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出版者:清华大学

作者:荣钦科技

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2005-3-1

价格:45.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302103585

丛书系列:

图书标签:

• Excel2003
• 办公软件
• Excel
• 商务
• 应用
• 技巧
• 教程
• 办公效率
• 数据处理
• 电子表格
• 软件操作

好的，这是一份针对《Excel 2003 商务应用》的图书简介，内容将完全聚焦于其他主题，力求详尽且自然流畅。 --- 图书简介：现代数据分析与可视化实战指南 （此书内容完全不涉及 Excel 2003 或其特定商务应用功能） 书名：现代数据分析与可视化实战指南：从 Python 入门到深度学习应用 导言：驾驭信息时代的洪流 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动商业决策、科学研究乃至社会进步的核心资产。然而，原始数据往往是混沌且难以捉摸的。本书并非一本关于旧版电子表格软件的指南，而是一部面向未来、系统性教授如何从数据采集、清洗、分析到最终可视化呈现的综合性实战手册。我们聚焦于当前行业内最前沿、最高效的工具链——以 Python 为核心，结合 Pandas、Matplotlib、Seaborn 以及 Scikit-learn 等专业库，帮助读者建立起一套完整的数据思维和实操能力。 第一部分：Python 基础与数据科学环境构建（约 300 字） 本部分旨在为零基础或希望系统化提升 Python 技能的读者打下坚实的基础。我们不会纠缠于过于基础的编程语法，而是直接切入数据科学的语境。内容涵盖 Python 3.x 的核心特性，重点讲解面向对象编程在数据处理中的应用。更关键的是，我们将详细指导读者如何搭建一个高效、稳定的科学计算环境，包括 Anaconda 分发版的安装、Jupyter Notebook/Lab 的工作流设置，以及如何有效地管理和使用 虚拟环境（Conda/Venv），确保后续所有实验环境的隔离与复现性。我们还将简要介绍 NumPy 库，这是所有高效数据运算的基石，深入理解其向量化操作的原理，是摆脱低效循环的关键一步。 第二部分：数据清洗、处理与探索性数据分析（EDA）（约 450 字） 数据的“脏”是分析工作的常态。本部分的核心工具是 Pandas 库，它将彻底改变你处理表格数据的习惯。我们将用大量实际案例，教授如何高效导入和导出各种格式数据（CSV, JSON, SQL 数据库连接等）。清洗环节的讲解细致入微，包括：缺失值（NaN）的合理填充与删除策略；异常值（Outliers）的识别（如 Z-Score、IQR 方法）与处理；数据类型的转换与重塑（如 `melt`, `pivot_table` 的高级应用）。 探索性数据分析（EDA）是连接原始数据与洞察的桥梁。我们将重点教授如何利用 Pandas 的分组聚合功能（`groupby`）快速提取关键统计指标。同时，结合 Matplotlib 和 Seaborn，读者将学习如何通过直方图、箱线图、散点图矩阵（Pair Plot）等统计图表，直观地理解数据的分布、相关性以及潜在的模式。本章强调“数据故事化”的初步构建，即在深入建模前，通过可视化手段发现数据中隐藏的价值点和需要解决的矛盾。 第三部分：机器学习基础与模型构建（约 400 字） 进入模型的殿堂，本部分引入 Scikit-learn (sklearn)，这是构建和评估经典机器学习模型的标准库。内容从基础概念入手，清晰界定监督学习、无监督学习和强化学习的范畴。我们将详细讲解回归分析（线性回归、Lasso/Ridge）和分类任务（逻辑回归、K近邻、决策树）的原理、优缺点及 Python 实现。 模型构建过程中，数据预处理至关重要。读者将学会特征工程的核心技巧，包括特征缩放（标准化与归一化）、独热编码（One-Hot Encoding）的处理。评估环节同样不容忽视，我们将深入剖析模型的性能指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数以及 ROC 曲线，并讲解交叉验证（Cross-Validation）的科学实施，以确保模型的泛化能力。 第四部分：高级可视化与报告呈现（约 350 字） 再好的分析结果，如果不能清晰传达，其价值也会大打折扣。本部分致力于将分析结果转化为具有说服力的视觉报告。除了基础的 Matplotlib/Seaborn 应用外，我们将引入更具交互性和美观度的库，如 Plotly 或 Altair，用于创建可交互的仪表盘元素。 重点内容包括： 1. 时间序列可视化：如何有效展示趋势、季节性和异常点。 2. 地理空间数据可视化基础：使用 Folium 等库进行地图标记和热力图展示（基于假设的地理数据）。 3. 定制化与美学提升：学习如何精细调整图表元素（图例、坐标轴、颜色主题），使图表符合专业报告的严谨性要求。 最后，我们将简要讨论如何将分析结果封装成易于分享的格式，例如集成到 Streamlit 构建的简单 Web 应用中，实现从代码到交互式展示的无缝过渡。 总结：面向未来的数据素养 本书旨在提供一套面向 2020 年代及以后的数据处理和分析方法论。它抛弃了过时的工具和固化的流程，专注于培养读者使用现代编程语言和开源库解决复杂业务问题的能力。无论是数据分析师、初级数据科学家，还是期望提升数据驱动决策能力的业务管理者，本书都将成为您构建坚实数据科学基础的权威参考书。掌握这些技能，您将有能力处理任何规模和复杂性的数据集。

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这本书的排版和视觉设计，说实话，简直是上个世纪的产物。打开书本的那一刻，我立刻感觉仿佛穿越回了十几年前的电脑房。大片的纯文字段落，偶尔穿插着几张像素感很强的、对比度极低的屏幕截图，让人在阅读的过程中非常吃力。在信息爆炸的今天，我们习惯了图文并茂、色彩分明的电子书或高质量的印刷品，而这本书的“复古”程度，已经超出了“经典”的范畴，达到了“阅读障碍”的程度。我尝试跟着书中的步骤去操作某个高级筛选功能，结果因为截图模糊不清，我根本无法分辨出界面上究竟是“下拉箭头”还是“复选框”，反复对照了好几次才勉强确定。一个关于“数据透视表布局调整”的章节，仅仅用了一张黑白的小图示意，完全没有展示不同布局效果的对比，让我这个习惯了视觉化学习的人感到无所适从。这本书在用户体验（UX）设计上的投入，似乎完全被忽略了，这极大地影响了学习的效率和兴趣的保持。

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天哪，我简直不敢相信我竟然把这本书买回家了！说实话，我对“Excel 2003 商务应用”这个标题充满了期待，想象着能学到一套行之有效、能立刻在工作中派上用场的实战技巧。然而，当我翻开第一页，映入眼帘的却是大量晦涩难懂的函数定义和一些我根本无法在日常工作中用到的复杂宏编程入门。我需要的不是理论的堆砌，而是具体的案例分析，比如如何快速制作一份清晰的销售业绩对比表，或者如何利用数据透视表高效地处理月度库存报告。这本书似乎默认读者都是数据分析的科班出身，语言风格极其学术化，充满了各种技术术语的罗列，完全没有考虑到初级或中级用户在实际操作中会遇到的那些琐碎却关键的“痛点”。比如，它花了整整一章去解释VLOOKUP函数在内存中的工作原理，却只用寥寥数语带过如何设置打印区域才能保证报表美观——这后者才是我真正头疼的问题！我期待的是一本“干货”满满的工具书，结果拿到的是一本像教科书一样厚重的理论指导，实在让人有些泄气。我至今还没找到如何利用它来优化我的季度预算编制流程。

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这本书的语言风格和逻辑组织，实在让人感到非常混乱。作者似乎没有一个统一的叙事线索，知识点之间跳跃性极大。可能前一页还在讲解如何设置单元格的数字格式，下一页就突然插入了一段关于VBA调试错误的冗长讨论，而且这段讨论的背景完全没有铺垫。读者在阅读时，必须时刻保持高度的警惕性，生怕错过了某个上下文的转变。更令人困惑的是，一些关键概念的解释，比如“数据有效性”的设置，作者使用了非常口语化甚至有些随意的表达，这与后面讲解复杂公式时突然变得无比严谨的语调形成了鲜明的对比。这种风格的严重不一致性，使得学习过程充满了挫折感。我不得不频繁地在章节之间来回翻阅，试图重新建立起知识点之间的逻辑关联，这无疑浪费了大量的时间。我期待的是结构严谨、层层递进的专业指导，而不是像一本随笔集。

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我当时购买这本书，主要是冲着“商务应用”这四个字去的。我希望它能提供一些贴近市场前沿的商业智能（BI）思维，或者至少是针对财务、市场、人力资源等职能部门的特定解决方案。但是，书中的内容似乎停留在对Excel基础功能的机械性介绍上，深度远远不够。举个例子，它详细讲解了如何使用“条件格式”来标记小于平均值的单元格，这固然有用，但对于一个需要进行复杂风险评估的商务人士来说，远远不够。我真正想知道的是，如何结合Excel与Power Query或Power Pivot（尽管这些在2003版本中可能不完全适用，但至少可以提供一个升级思路的指引），来进行多源数据的整合与分析。这本书对“效率提升”的理解似乎非常初级，它更多地关注“怎么做”，而不是“为什么这么做更有效率”。读完后，我感觉自己只是学会了更多的“点点点”，而商业决策所需的“洞察力”和“模型构建能力”，却一点也没有得到提升。

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说实话，这本书的“时效性”问题让我感到担忧。虽然我清楚这是针对Excel 2003的特定版本教材，但在阅读过程中，不时会冒出一些与当前主流操作习惯格格不入的步骤描述。例如，在描述数据导入时，它详尽地介绍了通过“外部数据源”向导进行连接的繁琐流程，但完全没有提及现在更为常用且便捷的“获取和转换数据”功能（即使在较新版本中，其理念也已成为主流）。这让我感觉我像是在学习一种正在被淘汰的技术。对于一个希望掌握现代办公技能的人来说，学习这种略显陈旧的操作路径，不仅效率低下，还可能在未来的工作环境中造成认知上的偏差。我购买一本技术书籍，是期望它能帮助我站在现在看向未来，而不是将我牢牢地绑定在十多年前的软件界面上，这让我对这本书的实用价值大打折扣。

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