建议，帮助您自信地展示您的分析成果。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书在讲解理论知识的同时，提供了大量的实际案例和练习，让您能够边学边练，快速掌握数据分析的各项技能。 面向主流工具： 本书将以当前业界广泛使用的多种数据分析和可视化工具（如Python Pandas, Matplotlib, Seaborn，R语言，Tableau, Power BI等）为例进行讲解，提供丰富的实践指导。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级应用，本书的学习路径清晰，内容层层递进，适合不同基础的读者。 提升决策能力： 通过本书的学习，您将能够更自信地处理和分析数据，从中发现有价值的洞察，从而做出更明智的决策。 无论您是想提升职场竞争力的数据分析新手，还是希望系统化梳理数据处理流程的资深从业者，亦或是渴望将数据转化为商业价值的管理者，《数据分析与可视化实战：从入门到精通》都将是您不可或缺的学习伙伴。现在就开始您的数据探索之旅吧！
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