Excel 2002入门与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:山东科学技术出版社

作者:时间工作室

出品人:

页数:435

译者:

出版时间:2002-1

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787533130534

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 电子表格
• 数据处理
• 入门
• 提高
• 技巧
• 教程
• 2002
• 办公效率

《深入探索：现代数据分析与可视化实战指南》 本书聚焦于利用当前主流的、功能强大的数据处理与分析工具，为读者提供一套从数据采集、清洗、分析到最终报告呈现的完整实战流程。我们不局限于任何特定版本的软件，而是着眼于数据科学领域的核心理念和跨平台技能的培养，旨在帮助专业人士和学习者建立起面向未来的数据素养。 --- 第一部分：数据思维与现代数据生态概览 第一章：构建数据驱动的决策框架 本章将详细阐述“数据思维”的内涵，区分描述性统计、诊断性分析、预测性分析与规范性决策之间的关系。我们将探讨数据在现代商业环境中的战略价值，以及如何识别一个有效的商业问题，并将其转化为可量化的数据分析任务。内容涵盖了数据生命周期的基本阶段，并强调了数据治理和伦理规范在分析过程中的重要性。 第二章：现代数据工具箱的精选与环境搭建 我们不再将焦点限制于单一的桌面应用，而是全面介绍当前数据分析领域的主流技术栈。这包括： 编程语言基础： 深入讲解Python在数据处理中的应用，侧重于Pandas库的数据结构操作、NumPy的高效数值计算，以及数据导入/导出的最佳实践。 云端数据仓库概念： 介绍Amazon Redshift, Google BigQuery等现代云数据存储的基本架构和优势，理解数据如何大规模地存储和管理。 交互式分析环境： 详细介绍Jupyter Notebook和JupyterLab的使用方法，包括Markdown文档撰写、代码块管理、环境配置（如conda环境管理），以及如何创建可复现的分析报告。 版本控制基础： 首次引入Git和GitHub/GitLab的概念，强调代码和分析脚本的版本控制对于团队协作和审计追踪的必要性。 --- 第二部分：数据的获取、清洗与预处理的艺术 第三章：高效数据源连接与采集策略 本章专注于如何从多样化的源头获取“干净”的数据。 API数据抓取实战： 学习如何通过Requests库访问RESTful APIs，处理认证机制（如OAuth 2.0），以及针对API速率限制（Rate Limiting）的策略性处理。 网页数据抓取（Web Scraping）： 介绍Beautiful Soup和Scrapy框架，指导读者如何合法、高效地从静态和动态网页中结构化提取信息。重点讨论反爬虫机制的处理和遵守网站robots.txt协议的重要性。 数据库连接与查询： 使用SQLAlchemy库连接SQL和NoSQL数据库（如PostgreSQL, MongoDB）。掌握复杂的JOIN操作、子查询的优化，以及如何安全地管理数据库凭证。 第四章：数据清洗与质量保证（Data Wrangling） 数据清洗是分析工作中最耗时的环节，本章将提供高级技巧。 缺失值的高级处理： 不仅仅是删除，深入探讨基于模型的插补技术（如MICE，回归预测插补），以及如何评估不同插补方法对分析结果的潜在偏差影响。 异常值（Outliers）的识别与处理： 使用统计学方法（如Z-Score、IQR范围）和可视化方法（箱线图、散点图矩阵）识别异常。讨论在不同业务场景下，应选择截断、Winsorization还是保留异常值的决策流程。 数据标准化与规范化： 详细解释Min-Max Scaling、Z-Score Normalization在不同算法（如K-Means, SVM）中的应用场景和区别。 文本数据预处理： 涵盖文本清洗（去除HTML标签、标点符号）、分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization），为自然语言处理（NLP）打下基础。 --- 第三部分：深度分析技术与统计建模 第五章：探索性数据分析（EDA）的精深运用 EDA是理解数据本质的关键步骤。本章强调结构化的EDA流程。 多维数据透视与交叉分析： 学习如何利用Pivot Tables（无论是在Pandas中还是专业BI工具中）快速生成业务报告的关键视图。 相关性与依赖性分析： 深入计算皮尔逊、斯皮尔曼相关系数，并介绍如何使用热力图（Heatmaps）直观展示变量间的复杂关系。 假设检验的实战应用： 涵盖t检验、ANOVA（方差分析）以及卡方检验，重点在于如何正确设定零假设、选择检验方法，并解释P值在业务决策中的实际意义。 第六章：预测建模基础与模型评估 本章将读者从描述性分析推向预测性分析。 线性回归的高级应用： 讨论多元线性回归模型的假设检验（如多重共线性诊断VIF），以及如何通过特征工程（Feature Engineering）改进模型拟合度。 分类模型入门： 详细介绍逻辑回归（Logistic Regression）作为基准分类器，并引入决策树（Decision Trees）的概念，解释Gini不纯度和信息熵。 模型性能度量： 重点讲解分类模型的评估指标，包括混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线下的面积（AUC-ROC）。讨论在不同业务目标下（如欺诈检测 vs. 客户流失预测）如何权衡这些指标。 --- 第四部分：数据可视化与报告的叙事力量 第七章：专业级数据可视化的原则与工具 优秀的可视化能够将复杂分析转化为清晰的洞察。本章侧重于如何选择“正确”的图表。 可视化设计理论： 介绍Tufte的原则，强调数据墨水比、避免不必要的图表垃圾（Chart Junk）。探讨颜色理论在区分数据类别和传达情感上的作用。 Python可视化库实战： Matplotlib/Seaborn： 掌握创建静态、高质量统计图表的技巧，包括子图管理和定制化主题设置。 Plotly/Bokeh： 学习如何创建高交互性的图表，便于最终用户进行钻取（Drill-down）和过滤操作。 第八章：构建交互式仪表板（Dashboards） 本章指导读者将分析结果产品化，面向非技术受众展示。 仪表板设计逻辑： 遵循“一屏原则”，设计信息流动的逻辑路径（从宏观到细节）。讨论KPI（关键绩效指标）的选择与布局策略。 交互式工具选型与实践： 介绍当前主流的商业智能（BI）工具（如Tableau或Power BI的最新版本）的核心功能。侧重于数据源连接、度量（Measure）与维度（Dimension）的定义，以及如何创建联动筛选器和参数控件，使用户能够自主探索数据。 叙事性报告撰写： 强调可视化不是终点，而是讲述数据故事的工具。教授如何撰写简洁有力的分析摘要，将图表结论与明确的行动建议（Actionable Insights）相结合。 --- 本书的特色与目标读者 本书内容全面覆盖了从传统数据处理方法到尖端分析流程的现代化转型。它假设读者具备基础的计算机操作能力，但侧重于培养读者在复杂、动态数据环境中解决实际问题的能力。通过大量真实的案例研究和代码示例，读者将能够无缝对接当前数据分析师和数据科学家的主流工作要求。本书适合希望从电子表格思维升级到编程驱动分析思维的业务分析师、市场研究人员、金融专业人士以及相关专业的高年级学生。

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这本书的装帧和排版风格，非常具有那个年代的特色，厚实但并不笨重，内页的纸张质量也经得起反复翻阅。我这本书被我带到办公室、图书馆，甚至出差时都带着，现在书页的边缘已经有些微微的卷曲，但这更像是一种使用痕迹，证明了它陪伴我度过了多少个需要与数据搏斗的夜晚。我特别欣赏作者在解释一些复杂概念时所采用的类比手法。比如在讲解“相对引用”和“绝对引用”的区别时，作者并没有直接用$符号来吓唬人，而是用了一个生动的比喻，将单元格地址想象成地图上的坐标，这个小小的比喻，让我瞬间就明白了为什么在拖动公式时，有些引用会跟着变，而有些则会固定不动。这种将抽象概念具象化的能力，是衡量一本优秀技术书籍的重要标准。它没有追求时髦的扁平化设计或炫酷的视觉效果，而是将所有的精力都放在了如何让读者最快、最准确地理解知识点上，其务实的态度值得称赞。

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有一段时间我尝试自己摸索一些数据校验和条件格式的功能，结果总是不得要领，要么设置的规则过于僵硬，要么就是无法应对复杂的多条件判断。当我翻到《Excel 2002入门与提高》中关于“数据有效性”和“条件格式”的章节时，我感觉像找到了失散多年的宝典。书中对“数据有效性”的讲解细致到连如何自定义错误提示信息都一一列出，这对于规范团队成员的数据输入流程至关重要。而在条件格式方面，它不仅仅停留在简单的颜色标记上，而是展示了如何利用公式来实现更复杂的逻辑判断，例如，标记出销售额超过部门平均值的记录。这些技巧，看似是软件的附加功能，但在实际工作中，它们是提升数据质量和工作效率的利器。这本书的优势在于，它能够预见到读者在实际工作中会遇到的痛点，并提前提供详尽的解决方案，而不是仅仅停留在软件自带功能的表面介绍上，这种前瞻性和实用性，是很多更新的教材所不具备的，因为它更注重核心逻辑的建立。

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坦白说，我本来对手册类的书籍总是抱持着一丝怀疑，总觉得它们大多是官方文档的简单搬运，缺乏实际应用层面的指导。但这本书在“提高”这部分的处理上，着实超出了我的预期。它并没有止步于教你如何输入数据和设置单元格格式，而是深入到了一些在日常工作中非常实用的功能模块。举个例子，书中对“数据透视表”的讲解，简直是教科书级别的清晰。它没有仅仅罗列步骤，而是结合了几个实际的销售报表案例，让你明白为什么需要用数据透视表，以及如何通过拖拽字段来快速重构数据视图，从而发现隐藏在庞大数据背<bos> 背后信息。那种“原来数据分析可以这么直观”的顿悟感，是在其他快速入门指南里找不到的。此外，对于图表制作的部分，它也讲解了如何根据不同的数据类型选择最合适的图表样式，并且对图表美化的一些核心原则进行了阐述，这对于需要制作演示报告的人来说，价值千金。它教会的不是“怎么做”，而是“为什么这么做”，这种思维层面的引导，才是真正实现“提高”的关键所在。

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这本书的行文风格总体来说是沉稳而富有条理性的，它散发着一种旧时代技术书籍特有的严谨感，没有过多花哨的修辞，每一个段落的设置似乎都是为了承载明确的知识点。与其他一些追求“3小时精通Excel”的书籍不同，这本书的节奏是缓慢而坚实的，它不急于让你学会那些高大上的自动化脚本，而是强调基础的牢固性。我记得在学习“合并计算”功能时，作者花了不少篇幅去解释为什么在合并不同工作表的数据前，确保工作表的结构完全一致是多么重要，这是一种对于数据结构基础的强调。这种对基础规范的反复提及，虽然在初读时可能感觉略显啰嗦，但时间证明，正是这些看似基础的规范，决定了后期数据处理的稳定性和准确性。它似乎在默默告诉读者：Excel的强大，首先建立在对数据规范管理的良好习惯之上。这本书，更像是一部工具使用规范手册，它教你如何正确地、负责任地使用工具，而不是仅仅教你一些可以炫耀的花招。

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这本书的封面设计得非常朴实，那种略带磨砂质感的纸张，让人一下子就能感受到它面向的是那些真正想沉下心来学习软件操作的初学者。我记得当时刚接触电子表格时，对着那些密密麻麻的单元格和公式简直是束手无策，感觉就像面对一本外文说明书。但拿到这本《Excel 2002入门与提高》后，情况就完全不同了。它没有上来就堆砌那些高深的函数和VBA代码，而是非常耐心地从最基础的界面布局讲起，比如工具栏到底有哪些按钮，每个按钮点下去是干什么用的。我尤其欣赏它在讲解“数据输入与编辑”这一章节时的细致入微，它甚至会告诉你如何用鼠标拖动填充柄快速复制数据，这种看似微不足道却极大地提升效率的技巧，对于新手来说简直是醍醐灌顶。书中大量的截图清晰明了，每一步操作都有对应的图示，这比单纯的文字描述有效多了。它就像一位经验丰富的前辈，手把手地领着你走进Excel的世界，让你在没有丝毫压力的情况下，建立起对这个软件的基本认知和操作信心。对于那些希望系统学习基础操作，打下坚实基础的读者来说，这本书绝对是一个非常可靠的起点，它成功地将一个看似枯燥的软件学习过程，变得平易近人且富有条理。

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