具体描述
《Excel 2007数据透视表应用大全》共18章，分别介绍创建数据透视表，改变数据透视表的布局，刷新数据透视表，数据透视表的格式设置，在数据透视表中排序和筛选，数据透视表的项目组合，在数据透视表中进行计算，数据透视表函数的综合应用，创建动态数据透视表，创建复合范围的数据透视表，通过导入外部数据“编辑OLE DB查询”创建数据透视表，使用“Microsoft Query”数据查询创建透视表，利用多样的数据源创建数据透视表，数据透视表与VBA，发布数据透视表，使用数据透视图，数据透视表打印技术，数据透视表技术综合运用等内容。
《精通Python数据分析与可视化实战》 图书简介 本书是一部全面深入、注重实践的Python数据分析与可视化著作，旨在帮助读者从零基础快速入门，并最终成长为能够独立完成复杂数据项目的高级数据分析师。我们摒弃了冗长枯燥的理论堆砌，将重点聚焦于当前业界最主流、最实用、最高效的工具链——Python及其强大的数据科学生态系统。 第一部分：数据分析的基石——Python与环境搭建 本书伊始，我们将首先为读者打下坚实的Python编程基础，这不是传统意义上的编程入门，而是直接面向数据处理需求的“特种”训练。 环境配置与Jupyter Notebook实战： 详细指导读者搭建Anaconda环境，熟练掌握Jupyter Notebook/Lab作为交互式工作环境的操作技巧，包括Markdown文档编写、代码块管理、魔法命令应用等，确保开发环境的便捷高效。 Python核心语法回顾与优化： 针对数据分析场景，快速复习和强调列表、字典、集合的高级用法，重点讲解列表推导式、生成器表达式等能显著提升代码运行效率的技巧。 版本控制入门： 介绍Git和GitHub在数据项目协作与版本管理中的重要性，指导读者完成基本的提交、推送、分支操作，为后续的团队项目或个人作品集打下基础。 第二部分：数据处理的利器——Pandas精通之道 Pandas是数据分析的“瑞士军刀”，本部分将以大量实战案例，系统性地剖析Pandas的内部机制与高级应用。 Series与DataFrame的深度解析： 深入理解两大数据结构，讲解索引（Index）的工作原理，以及如何利用`.loc`和`.iloc`进行高效、准确的数据切片与选择。 数据导入与清洗： 涵盖CSV、Excel、SQL数据库、JSON等多种数据源的导入方法。重点讲解缺失值（NaN）的处理策略，包括插补（均值、中位数、模型预测）、删除与标记。同时，详述数据类型转换、重复数据处理、字符串（Object类型）的高级清洗技术（如正则表达式应用）。 数据重塑与合并： 详细讲解`groupby()`的“拆分-应用-合并”三步法，展示如何进行多级分组聚合。深入探讨`merge()`、`join()`和`concat()`的区别与最佳实践，解决复杂数据源的关联问题。 时间序列数据处理： 专门辟章讲解日期时间（Datetime）对象的处理，包括时间戳转换、频率重采样（如日数据汇总到月度），以及时间窗口计算（Rolling Windows），为金融、物联网数据分析做准备。 第三部分：科学计算与统计建模——NumPy与SciPy的赋能 本部分侧重于底层高性能计算，是理解Pandas底层逻辑和进行更复杂数学运算的基础。 NumPy数组的高效运算： 解释向量化操作的原理，展示如何避免Python的循环结构，利用NumPy的广播机制（Broadcasting）实现大规模数据的快速矩阵运算。 基础统计学应用： 利用SciPy.stats模块，讲解描述性统计量计算、假设检验（T检验、卡方检验）的基础流程，帮助读者理解数据背后的统计学意义。 第四部分：数据可视化——让数据说话 优秀的可视化是数据分析价值传递的关键。本书将侧重于使用Matplotlib和Seaborn构建专业、信息量丰富的图表。 Matplotlib基础与精调： 从创建画布（Figure）到绘制子图（Axes），系统学习图表元素（标题、标签、图例）的定制。重点讲解如何通过底层API实现对图表外观的像素级控制，避免“默认样式”的平庸。 Seaborn的统计可视化： 充分利用Seaborn强大的统计图表功能，如分布图（distplot, violinplot）、关系图（scatterplot, lmplot）和分类图（boxplot, barplot），一键生成美观的统计图形。 复杂图表构建： 教授如何绘制热力图（Heatmap）、小提琴图、提琴图等复杂图表，用于展示多变量关系和数据分布的精细特征。 交互式可视化进阶（Plotly/Bokeh简介）： 简要介绍如何使用Plotly或Bokeh创建可缩放、可交互的Web端可视化报告，提升分析成果的展示效果。 第五部分：数据分析实战项目集锦 理论知识的掌握必须通过实践来固化。本部分包含多个完整的端到端（End-to-End）项目案例，涵盖真实世界的数据挑战。 案例一：电商销售数据分析与用户行为洞察： 涉及RFM（近期、频率、金额）模型的构建，通过聚类分析（K-Means）划分用户群体，并利用可视化展示不同群体的消费特征。 案例二：金融市场数据爬取与趋势预测预处理： 演示如何使用Requests和BeautifulSoup进行数据抓取，并利用Pandas进行日K线数据处理，为后续的量化模型输入做准备。 案例三：公开数据集的探索性数据分析（EDA）： 选取一个复杂数据集（如Kaggle上的经典数据集），完整展示从数据加载、缺失值处理、特征工程（Feature Engineering）到生成初步洞察报告的全过程。 目标读者 本书适合以下人群： 1. 希望系统学习并掌握Python数据分析工具链的初学者。 2. 具备基础编程能力，希望转型或进入数据科学领域的职场人士。 3. 需要提升日常数据处理效率的BI分析师、市场研究人员或财务分析人员。 4. 希望将数据可视化能力提升至专业水平的在校学生和研究人员。 本书特色 代码驱动，案例详实： 几乎每一项技巧都配有可运行的代码示例和详细的解释。 关注效率与性能： 强调向量化操作和高效代码编写，避免低效的循环。 紧跟业界标准： 采用当前数据科学领域最主流的库版本和最佳实践。 从数据到洞察的完整流程： 不仅教工具使用，更强调分析思维和报告呈现。
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读后感
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11章之后就看不下去了...
评分11章之后就看不下去了...
评分十年 我看VB痛依旧
评分十年 我看VB痛依旧
评分垃圾书，举个例子，字段计算那章，一共N种计算方式，这本书竟把每种都分一节罗列出来，并展示操作步骤，但其实每种计算方式的操作步骤都一样...10分钟内我可以翻掉数十页，章章如此，这书是写给白痴看的，476页一本书没多少营养，就一个目的：坑钱！
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