具体描述
《Excel高级应用案例教程》紧密结合应用，通过丰富的实例，介绍Excel2003的操作技巧、高级功能和实用技术。《Excel高级应用案例教程》先是对Excel基本操作、函数与图表等知识进行了提炼；接着介绍VBA及编程技术；然后针对若干案例，分别用非编程和编程的不同方法实现，以便对比同样问题的多种解决方案。最后给出几个用Excel和VBA开发的应用软件。读者通过分析、改进和移植这些案例，可以积累知识，拓展应用，开发自己的产品，提高应用水平。《Excel高级应用案例教程》可作为高等院校各专业“计算机基础”的后续课程教材，也可作为计算机及信息技术专业课教材，还可供计算机应用和开发人员参考。
图书名称：深度解析：现代数据分析与可视化实战指南 图书简介 本书旨在为数据分析领域的研究人员、工程师、业务分析师以及对数据驱动决策有浓厚兴趣的读者，提供一套全面、深入且高度实战化的现代数据分析与可视化技术体系。我们摒弃了传统教材中对单一软件工具的浅尝辄止，转而聚焦于如何构建一个完整、高效的数据分析工作流，并利用最前沿的开源工具和行业标准方法论，解决现实世界中复杂的业务问题。 第一部分：数据科学基石与基础环境搭建 本部分将为读者打下坚实的数据科学基础。首先，我们将详细探讨数据生命周期管理的核心概念，从数据采集、清洗、存储到最终报告的完整流程。我们不会停留于理论层面，而是着重讲解如何选择合适的数据库（包括关系型数据库如PostgreSQL和NoSQL数据库如MongoDB）并进行高效的数据抽取、转换与加载（ETL）操作。 重点内容包括： 1. Python环境的精细化配置： 介绍Anaconda/Miniconda环境管理、虚拟环境的创建与维护，以及确保项目可复现性的最佳实践。 2. 核心库的深度剖析（Pandas与NumPy）： 深入讲解Pandas的DataFrame和Series底层结构，掌握矢量化操作、高级索引（如`loc`和`iloc`的高级用法），以及时间序列数据的处理技巧，包括重采样、滚动窗口计算和时间偏移。同时，揭示NumPy在处理大规模数值计算中的性能优化策略。 3. 数据清洗与预处理的艺术： 涵盖缺失值（NaN）的高级插补技术（如基于模型预测的插补）、异常值检测（基于统计学和机器学习方法）以及数据标准化与规范化的选择依据。 第二部分：统计学原理在商业决策中的应用 本部分强调“数据驱动决策”的核心在于正确的统计推断。我们力求在应用层面展示统计学工具的威力，而非进行纯粹的数学推导。 1. 描述性统计与探索性数据分析（EDA）： 如何利用统计摘要和多维可视化（如箱线图、小提琴图、散点图矩阵）快速理解数据分布和变量间的潜在关系。 2. 推断性统计精要： 详尽介绍假设检验的流程（Z检验、T检验、卡方检验），重点讲解如何设定零假设、选择合适的检验方法，并正确解读P值和置信区间。特别会针对A/B测试设计，讲解如何计算样本量、确定最小可检测效应（MDE）以及进行多重比较的校正。 3. 回归分析的高级应用： 不仅限于简单线性回归，本书将详细讲解多元回归模型的构建、多重共线性诊断（VIF分析）、异方差性处理以及模型诊断的关键步骤。同时，引入逻辑回归在分类问题中的应用，并讨论模型的可解释性。 第三部分：现代数据可视化与叙事 数据可视化是连接数据与人类理解的桥梁。本部分致力于教授如何创建既美观又富含洞察力的图形。 1. Matplotlib与Seaborn的精通： 掌握这两个库的底层工作原理，学会通过自定义图层、注解和颜色映射来创建出版级别的图表。重点讲解如何利用Seaborn进行统计关系的可视化，如联合分布图、成对关系图等。 2. 交互式可视化的力量（Plotly与Bokeh）： 转向交互式工具，教授如何构建可缩放、可过滤的Web端仪表板组件。我们将详细演示如何利用Plotly的事件回调机制，创建动态筛选器和钻取功能。 3. 数据叙事与仪表板设计原则： 探讨“少即是多”的设计哲学，如何根据受众和分析目标选择最恰当的可视化类型（如对比、构成、分布），以及如何运用颜色心理学和视觉层次结构来引导观众的注意力，最终形成有力的数据故事。 第四部分：机器学习基础与模型评估 本部分为数据分析向预测建模的过渡，侧重于实用性强的监督学习和非监督学习算法。 1. 特征工程的魔力： 强调特征工程在提升模型性能中的决定性作用。内容包括高基数分类变量的编码（Target Encoding, Frequency Encoding）、特征交叉、特征选择方法（如递归特征消除RFE、基于树模型的特征重要性）。 2. 监督学习实战： 深入讲解决策树、随机森林和梯度提升机（XGBoost/LightGBM）的内在机制，并重点解析它们在结构化数据上的优势。 3. 模型性能的量化与调优： 不仅是准确率（Accuracy），本书将详细阐述查准率（Precision）、查全率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值的计算与解释。掌握交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold）和网格搜索/随机搜索在超参数优化中的应用。 第五部分：高级主题与项目部署 最后一部分将触及更贴近实际生产环境的主题，确保读者能将分析成果转化为实际价值。 1. 时间序列预测的进阶： 除了传统的ARIMA模型外，我们将引入基于机器学习的时间序列预测方法（如使用Lagged Features的回归模型），并探讨处理季节性和趋势分解的技术。 2. 文本数据基础处理（NLP入门）： 简要介绍文本数据的清洗、分词、停用词移除，以及如何利用TF-IDF向量化技术将文本转化为可供模型处理的数值特征。 3. 分析成果的部署与自动化： 介绍如何使用Streamlit或Dash框架快速搭建一个Web应用来展示分析结果和模型预测界面，实现分析流程的自动化调度与报告生成。 本书的结构设计遵循“理论指导实践，实践深化理论”的原则，通过贯穿全书的真实世界案例（如市场细分、客户流失预测、供应链优化），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”以及“为什么这样做”。阅读本书后，您将能够独立驾驭从原始数据到可执行商业洞察的全过程。
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评分大一计算机科的教材，用处倒是有的，但是没认真学，上课都用来打cs了。
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