用好Excel统计篇 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国宇航出版社

作者:方超

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2007-5

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787802182080

丛书系列:

图书标签:

EXCEL
verycd
Kindle
Excel
统计
数据分析
办公软件
数据处理
图表
函数
效率提升
实用技巧
案例教程

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

本书以Excel2007为工作环境，详细介绍了Excel2007在统计方面的应用，全书共包括以下10章。

　　第1章介绍了Excel2007的基本操作。

　　第2章介绍了如何应用Excel2007进行数据筛选和制作数据透视表。

　　第3章介绍了如何应用Excel2007进行数据描述和使用统计函数。

　　第4章介绍了如何应用Excel2007创建统计分布。

　　第5章介绍了如何应用Excel2007中的随机数发生器。

　　第6章介绍了如何应用Excel2007进行假设检验。

　　第7章介绍了如何应用Excel2007进行回归分析

　　第8章介绍了如何应用Excel2007进行方差分析。

　　第9章介绍了如何应用Excel2007进行时间序列预测。

　　第10章以某公司的职工信息为例，介绍了综合统计分析的方法和技巧。

　　本书在介绍Excel2007的每个统计功能时，都与实际情况紧密相联，使读者明确该统计功能的使用范围；均按照“原理-具体操作-结果分析”的三大步骤来讲述，将每一个知识点都融合到具体实例中，使读者循序渐进地掌握每个统计功能，更好地了解每个实例所对应的统计原理和统计结果的分析方法。

　　通过阅读本书，即使不具备系统的数理统计知识背景的办公人员，也可以便捷地使用Excel2007处理日常工作中的统计应用问题。

好的，这是一本名为《图说Python数据分析实战》的图书简介，字数约1500字： --- 图书名称：《图说Python数据分析实战》图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察市场和推动创新的核心资产。掌握数据分析技能，是现代职场人士的必备能力。然而，面对庞杂的理论概念和晦涩难懂的代码，许多初学者望而却步。《图说Python数据分析实战》正是为打破这一壁垒而生，它是一本融合了前沿技术、实用案例与清晰图解的实战指南，旨在帮助读者快速、高效地掌握使用Python进行数据处理、分析与可视化的全流程。本书的核心价值在于“实战”与“图解”。我们摒弃了冗长枯燥的理论说教，转而采用案例驱动的学习路径。全书内容紧密围绕数据分析的实际工作场景展开，从数据的获取、清洗、转换，到深入的探索性分析（EDA），再到最终的建模与可视化报告呈现，提供了一套完整、可复用的工作流。一、奠定坚实基础：Python与环境搭建本书的第一部分，我们专注于为读者构建坚实的基础。首先，对于零基础读者，我们将详细介绍Python语言的基础语法，但着重于数据分析领域常用的部分，如数据类型、控制流和函数定义，确保读者能流畅地阅读和编写后续代码。至关重要的一步是环境的配置。我们提供了详尽的Anaconda/Miniconda安装指南，并深入讲解了Jupyter Notebook和JupyterLab这两个核心工具的使用方法。通过大量的截图和步骤分解，确保即便是首次接触这些环境的读者也能轻松搭建起属于自己的、功能完备的数据分析工作台。我们着重强调了虚拟环境（Virtual Environment）的管理，这是保持项目依赖清晰、避免版本冲突的关键所在。二、核心工具箱的精通：Pandas的深度应用 Pandas是Python数据分析的“瑞士军刀”。本书用超过三分之一的篇幅来系统讲解Pandas。我们不仅介绍了`Series`和`DataFrame`这两个核心数据结构的基本操作，更深入挖掘了其强大的数据处理能力。在数据清洗方面，我们覆盖了缺失值处理（插补、删除的策略选择）、重复数据识别与移除、数据类型转换、字符串的复杂处理（利用正则表达式进行高效匹配与替换）。每一个操作都配有真实的、略显“脏乱”的数据集作为演示样本，让读者体会到真实世界数据的复杂性。数据转换与重塑是分析的关键环节。我们将详细讲解`groupby()`的高级用法，如何实现多级分组聚合，以及透视表（Pivot Table）和交叉表（Crosstab）的构建。此外，针对时间序列数据的特殊性，本书特别开辟章节讲解了Pandas在日期时间处理（DatetimeIndex）上的强大功能，包括频率转换、时间窗口计算等，这对于金融、物联网数据分析至关重要。三、数据探索与洞察力培养：利用Matplotlib与Seaborn 数据分析的本质在于发现隐藏在数字背后的故事。Matplotlib和Seaborn是实现这一目标的利器。本书倡导“先探索，后建模”的分析哲学。在可视化章节，我们不只是简单地展示如何绘制条形图和折线图。我们深入讲解了统计图表的适用场景：何时使用箱线图揭示分布偏态、何时使用散点图探查变量关系、何时使用热力图（Heatmap）观察相关性矩阵。 Seaborn的应用是本书的一大亮点。我们通过大量精美的可视化案例，展示如何利用Seaborn的高级接口快速生成具有专业美感的统计图表，例如使用`FacetGrid`进行多变量对比，或使用`PairPlot`进行特征间的整体关系速览。我们详细解析了图表中的每一个元素——坐标轴的定制、图例的优化、色彩方案的选择，确保读者生成的图表不仅信息准确，而且具有强大的视觉冲击力。四、进阶实践：统计建模与机器学习入门对于希望将分析提升到预测层面的读者，本书提供了平滑的过渡。我们引入了SciPy生态系统，特别是StatsModels库，用于进行严谨的统计推断。读者将学习如何构建和解释简单的线性回归模型，理解P值、R方等核心统计指标的含义，确保分析结果具有统计学意义，而非仅仅是数值上的关联。随后，本书将视角转向Scikit-learn。在保持代码简洁性的前提下，我们选择了几个最常用且最具代表性的机器学习算法——如逻辑回归、决策树和K-Means聚类。重点在于如何使用Pandas准备数据、如何使用Scikit-learn进行特征工程（如特征缩放、独热编码），以及如何评估模型的性能（如准确率、召回率、F1分数）。这些章节的设计目标是让读者在不被复杂的数学公式淹没的情况下，掌握应用机器学习解决实际问题的基本流程。五、综合项目实战：从零到一的完整闭环全书的最后部分，我们整合了所有学到的知识，通过两个大型综合项目来巩固学习效果。第一个项目可能聚焦于客户流失预测（结合分类模型和EDA）；第二个项目则可能是一个时间序列分析挑战，例如股票价格波动或传感器数据的异常检测。在这些实战项目中，读者将完整体验数据科学家的工作流程：定义问题、数据获取与爬取（结合Requests或BeautifulSoup的简要介绍）、数据清洗与预处理、特征工程、模型训练与评估，直至最终生成一份清晰的分析报告草稿。结语《图说Python数据分析实战》的目标不是培养理论家，而是培养能够立即上手解决实际问题的分析师。本书的每一行代码都经过精心调试，每一个图例都旨在解释一个概念。通过阅读本书，你将不再依赖于那些格式固定的电子表格，而是能够驾驭Python这一强大的工具，将海量数据转化为具有指导意义的商业洞察。拿起本书，开启你的数据驱动之旅，让数据真正为你工作。

作者简介

目录信息

第1章 Excel 2007的基本操作 1.1 工作簿的基本操作 1.1.1 启动、退出与保存Excel 2007 1.1.2 以新文件名或新地址保存工作薄 1.1.3 打开已保存的工作薄 1.1.4 设置自动保存工作薄 1.1.5 设置工作簿的默认保存位置 1.2 工作表的基本操作 1.2.1 切换工作表 1.2.2 选择多个工作表 1.2.3 新建工作表 1.2.4 删除工作表 1.2.5 隐藏工作表 1.2.6 设置工作表标签的颜色 1.2.7 为工作表命名 1.2.8 工作簿内移动与复制工作表 1.2.9 工作簿之间复制工作表 1.3 单元格的操作 1.3.1 选择单元格 1.3.2 插入单元格 1.3.3 插入行 1.3.4 插入列 1.3.5 输入数据 1.3.6 在多个工作表中输入相同的内容 1.3.7 修改单元格内的数据 1.3.8 复制与移动数据第2章建立借款单 2.1 录入借款单内容 2.2 格式化借款单 2.2.1 调整行高和列宽 2.2.2 合并及拆分单元格 2.2.3 设置字体 2.2.4 设置单元格的底纹 2.2.5 设置单元格的背景填充颜色 2.2.6 绘制边框 2.2.7 输入特殊符号 2.3 剪贴画 2.3.1 插入剪贴画 2.3.2 移动、缩放剪贴画 2.4 使用格式刷快速复制格式 2.5 使用宏进行快速格式化 2.5.1 录制宏 2.5.2 执行宏 2.5.3 制作宏按钮 2.5.4 移动与缩放宏按钮 2.5.5 为宏按钮命名 2.5.6 复制宏按钮到其他工作表上 2.5.7 删除宏 2.5.8 将录制的宏保存在工作簿中 2.6 其他应用实例第3章部门日常费用统计 3.1 创建基本表格 3.1.1 输入曰期 3.1.2 快速填充日期序列 3.1.3 白定义费用种类填充的序列 3.1.4 调整数据小数点位数 3.1.5 设置数据在单元格中的位置 3.1.6 在单元格内部自动换行 3.2 冻结窗格 3.3 引用单元格 3.3.1 相对引用 3.3.2 绝对引用 3.3.3 混合引用 3.3.4 引用工作簿中其他工作表的单元格 3.4 月末统计 3.4.1 统计各部门一月份实际使用的款额 3.4.2 计算一月份费用支出总额 3.4.3 计算结余资金 3.4.4 计算各项费用支出的使用比率 3.5 部门年度费用支出统计 3.6 设置数值显示样式 3.6.1 显示资金的货币格式 3.6.2 显示使用比率的百分比格式 3.7 设置表格主题 3.8 审核公式 3.8.1 追踪引用单元格 3.8.2 追踪从属单元格 3.8.3 追踪单元格中的错误 3.8.4 追踪审核箭头 3.8.5 监视单元格公式及其结果 3.8.6 显示单元格中的公式 3.9 使用公式时出现的错误及纠错办法 3.10 查找与替换 3.10.1 查找统计表中包含计算公式的区域 3.10.2 快速定位单元格 3.10.3 查找招待费 3.10.4 替换招待费名称 3.11 其他应用实例第4章差旅费报销单 4.1 创建基本表格 4.1.1 使用自动更正功能快速输入标题 4.1.2 使内容自动适应单元格的大小 4.2 应用数据有效性设置单元格的内容范围 4.2.1 使用序列选项自动填充交通工具选项 4.2.2 在数据输入时显示提示信息 4.2.3 控制单元格的时间范围 4.3 为数字自动添加单位 4.4 为单元格添加批注 4.5 计算报销费用 4.5.1 计算差旅补助总额 4.5.2 计算报销总费用 4.6 设置人民币的大写形式 4.7 其他应用实例第5章费用支出图表 5.1 创建费用支出数据柱形图 5.1.1 创建费用支出表格 5.1.2 生成柱形图 5.2 设计图表 5.2.1 调整图表的位置和尺寸 5.2.2 向图表中添加其他部门支出费用项目 5.2.3 删除图表中的部分数据 5.2.4 切换图表坐标 5.2.5 由图表生成数据表 5.2.6 添加图表标题 5.2.7 套用图表设计样式 5.2.8 移动图表到其他工作表 5.2.9 改变图表类型 5.2.10 设置图表的默认类型 5.3 设置图表布局 5.3.1 调整图例位置 5.3.2 在图表中显示数值 5.3.3 添加坐标轴标题 5.3.4 为图表中坐标轴添加单位 5.3.5 添加趋势线 5.3.6 添加误差线 5.4 美化图表 5.4.1 设计图表背景及边框 5.4.2 设置图表文字的字体及颜色 5.5 图表模板的使用 5.5.1 将图表另存为图表模板 5.5.2 应用图表模板 5.5.3 删除图表模板 5.6 打印图表 5.6.1 打印一张图表 5.6.2 打印多张图表 5.7 其他应用实例第6章员工工资管理 6.1 制作员工工资表 6.1.1 建立工资明细表 6.1.2 插入公司徽标 6.1.3 移动、缩放及修剪徽标图片 6.1.4 输入首位为0的员工号码 6.1.5 输入员工身份证号码 6.1.6 快速输入同一地区的身份证号码 6.2 输入员工基本工资 6.2.1 利用逻辑函数填充固定工资 6.2.2 修改公式 6.3 计算加班费 6.4 计算缺勤扣款 6.4.1 计算事假扣款 6.4.2 计算病假扣款 6.4.3 计算迟到扣款 6.4.4 合计缺勤扣款 6.4.5 使用函数VL00KUP计算缺勤扣款 6.5 计算出勤奖金 6.6 合计应发工资 6.6.1 将部门进行排序 6.6.2 添加员工补贴 6.6.3 计算应发工资 6.7 计算养老保险金 6.8 合计实发工资 6.8.1 代扣个人所得税 6.8.2 计算应发工资 6.9 按照部门分类汇总员工工资 6.9.1 分类汇总工资总额 6.9.2 添加分类汇总工资平均值 6.9.3 删除分类汇总 6.10 条件格式 6.10.1 突出显示超过50元的缺勤扣款额 6.10.2 突出显示超过平均工资水平的实发工资 6.10.3 使用数据条直观表现应发工资的大小 6.10.4 使用色标显示基本工资相同的单元格 6.10.5 使用图标标识保险余余额在同一范围的单元格 6.10.6 清除条件格式 6.11 套用表格格式 6.12 排序 6.12.1 对员工工资高低进行排序 6.12.2 进行多关键字的数据排序 6.13 筛选数据 6.13.1 筛选实发工资额前5名 6.13.2 筛选部门工资单 6.14 王资表的保密设置 6.14.1 隐藏个人所得税计算公式 6.14.2 保护工资表所在的工作簿 6.14.3 设置文件保护密码 6.15 制作工资条 6.16 创建工资数据透视表 6.16.1 生成数据透视表 6.16.2 修改数据透视表布局 6.16.3 编辑数据透视表的统计方式 6.16.4 更新透视表数据 6.16.5 显示透视表中的明细数据 6.16.6 删除数据透视表 6.17 由数据透视表生成数据透视图 6.18 其他应用实例第7章打印工资表和工资条 7.1 查看打印效果 7.2 页面设置 7.2.1 设置打印的页边距及页眉页脚边距 7.2.2 设置打印方向 7.2.3 设置打印纸张大小和打印比例 7.2.4 设置网格线打印和打印顺序 7.2.5 设计页眉和页脚 7.2.6 在页眉中添加图片 7.3 设置打印范围 7.3.1 显示和隐藏分页线 7.3.2 调整分页符的位置 7.3.3 删除分页符 7.3.4 隐藏不需要打印的内容 7.3.5 设置打印的页数范围和份数 7.4 单独打印出某位员工的工资条 7.4.1 设置打印标题 7.4.2 设置打印区域 7.5 其他应用实例第8章账务处理流程图 8.1 绘制财务管理流程图 8.1.1 绘制基本图形 8.1.2 向图形中添加文本 8.1.3 移动与缩放图形 8.2 美化流程图 8.2.1 使用自动套用格式设计流程图 8.2.2 填充图形 8.2.3 组合图形 8.3 绘制财务票据报销流程图 8.3.1 插入图示 8.3.2 移动和缩放图示 8.3.3 更改布局 8.3.4 美化图示 8.4 其他应用实例第9章账务管理中的模拟运算 9.1 投资过程中的财务管理 9.1.1 创建模拟运算表 9.1.2 计算投资现值 9.1.3 计算保险净现值 9.2 建立模拟运算表分析存款 9.2.1 计算本息总和 9.2.2 建立单变量模拟运算表 9.2.3 双变量模拟运算表 9.3 单变量求解财务费用支出 9.4 编辑模拟运算表 9.4.1 将模拟运算结果转换为常量 9.4.2 将模拟运算表转换为图表 9.5 通过模拟运算选择最合适的贷款方案 9.5.1 为单元格定义名称 9.5.2 计算每期还款额 9.5.3 创建方案 9.5.4 编辑方案 9.6 其他应用实例第10章创建资产负债表 10.1 输入资产负债表项目 10.2 添加艺术字作为资产负债表标题 10.2.1 插入艺术字 10.2.2 美化艺术字 10.3 核算资产负债 10.3.1 计算流动资产 10.3.2 计算长期投资 10.3.3 计算资产合计 10.4 设计资产负债表的背景 10.5 其他应用实例
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**5. 让我眼前一亮！原来Excel统计也可以这么有趣且有深度！** 拿到《用好Excel统计篇》这本书，我的第一感觉是“哇，这本封面设计得真不错！”但真正让我爱不释手的，是它内容里蕴含的惊喜。我一直以为Excel统计就是一堆枯燥的数字和公式，但在书中，我看到了数据的“生命力”。作者并没有像某些教材那样，上来就讲一堆复杂的理论，而是从一些非常贴近生活的小问题入手，比如“为什么同样是超市，有的商品卖得比别的好？”，然后循序渐进地引出背后的统计原理。我尤其喜欢书中关于“相关性与因果性”的讨论，以前我常常混淆这两者，以为只要两个数据一起波动，就一定存在因果关系，这本书让我明白了其中的谬误，并且教会了我如何去区分它们。书中还涉及了一些我从未想过Excel能做到的统计分析，比如如何用Excel来做简单的时间序列分析，预测未来的销售趋势；如何利用Excel的函数和条件格式，来识别数据中的异常值。这些内容，让我觉得Excel不再只是一个简单的计算器，而是一个强大的分析引擎。书中的讲解逻辑非常清晰，层层递进，即使是对于统计学基础薄弱的读者，也能轻松理解。我感觉，这本书不仅教会了我如何使用Excel进行统计，更重要的是，它让我对数据产生了浓厚的兴趣，并且具备了独立分析问题的能力。它让我明白了，原来统计学可以如此有趣，而且如此贴近我们的实际生活。

评分☆☆☆☆☆

**4. 告别“瞎猜”！让Excel统计带你走向数据驱动决策！** 作为一个小企业的经营者，我一直深知数据的重要性，但苦于没有系统的方法去分析。以往，我更多的是凭借经验和直觉来做决策，结果常常是事倍功半，甚至南辕北辙。《用好Excel统计篇》这本书，就像一盏指路明灯，为我揭示了数据背后的奥秘。它没有用大量复杂的统计术语来吓唬读者，而是用通俗易懂的语言，一步步引导我理解如何从海量数据中提取有价值的信息。我最喜欢的是书中关于“数据可视化”的章节，它让我明白，一个好的图表，比千言万语更能打动人。书中提供了各种不同类型的图表，并详细解释了它们各自的适用范围和最佳实践，这让我的商业报告变得更加直观、有力。此外，书中的“数据分析流程”部分，也为我提供了一个清晰的框架，指导我如何从收集数据、清洗数据，到选择合适的统计方法进行分析，最后得出结论并采取行动。我学会了如何利用Excel进行基本的描述性统计，了解数据的分布特征；如何通过回归分析来预测未来的趋势；如何通过对比分析来评估不同策略的效果。这本书让我彻底告别了“瞎猜”的状态，真正能够基于数据来审视经营状况，做出更科学、更精准的决策。它不仅提升了我处理数据的能力，更重要的是，它赋予了我一种“数据驱动”的思维模式，这对于企业的发展至关重要。

评分☆☆☆☆☆

**3. 实用性爆棚！一本让Excel统计“活”起来的书！** 我拿到《用好Excel统计篇》的时候，抱着试试看的心态，毕竟我平时处理的都是一些基础的数据，对“统计”这个词总觉得离自己有点远。然而，这本书的内容彻底颠覆了我的认知！它不是那种只教你“怎么做”的书，而是告诉你“为什么这么做”，以及“这么做的意义是什么”。书中的案例极其贴近我们日常工作中的实际场景，比如如何利用Excel分析用户行为数据，从而优化产品功能；如何通过数据透视表和图表，清晰地展示销售业绩，并找出增长瓶颈；甚至是如何用Excel来做简单的市场调研，预测产品销量。我之前做报表，总是凭感觉去挑选图表，有时候报告做出来，领导看了也一头雾水，不知道我想表达什么。看了这本书，我才知道，不同的图表有不同的表达侧重点，什么时候用柱状图，什么时候用折线图，什么时候用饼图，甚至什么时候用散点图来揭示变量之间的关系，都有讲究。书中还提供了很多Excel的实用技巧，比如如何快速筛选、排序、合并数据，如何利用条件格式突出关键信息，这些小技巧虽然看似不起眼，但在实际操作中却能极大地提高工作效率。这本书让我觉得，Excel统计不再是枯燥的数字游戏，而是能够帮助我更清晰地洞察问题、做出明智决策的强大工具。我真的感觉，我的Excel使用水平被拉高了一个档次，整个工作效率都翻倍了！

评分☆☆☆☆☆

**1. 惊艳！以为是普通的Excel书，没想到是思维的启迪！** 拿到《用好Excel统计篇》这本书，我原本的期待不高，以为就是一本教你如何套用Excel公式、制作图表的工具书。毕竟市面上这类书籍多如牛毛，内容也大同小异。然而，翻开第一页，我便被它深深吸引住了。这本书，它讲的不仅仅是Excel本身，更是如何用Excel去“思考”。作者以一种极其生动、循序渐进的方式，将那些看似复杂枯燥的数据统计概念，拆解成一个个通俗易懂的原理。我印象最深刻的是关于“抽样误差”的讲解，以往我总是凭感觉理解，觉得样本量越大越好，但书中通过生动的案例，让我明白了随机抽样的重要性，以及如何通过科学的抽样方法来降低误差，从而得出更可靠的结论。书中还探讨了不同统计方法的适用场景，比如什么时候用均值，什么时候用中位数，什么时候用百分位数，这些细节的阐述，让我对数据的理解上升到了一个新的高度。更让我惊喜的是，书中的示例数据都非常贴近实际生活和工作场景，比如市场调研、用户分析、销售报表等等，这让我能够立刻将学到的知识应用到自己的工作中，解决了许多我之前遇到的数据分析难题。以前觉得数据分析是专业人士的专利，但这本书让我觉得，只要掌握了正确的方法和工具，每个人都可以成为数据分析的高手。它不仅提升了我的Excel技能，更重要的是，它让我学会了一种看待和处理数据的全新视角，这种思维上的提升，才是最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

**2. 那些年我踩过的Excel统计坑，这本书帮我一一填平！** 说实话，我是一个Excel重度用户，日常工作中离不开它。但这么多年下来，我总觉得自己在数据统计方面总缺点什么，有时候面对大量数据，就像大海捞针，即使套用公式，也常常因为理解不清而犯错。比如，我以前做销售预测，习惯性地就用线性回归，结果总是偏差很大，后来才发现，我的数据分布并不符合线性假设，甚至有季节性趋势。而《用好Excel统计篇》这本书，简直就是为我量身定做的“避坑指南”！书中对各种统计假设的讲解，简直是醍醐灌顶。它详细解释了为什么某些统计方法不能随意使用，以及在什么条件下才能保证结果的准确性。我尤其欣赏书中关于“假设检验”的章节，以前觉得它很抽象，但作者用图示和通俗的语言，将P值、置信区间这些概念解释得一清二楚，我甚至能自己动手去验证数据是否具有统计学意义。书中还提到了一些我之前从未接触过的统计工具，比如方差分析（ANOVA），它能帮助我比较多个组别之间是否存在显著差异，这对于评估不同营销活动的效果非常有帮助。这本书没有给我灌输那些晦涩难懂的数学公式，而是侧重于理解其背后的逻辑和应用，让我能够真正掌握这些统计工具，而不是变成一个只会复制粘贴公式的“搬砖工”。现在，我敢于面对更复杂的数据集，并且能够更自信地解读数据背后的含义，这对我职业发展带来了巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

内容很基础，很简单，适合0基础，审美 ……我真不知道改怎么说了。。。。。哎……

评分☆☆☆☆☆

@2010-07-26 16:36:25

评分☆☆☆☆☆

内容很基础，很简单，适合0基础，审美 ……我真不知道改怎么说了。。。。。哎……

评分☆☆☆☆☆

内容很基础，很简单，适合0基础，审美 ……我真不知道改怎么说了。。。。。哎……

评分☆☆☆☆☆

内容很基础，很简单，适合0基础，审美 ……我真不知道改怎么说了。。。。。哎……