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出版者:Anaya Multimedia

作者:David Hawley

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-09-30

价格:USD 43.95

装帧:Paperback

isbn号码:9788441517479

丛书系列:

图书标签:

• CS
• Excel
• 数据分析
• 办公软件
• 技巧
• 教程
• 效率
• 函数
• VBA
• 数据处理
• 电子表格

图书名称：数据故事家：用Python与Power BI驾驭信息洪流 图书简介 在信息爆炸的时代，数据不再是简单的数字罗列，而是驱动决策、塑造未来的核心资产。然而，海量的原始数据往往晦涩难懂，如同未被开采的矿石。如何将这些数据转化为清晰、引人入胜的“故事”，并据此指导行动，是现代商业人士面临的共同挑战。《数据故事家：用Python与Power BI驾驭信息洪流》正是为此而生的一本实践指南，它摒弃了枯燥的理论说教，专注于提供一套完整的、从数据获取到可视化呈现的端到端解决方案。 本书的核心思想是将数据分析视为一种叙事艺术。我们相信，最好的数据分析不仅能得出“是什么”的结论，更能解释“为什么”以及“接下来该怎么做”。为了实现这一目标，本书巧妙地融合了当前数据领域最强大的两大工具生态系统：Python强大的数据处理和建模能力，以及Power BI直观且富有洞察力的可视化和商业智能（BI）平台。 第一部分：数据准备的基石——Python的魔力 成功的分析始于可靠的数据。在第一部分中，我们将深入探索如何利用Python这一强大的工具箱，高效、准确地准备数据，为后续的洞察提取打下坚实的基础。 章节一：高效数据采集与清洗的艺术 本章首先带领读者超越传统的数据导入方式。我们将聚焦于如何使用`requests`和`BeautifulSoup`从动态网站或API中抓取非结构化数据，并利用`Pandas`进行结构化处理。重点讲解数据质量的重要性，包括缺失值（NaN）的处理策略——是填充、删除还是预测？我们将详细比较均值、中位数、众数填充的适用场景，并介绍使用插值法处理时间序列数据的技巧。此外，异常值（Outliers）的识别和处理是本章的重头戏。通过箱线图（Box Plot）和Z-Score分析，读者将学会如何区分“有意义的异常”和“需要修正的错误数据”，并掌握使用`scikit-learn`中的离群点检测算法。 章节二：结构化重塑与特征工程 原始数据很少能直接用于分析。本章致力于将“散乱”的数据转化为“可塑”的形态。我们将深入探讨`Pandas`的高级功能，如`pivot_table`和`melt`在数据形态转换中的应用，确保数据结构符合后续建模或可视化的要求。特征工程（Feature Engineering）是提升模型性能的关键。我们将演示如何从日期时间字段中提取有价值的特征（如星期几、是否为节假日），如何进行特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding），以及如何通过多项式组合创建交互特征。对于文本数据，本章还会简要介绍使用NLTK进行基础的词频统计和情感极性判断，为后续更复杂的文本分析做准备。 第二部分：深度洞察的引擎——分析与建模 数据准备就绪后，真正的挑战在于如何从中挖掘出潜在的商业价值。第二部分将引导读者使用Python的统计和机器学习库，进行深入的探索性数据分析（EDA）和预测建模。 章节三：探索性数据分析（EDA）的视觉化语言 EDA不仅是检查数据，更是与数据对话的过程。本章将重点教授如何利用`Matplotlib`和`Seaborn`创建高质量、信息丰富的统计图表。我们不仅会复习基本的直方图和散点图，更会深入讲解如何使用多变量图（如Pair Plot、FacetGrid）来揭示变量间的复杂关系。本章强调“讲故事”的视角，指导读者如何根据业务问题选择最能传达信息的图表类型——例如，使用KDE图展示分布的平滑性，或使用热力图（Heatmap）展示相关性矩阵。 章节四：统计推断与假设检验的严谨性 商业决策往往需要基于统计学上的信心。本章聚焦于如何运用`SciPy`进行严谨的统计推断。我们将讲解t检验、方差分析（ANOVA）的基本原理和Python实现，帮助读者判断不同用户群组之间的差异是否具有统计学意义。对于回归分析，本章将使用`Statsmodels`或`Scikit-learn`构建线性回归模型，重点讲解如何解释回归系数、R方以及残差分析，确保模型结论的可靠性。 章节五：预测与分类的基础模型构建 本章引入预测性分析的概念。对于需要预测数值的场景（如销售额预测），我们将构建时间序列模型（如ARIMA的简化应用）或使用回归树。对于分类问题（如客户流失预测），我们将从逻辑回归和决策树入手，重点讲解如何评估分类模型的性能——精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线的含义和解读。本章的实践案例将聚焦于如何利用这些模型指导资源分配。 第三部分：商业叙事大师——Power BI的实战应用 无论Python的分析结果多么精准，如果不能以一种直观、交互的方式呈现给决策者，其价值就会大打折扣。第三部分将完全转向Power BI，教你如何将Python的分析成果转化为引人注目的商业仪表板。 章节六：Power BI桌面环境的快速上手与数据模型构建 本章是Power BI实践的起点。我们将详细介绍Power BI Desktop的界面布局、数据导入流程，并着重讲解如何使用“获取和转换数据”（Power Query Editor）进行轻量级的数据清洗和转换。核心内容将放在数据建模上：什么是星型模型和雪花模型？如何正确地建立表之间的关系（一对多、多对多）？我们还将讨论关系的方向和跨筛选器的行为，这是构建高效、准确报表的关键。 章节七：DAX语言——Power BI的“灵魂” DAX（Data Analysis Expressions）是Power BI的强大引擎。本章将系统地剖析DAX的核心概念：度量值（Measures）与计算列（Calculated Columns）的区别与应用场景。我们将从基础的聚合函数开始，逐步过渡到更复杂的上下文筛选函数，如`CALCULATE`、`FILTER`和时间智能函数（如`DATEADD`, `SAMEPERIODLASTYEAR`）。通过具体的商业案例（如计算同期增长率、移动平均线），读者将真正掌握如何用DAX构建复杂的业务逻辑。 章节八：交互式可视化与仪表板设计原则 一个好的仪表板是数据故事的完美载体。本章将教授如何选择和配置Power BI的内置可视化组件（条形图、折线图、地图、卡片）。我们不仅关注图表的“美观”，更关注其“有效性”。设计原则部分会涵盖信息层次结构、目标受众导向设计、颜色心理学在数据可视化中的应用，以及如何利用切片器（Slicers）和交互式筛选器，赋予用户探索数据的能力。 章节九：整合与部署：Python与Power BI的无缝协作 本部分是全书的升华，演示如何将前两部分的技术栈完美融合。我们将详细介绍如何将Python分析的结果（例如，通过Python脚本生成的特定统计指标或预测输出）导入Power BI，并利用这些高级数据构建最终的商业洞察仪表板。此外，本章还会涵盖Power BI服务（Service）的基本部署流程，包括数据集刷新、报表分享和行级别安全性（RLS）的配置，确保你的数据故事能够安全、及时地触达目标受众。 目标读者 本书面向所有希望提升数据分析和报告能力的专业人士：数据分析师、业务智能专家、市场营销人员、金融从业者、运营经理，以及对数据科学感兴趣的职场进阶者。无需具备深厚的编程背景，但对Excel操作有一定的熟练度将有助于理解数据处理的逻辑。 本书的价值 《数据故事家》旨在培养的是一种“数据思维”——能够从数据中发现模式、构建逻辑、并以最有效的方式将这些发现转化为可执行的商业洞察。掌握Python的深度分析能力和Power BI的广度叙事能力，你将不再只是数据的收集者，而是真正的信息掌控者和决策的驱动者。

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我接触Excel大概有快十年了，自诩是“老司机”，但这本书还是让我对某些领域的理解进行了颠覆性的修正。我尤其欣赏作者在介绍“条件格式”和“数据验证”时的那种创新视角。我以前总觉得这些只是用来美化表格或简单限制输入的工具，但作者展示了如何利用它们来创建交互式的仪表板雏形，比如通过巧妙设置条件格式的颜色等级来实时反映数据状态的健康度。这完全超越了传统的表格制作范畴，开始触及“数据可视化”的门槛。读完这部分内容，我立刻着手改造了我手头上的库存管理表，添加了基于库存水平的颜色预警机制，效果立竿见影，大大减少了潜在的缺货风险。这本书的深度在于，它能将简单的功能组合出非凡的效果，让人反思自己过去是否过度简化了Excel的潜力。

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我是一个视觉学习者，对那种纯文字、密密麻麻的教程书非常头疼，很容易就读不下去了。这本书在排版和视觉呈现上做得非常出色，简直是业界良心。每一步操作都有清晰的截图辅助，而且那些关键的公式和操作步骤都被单独拎出来用不同的背景色标注，让人一眼就能抓住重点。我记得有一次深夜加班，对着一个复杂的VLOOKUP嵌套公式研究不透，眼睛都花了。翻到这本书，它用一个彩色的流程图清晰地解释了嵌套逻辑是如何一层层递进的，瞬间就豁然开朗了。这种用心设计过的阅读体验，极大地降低了学习的门槛。它让原本枯燥的技术学习过程变得像在玩一个精心设计的益智游戏，让人忍不住想继续往下探索。这本书不只是知识的载体，更是一件精心打磨的工具。

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说实话，我买这本书的时候，心里是带着点怀疑的，毕竟市面上讲Excel的书汗牛充栋，真正有干货的凤毛麟角。但是这本书真的超出了我的预期。它没有堆砌那些我根本用不到的冷门函数，而是专注于那些能在日常工作中立即带来效率提升的“硬核”技巧。最让我印象深刻的是关于数据透视表的深度挖掘。我以前只知道用它来做简单的汇总，但这本书里详细讲解了如何利用“切片器”和“时间线”进行动态分析，甚至还介绍了如何通过DAX语言（虽然篇幅不多，但点到为止，引人入胜）来创建一些复杂的计算字段。这感觉就像是给我的数据分析能力装上了一个涡轮增压器。我用书里的方法重构了我部门的月度报告系统，原本需要两天时间的数据准备工作，现在半天就能搞定。那种掌控全局、游刃有余的感觉，真是太棒了。

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对于我这种需要处理海量非结构化文本数据的用户来说，这本书简直是及时雨。我日常的工作经常涉及到从各种报告和邮件中提取关键信息，手工处理简直是噩梦。这本书中对“文本函数”系列的介绍，尤其是FIND、MID、LEFT、RIGHT的组合应用，讲解得细致入微，简直是教科书级别的示范。更妙的是，它还提到了如何利用“查找和替换”中的正则表达式（虽然只是浅尝辄止，但足够引导入门），这对我来说简直是打开了新世界的大门。我过去经常因为找不到精确匹配的文本而抓狂，现在通过书中介绍的几种灵活的模式匹配方法，很快就能定位并提取我需要的数据片段。这本书的实用性体现在每一个章节，它不只是教你函数，更教你思维模式的转变，让我不再惧怕那些看似杂乱无章的数据泥沼。

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这本书的封面设计真是一绝，那种色彩搭配和字体选择，一下子就抓住了我的眼球。我当时在书店里随便翻看，就被它散发出的那种专业又易懂的气质所吸引了。我本身对数据处理就有一定的基础，但总感觉效率提不上去，总是在一些重复性的劳动上浪费时间。拿到这本书后，我立刻被里面的案例所吸引。比如，它介绍了一种用Power Query快速清洗和合并跨多个工作簿数据的技巧，那种方法简直是我的救星！我以前都是手动复制粘贴，费时费力，而且极易出错。这本书里的步骤讲解非常清晰，配上图文并茂的步骤，让我一次就成功了。我当时在公司里演示了一次，同事们都惊呆了，原来Excel可以这么玩！这本书的价值不仅仅在于教你“怎么做”，更在于启发你“为什么这样做”，它从底层逻辑上剖析了Excel的数据处理机制，让我对这个工具有了更深层次的理解。我强烈推荐给所有希望从“会用Excel”迈向“精通Excel”的朋友们。

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不错，但是我也不用hack excel,常规用用即可

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