Excel电子表格应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:宗薇

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2004-11

价格:24.0

装帧:平装

isbn号码:9787113062071

丛书系列:

图书标签:

• aaa
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• 电子表格
• 办公软件
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• 效率提升

好的，这里为您提供一份图书简介，该书名为《Python数据科学实战指南》，其内容完全不涉及《Excel电子表格应用基础》中的任何主题。 --- 图书名称：《Python数据科学实战指南》 图书简介 在这个数据爆炸的时代，掌握从海量数据中提取洞察、构建智能模型的能力已成为科研、工程乃至商业决策的核心竞争力。《Python数据科学实战指南》正是为此目标而精心打造的一部深度实战手册。本书旨在为有志于进入数据科学领域、希望利用Python语言强大生态系统解决复杂实际问题的读者，提供一条清晰、高效且技术前沿的学习路径。 本书完全聚焦于现代数据科学的全生命周期，涵盖了数据获取、清洗、探索性分析、特征工程、模型构建、性能评估以及最终的部署与可视化。它摒弃了对基础软件操作的冗余讲解，直接切入核心技术栈与前沿算法的应用。读者将不会在本书中找到任何关于电子表格软件（如Microsoft Excel或类似工具）的操作指南、函数公式讲解、工作表管理、数据透视表创建或VBA编程等内容。本书的重心完全在于编程语言、专业库及其在复杂数据问题上的应用。 核心内容深度剖析： 第一部分：Python与科学计算基础的进阶 本部分旨在快速巩固读者对Python语言在科学计算环境下的核心掌握，并深入介绍数据科学工作流的基础设施。我们不会浪费篇幅讲解基础的编程语法，而是直接进入NumPy和Pandas的高级应用层面。 NumPy矩阵运算的性能优化： 探讨向量化操作的底层原理，讲解如何利用广播机制和内存视图来加速大规模数值计算，重点关注稀疏矩阵的表示与处理，以及在高性能计算环境（如GPU加速库的接口）下的集成方法。 Pandas深度数据操控： 超越基础的数据框创建与筛选，本章详细讲解多级索引（MultiIndex）的高效使用、时间序列数据的重采样与频率转换、数据框的合并（Merge/Join）策略的性能考量，以及如何使用`apply`的高级替代方案（如`Numba`集成）来处理复杂的用户定义函数。我们将着重讨论如何处理缺失值和异常值的程序化解决方案，而非手动检查。 第二部分：数据获取与清洗的自动化 数据准备往往占据数据科学项目的70%以上时间。本部分致力于教授如何通过编程手段自动化、规模化地获取和清洗结构化、半结构化乃至非结构化数据。 网络数据爬取与API交互： 深入探讨`Requests`库的高级用法，包括会话管理、Cookie处理、异步请求（使用`aiohttp`），以及应对反爬虫策略（如User-Agent轮换、代理池管理）。对于Web抓取，重点讲解`BeautifulSoup`和`lxml`在复杂HTML结构解析中的效率对比，以及使用`Selenium`进行动态内容获取的场景与限制。 数据库集成与数据湖访问： 详细介绍如何使用`SQLAlchemy`进行数据库无关的ORM操作，实现数据模型的定义与迁移。对于NoSQL，本书会演示如何使用`PyMongo`连接MongoDB，并展示如何将查询结果高效地转化为Pandas数据结构。 文本与日志数据预处理： 利用正则表达式进行复杂的模式匹配和数据提取，并介绍文本清洗的最佳实践，包括编码规范化、停用词过滤以及基础的Tokenization流程。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 EDA的目标是从数据中发现模式和生成假设。本书侧重于使用能够传达复杂统计信息的专业级可视化工具。 统计绘图的深度应用： 重点讲解`Seaborn`和`Matplotlib`的高级定制功能，包括绘制复杂的多变量分布图（如FacetGrid）、叠加统计估计器（如回归线），以及如何构建交互式图表。 交互式与地理空间可视化： 介绍`Plotly`和`Bokeh`库，展示如何创建可以在Web环境中探索的动态图形，以及如何使用`Folium`处理地理空间数据，绘制热力图和路径图。所有可视化均通过代码驱动，不依赖于图形用户界面工具。 第四部分：机器学习模型的构建与评估 这是本书的核心部分，全面覆盖监督学习、无监督学习及模型选择的理论与实践。 Scikit-learn高级工作流： 深入讲解特征工程（如多项式特征、定制化转换器）、特征选择方法（如递归特征消除RFE、基于模型的选择）以及管道（Pipeline）的构建，以确保模型训练流程的健壮性和可重复性。 经典与集成模型实战： 详细演示线性模型、支持向量机（SVM）、决策树，并重点介绍随机森林、梯度提升机（XGBoost, LightGBM）的参数调优与性能瓶颈分析。 模型验证与超参数优化： 讲解交叉验证策略（KFold, Stratified KFold）的选择依据，以及使用`GridSearchCV`和`RandomizedSearchCV`进行超参数搜索的原理。对于更高效的优化，本书会介绍贝叶斯优化（如使用`Hyperopt`）。 深度学习入门（聚焦于时序与NLP基础）： 简要介绍TensorFlow/PyTorch在处理序列数据时的基础构建模块，例如RNNs/LSTMs在时间序列预测中的应用框架。 第五部分：模型部署与结果解释 一个模型只有被应用才能产生价值。本部分关注如何将训练好的模型封装并投入实际使用。 模型持久化与版本控制： 使用`Joblib`和`Pickle`序列化模型对象，并介绍如何将模型元数据与代码分离，以实现模型生命周期的管理。 模型可解释性（XAI）： 介绍LIME和SHAP框架，用于解释复杂黑箱模型的预测结果，帮助用户理解特征对单一预测的贡献度，增强决策的透明度。 轻量级服务化： 使用`Flask`或`FastAPI`框架，构建一个RESTful API，用于封装机器学习模型，使其能够接收实时数据请求并返回预测结果，实现模型的在线服务化。 本书的独特价值： 本书是为那些已经了解编程基础，渴望直接面对真实、大规模数据挑战的实践者设计的。我们采用项目驱动的方式，每一章的理论讲解都紧密围绕一个实际数据集或业务场景展开。读者将通过亲手操作，掌握数据科学领域最前沿、最受业界认可的工具链。本书的每一个示例都基于Python环境（Jupyter Notebook/IDE），强调代码的可读性、效率和工业级应用潜力。它不是一本关于电子表格软件功能的参考书，而是一本关于如何用编程驾驭数据的科学指南。 最终目标是培养读者独立构建、优化和部署数据驱动解决方案的能力。

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版面设计上，这本书的排版简直是一场视觉上的折磨。它采用的是单栏、小字号、高密度的文本布局，几乎没有留白，使得阅读体验非常压抑。更要命的是，章节之间的逻辑跳转非常生硬，常常是前一页还在讨论公式的嵌套，下一页就突然跳到了自定义菜单的创建，中间缺乏必要的过渡和铺垫。我发现自己很难在知识点之间建立起清晰的脉络感，就像是随机地打开一本工具书，随便指到一个词条就开始阅读。此外，书中使用的案例数据非常陈旧和抽象，都是一些虚拟的公司销售额或库存记录，与我实际工作中遇到的数据结构——比如时间序列数据或地理空间数据——完全不符，这极大地削弱了知识的可迁移性。我感觉作者像是将自己多年来积累的底层技术笔记简单地汇编成册，而没有经过系统的、用户友好的编辑过程。

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这本书的封面设计得十分朴实，甚至可以说有点过时了，那种蓝绿相间的配色，让我想起了上世纪九十年代的电脑软件手册。打开第一页，映入眼帘的是大量的纯文本内容，几乎没有任何彩图或生动的图表来辅助说明。我原以为这会是一本针对初学者的、手把手教你入门的指南，但事实是，它从一开始就假设读者已经对电子表格的基本概念有所了解。它直接切入了函数的底层逻辑和复杂的引用方式，对于那些连单元格如何定位都不太清楚的新手来说，简直就是一本天书。作者的语言风格非常学术化，充满了专业术语，读起来非常费劲，需要不断地在文本和软件界面之间来回对照，而且很多步骤的描述都显得过于简化，缺少了那种“慢下来，看清楚”的教学耐心。我花了整整一个下午才勉强理解了前三章关于数据结构的描述，感觉更像是在啃一本枯燥的教科书，而不是一本实用的应用指南。

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如果说有什么优点，那就是这本书的理论深度确实无可挑剔，它对Excel底层计算引擎的工作原理进行了近乎偏执的剖析，但这种深度完全是为那些有志于成为Excel架构师的人准备的，而不是给寻求提高效率的普通用户。书中对内存管理、计算引擎的优化策略的探讨，让我感觉自己像是在读一本关于操作系统内核的深入分析，而不是一本日常办公软件的使用手册。我需要的是如何快速制作一个动态仪表板，如何用几个简单的函数组合来自动汇总报告，而这本书提供给我的，是关于如何避免工作簿在加载时发生内存泄漏的知识。所以，对于追求快速上手、注重实际操作效率的读者来说，这本书的价值几乎为零，它更像是一份面向计算机科学专业毕业生的电子表格底层原理参考资料，而非一本能让你在下周一的会议上自信地展示成果的应用指南。

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这本书的“应用”部分简直是个笑话。它给出的所有“应用场景”都停留在理论层面，没有提供任何可以实际下载和操作的配套资源。比如，当作者介绍完某种复杂的数据校验方法后，我期望能找到一个配套的Excel文件，里面预置了需要校验的数据，让我可以一步步实践书中所教的步骤。然而，什么都没有。读者需要自己从零开始创建所有的数据环境，这无疑极大地增加了学习的门槛。对于一个声称是“应用基础”的书籍来说，缺乏这种即时的反馈和实践环节，使得学习过程变得异常缓慢且容易产生挫败感。我不得不花费大量时间去猜测作者在描述某个特定函数时，所指向的单元格范围和数据格式是什么样的，极大地分散了对核心知识点的理解注意力。

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这本书的重点似乎完全放在了宏编程和VBA脚本上，这对于我这种只想用电子表格来做家庭预算和简单数据整理的普通用户来说，简直是灾难性的偏离了我的需求。我购买这本书的初衷是希望学习如何有效地使用透视表和条件格式来快速分析数据，但我翻遍了所有章节，关于这些基础且实用的功能，只有寥寥数页的介绍，而且介绍的方式也极其敷衍，更像是“你知道有这个功能就好”的态度，而不是“教你如何使用它来解决实际问题”。书中花了大量的篇幅去讲解如何编写复杂的循环结构和错误处理机制，这些内容无疑对高级程序员是有价值的，但对于我这样的普通职场人士而言，这些代码块就像是装饰品，完全无法融入我日常的工作流程。我试着去跟着书上的例子敲了一段VBA代码，结果编译错误一堆，完全没有得到任何有效的帮助来调试。

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