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出版者:中国水利水电出版社

作者:郑桂水 林章波

出品人:

页数:394

译者:

出版时间:2000-5

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787508403588

丛书系列:

图书标签:

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深入探索：现代办公软件与数据处理的广阔天地 一部聚焦于 Microsoft Excel 2021, Adobe InDesign CC 2023, 以及 Python 在数据分析中的前沿应用 的综合性技术手册。 --- 第一部分：数据透视与建模的艺术——Microsoft Excel 2021 深度解析 （约 500 字） 本书的第一个核心模块，《Microsoft Excel 2021：从基础函数到高级数据模型构建》，旨在彻底革新读者对电子表格软件的认知。我们摒弃了对基础单元格操作的冗余描述，直接切入企业级数据分析的实战场景。 本部分详尽阐述了 Excel 2021 中引入的动态数组函数（如 FILTER, UNIQUE, SORTBY）的底层逻辑与应用技巧。读者将学会如何利用这些现代函数构建高度灵活、能自动扩展的报表结构，而无需依赖传统的 VBA 宏。重点内容包括： 1. Power Query (获取和转换数据)： 深入讲解 M 语言的基础语法，演示如何连接、清洗、合并来自不同源（SQL 数据库、Web API、本地文件）的异构数据。我们将详细剖析“查询折叠”的概念及其对大数据量处理性能的优化作用。 2. 数据模型与 DAX 语言： 这一章节是本书的亮点之一。我们不只是简单地介绍 Power Pivot，而是将重点放在关系建模（星型与雪花型模式）的构建上。读者将掌握 DAX 语言中关键的上下文转换函数，如 `CALCULATE` 的工作原理，以及如何利用时间智能函数（Time Intelligence）高效处理复杂的同比、环比分析。通过多个实际的财务和销售案例，展示如何创建 KPI 驱动的仪表板。 3. 高级图表与条件格式： 探讨如何使用条件格式结合公式创建实时预警系统，并指导读者利用 Sparklines 和自定义图表类型（如瀑布图、子弹图）来增强数据叙事能力。 本书承诺： 读完此部分，您将能够独立处理数百万行数据，并构建出结构严谨、响应迅速的企业级数据分析模型。 --- 第二部分：专业排版与创意设计——Adobe InDesign CC 2023 进阶指南 （约 550 字） 本书的第二篇章，《Adobe InDesign CC 2023：高效多页文档工作流与交互式发布》，专注于平面设计和出版领域中的核心工具。本部分假设读者已了解 InDesign 的基本界面，并直接深入到提升效率和专业水准的关键技术。 我们细致地剖析了 InDesign 在处理长篇复杂文档时的核心优势，特别强调了自动化和一致性控制： 1. 母版页与自动样式链： 详细演示如何设计和应用多层级的母版页结构，确保版面元素（页眉、页脚、页码）的全局同步。重点讲解基于样式的嵌套规则，如何用一个主样式表管理整个文档的字体、段落和对象样式，实现“一键全局修改”。 2. 数据合并与个性化印刷： 深入介绍 InDesign 的数据合并（Data Merge）功能，展示如何连接 CSV 或 XML 文件，批量生成个性化的邀请函、证书或目录。我们将探讨如何处理数据中的特殊字符和换行符，以确保输出的准确性。 3. 长文档管理与交互式 PDF 制作： 对于需要发布电子版本的专业文档，本部分提供了详尽的指导。讲解如何利用“目录”面板构建可跳转的书签，应用表单域（Form Fields）制作交互式问卷，以及优化 PDF 导出设置以平衡文件大小与视觉质量。此外，还涉及文本框链（Text Threads）的复杂管理和溢流文本的精确控制。 4. GREP 样式应用： 教授读者如何运用正则表达式（GREP）来定义复杂的查找和替换规则，例如，自动为所有大写字母后的句号添加固定间距，或为特定术语自动应用颜色标记。 本书承诺： 您将掌握构建专业手册、杂志或电子书的全部自动化技巧，大幅缩短排版周期并杜绝人为错误。 --- 第三部分：编程赋能：Python 在数据清洗与可视化中的实战运用 （约 450 字） 本书的最后一部分，《Python 3.11：Pandas、Matplotlib 与自动化脚本实践》，将读者引入到软件自动化与数据科学的交叉领域。本模块聚焦于如何利用 Python 脚本来解决 Excel 难以处理的复杂、重复性任务。 本部分内容完全侧重于实战代码的构建和库的深度应用： 1. Pandas 核心操作精通： 重点解析 `DataFrame` 的向量化操作，对比其与循环操作的性能差异。详细讲解高级索引技术（`loc`, `iloc`, `query`）以及时间序列数据的重采样与移动窗口计算。 2. 数据清洗的“脏活累活”自动化： 提供了处理缺失值（NaN）、异常值检测与填补、以及字符串数据（如地址解析）的标准化流程脚本。我们将构建一个完整的 ETL（提取、转换、加载）脚本示例，用于自动处理每日下载的原始报告。 3. 数据可视化与报告生成： 聚焦于 `Matplotlib` 和 `Seaborn` 库。不仅仅是绘制标准图表，而是指导读者如何自定义图表元素的样式（如注解、自定义颜色映射），并创建出可以嵌入报告的静态高质量图形。 4. API 交互与爬虫基础： 简要介绍如何使用 `requests` 库从公共 API 中提取数据，为数据分析源的扩展打下基础。 本书承诺： 掌握这套 Python 工具链后，您将能将日常繁琐的报告整理工作缩短至数分钟内自动完成，实现办公效率的质的飞跃。 --- 目标读者群体： 本书献给所有希望超越软件基础功能、追求工作流程自动化和数据分析深度的专业人士、数据分析师、行政管理人员以及寻求职业技能升级的技术爱好者。本书的知识体系横跨数据处理、专业设计与编程脚本三大支柱，为构建现代复合型工作能力提供了坚实的路线图。

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