Excel 2007数据图表与范例应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:武新华

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2007-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302156147

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 图表
• 范例
• 办公软件
• 数据可视化
• Excel2007
• 技巧
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• 教程

《精通Python数据分析与可视化实战》图书简介 一、本书定位与目标读者 本书是为希望系统掌握现代数据分析技术和工具的专业人士、数据科学家、商业分析师以及高年级本科生和研究生精心打造的一本实践导向的深度教程。它完全聚焦于当前数据科学领域最主流、最具活力的工具——Python，并以真实世界的数据集为蓝本，详细阐述从数据获取、清洗、探索、建模到最终可视化展示的全流程。 本书并不涉及微软Excel 2007版本特有的功能、界面操作，或任何与其相关的数据透视表、特定图表类型制作方法，也不涉及任何2007年左右的数据处理理念。它完全基于Python生态系统，致力于提供一种前沿、高效、可重复的数据分析工作流。 二、内容结构与核心亮点 本书内容围绕Python数据科学的“数据金字塔”结构展开，共分为五大部分，二十章，力求做到理论深度与操作实战的完美结合。 第一部分：Python数据科学基础环境搭建与核心库概述（数据准备阶段） 本部分将迅速带领读者进入Python数据分析的实战环境，避免冗长的理论铺垫。 1. Python环境的现代化配置： 详细介绍Anaconda/Miniconda环境管理，Jupyter Notebook/Lab的配置与高效使用技巧。 2. NumPy：高效数值计算的基石： 深入讲解N维数组（ndarray）的创建、索引、切片、向量化操作及其性能优势，这是后续所有复杂运算的基础。 3. Pandas入门与核心数据结构： 详尽解析Series和DataFrame，重点放在其灵活的标签索引机制上。 第二部分：数据清洗与预处理——数据质量的保障（数据工程阶段） 这是数据分析中最耗时但至关重要的一环。本书将重点攻克“脏数据”问题，这些内容与任何特定电子表格软件的操作逻辑都截然不同。 1. 数据导入与导出： 掌握从CSV、JSON、SQL数据库（使用SQLAlchemy模块）以及现代NoSQL数据源（如Parquet文件）高效读取数据的方法。 2. 缺失值处理的艺术： 不仅仅是删除或简单填充，深入探讨基于模型预测的插补方法（如使用KNNImputer）。 3. 数据转换与重塑： 详细讲解`groupby()`的强大功能，数据透视（Pivot Tables in Pandas，注意，这与Excel的透视表概念不同，是基于代码的）、`stack()`与`unstack()`的用法，以及如何使用`apply()`和`map()`进行高效的元素级或行级操作。 4. 时间序列数据的处理： 重点介绍Pandas在日期时间（DatetimeIndex）处理方面的强大能力，包括频率转换、重采样（Resampling）和时间窗口函数。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断（洞察发现阶段） 本部分强调通过数据本身发现规律，而非依赖预设的公式或模板。 1. 描述性统计的深度挖掘： 使用Pandas的内置统计函数，结合SciPy库进行更深层次的统计检验，如正态性检验、方差分析（ANOVA）的Python实现。 2. 数据可视化——Matplotlib与Seaborn的协同： Matplotlib基础与定制： 掌握如何从零开始构建高度定制化的图表元素（轴、刻度、注解）。 Seaborn的高级应用： 重点展示如何使用Seaborn快速生成信息密度高的统计图表，如FacetGrid、PairGrid，用于展示变量之间的多维度关系。 3. 交互式数据探索： 引入Plotly和Bokeh库，展示如何创建可缩放、可交互的Web端可视化，这是静态图表无法比拟的优势。 第四部分：数据建模与机器学习入门（价值创造阶段） 本书引入Scikit-learn，作为Python数据分析走向高级应用的桥梁。 1. 特征工程实践： 编码分类特征（One-Hot Encoding, Label Encoding）、特征缩放（标准化与归一化）。 2. 回归模型构建： 使用Statsmodels进行经典线性回归的统计推断，并对比Scikit-learn的预测模型流程。 3. 分类模型基础： 介绍逻辑回归、决策树的基础原理及在Pandas处理后的数据上的应用。 4. 模型评估指标： 深入解读准确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值，这些是评估预测模型性能的核心标准。 第五部分：自动化与项目实战（生产力提升阶段） 本部分将前述所有技能整合到一个完整的、可重复的分析流程中。 1. 数据抓取实战（Web Scraping）： 使用Requests和BeautifulSoup库抓取网络数据，并用Pandas进行结构化处理。 2. Python脚本的组织与维护： 学习如何将分析步骤封装成模块化的Python脚本，确保结果的可复现性。 3. 综合案例分析： 选取一个包含复杂数据清洗和多步建模的真实商业问题（如客户流失预测或销售趋势分析），完整展示端到端的解决方案。 三、本书的独特价值 本书的核心价值在于“代码即文档，环境即方法论”。我们不教授用户如何在特定软件界面中点击鼠标以生成结果，而是教导读者如何用Python代码实现数据处理的自动化、标准化和可追溯性。这使得读者能够轻松应对TB级以上的数据集，并能将分析结果无缝集成到生产环境中，远远超越了传统桌面软件的应用范围和能力边界。本书的每一个例子都基于最新的Python库版本，确保学习的知识体系与行业前沿保持同步。

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从语言风格的角度来看，这本书给我的感觉是极度“克制而精准”。它没有使用任何煽动性的语言，没有用“轻松掌握”、“一学就会”这类空泛的口号来吸引人。作者的文字像外科手术刀一样，直指核心，每一个句子都承担着传递具体信息或建立逻辑连接的使命。对于复杂的统计学概念，比如标准差在图表中的应用，或者如何通过误差线来体现数据的波动性，作者的处理方式是先用最直白的语言进行类比解释，然后立刻衔接到Excel中具体的操作步骤，避免了过度理论化的风险。这种风格非常适合需要高效学习的职场人士，你不会在冗长的背景介绍中迷失方向，而是能迅速地将知识点与自己的工作任务挂钩。读起来有一种在和一位不苟言笑但极其可靠的专家对话的感觉，他不会浪费你一秒钟时间，只会告诉你“要做这件事，你需要这样操作”。

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这本书的叙事节奏掌握得相当老道，它不是那种教科书式的、从最基础的单元格格式讲起，然后机械地堆砌功能点的教材。相反，它一开始就设置了一些非常贴近实际工作场景的“难题”，比如如何在一份季度销售报告中，快速区分出表现远超预期的产品线，并用最简洁的图表展示其增长的势头。这种“问题驱动学习”的模式，极大地激发了我继续阅读下去的欲望。作者似乎非常理解初级用户从“知道有这个功能”到“能独立应用这个功能”之间的巨大鸿沟，因此在每一个范例的讲解中，都非常细致地追溯了决策的逻辑——“我们为什么选择柱状图而不是饼图？”“这种数据分布下，使用簇状柱形图比堆积柱形图更能突出差异点。”这种深入到方法论层面的探讨，远超出了单纯的软件操作指南的范畴，更像是请了一位经验丰富的分析师在旁边手把手指导。读完前面几个章节，我感觉自己不仅仅学会了几个按钮的位置，更重要的是，脑海中构建起了一个初步的数据分析思维框架。

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细节的处理上，我注意到作者在处理一些“灰色地带”的功能合并和兼容性问题时，表现出了惊人的耐心和准确性。虽然书名是Excel 2007，但很多核心逻辑和图表制作的底层原理是跨版本的，作者很巧妙地在不打断主流程的前提下，用侧边栏或脚注的方式，提示了在新版本中可能会出现的细微差异，比如某个菜单栏的名称变更，或者某个默认设置的调整。这体现了作者对自身读者的尊重——读者需要的不是一份只适用于单一版本的“孤本”，而是一份能够应对未来升级的“基石”。此外，书中对于数据源的准备和清洗环节也给予了足够的重视，不像很多教程那样直接假设数据已经完美无缺。它花了不少篇幅讲解如何使用2007版本中相对有限但依然实用的数据工具来处理重复值、合并不规则列表，这在现实工作中是至关重要的前置步骤，常常是拖慢项目进度的元凶。正是这种对全流程负责的态度，让这本书的实践价值大幅提升。

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这本书最让我感到惊喜的是，它对图表的“表达力”这一艺术层面的探讨，有着超乎预期的深度。很多技术书籍止步于“如何做出图”，而这本书探讨的是“如何让图表‘说话’”。它不仅仅是教你如何调整颜色和字体，而是深入到视觉心理学的层面。例如，作者会对比分析不同配色方案在单色打印环境下的信息丢失风险，还会指导读者如何通过调整坐标轴的起始点（轴线截断）来避免误导性的视觉效果，即使这是Excel中一个非常容易被滥用的功能。更进一步，它还提供了一些关于图表叙事的模板，教你如何通过一页图表组合，讲述一个完整的数据故事，从背景介绍到核心发现，再到最终建议。这种将技术操作与信息传达的最终目标紧密结合的处理方式，使得这本书的价值超越了单纯的软件手册，成为了一个构建有效商业沟通工具箱的参考书。

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这本书的装帧设计，坦率地说，初见时并没有给我带来太多的惊喜，那种略显保守的封面设计，让人感觉像是回到了那个特定年代的办公软件教程的风格。然而，一旦翻开内页，那种朴实无华的排版反而展现出一种独特的实用主义气质。字体选择清晰易读，即便长时间盯着屏幕或者纸质材料进行学习，眼睛的疲劳感也控制在一个很低的水平。特别值得称赞的是，对于复杂的图表元素，作者在版式上采用了大量的留白和分块处理，使得那些原本可能令人望而生畏的数据可视化步骤，被切割成了逻辑性极强的、易于消化的“小任务”。我尤其喜欢它在关键步骤旁会标注出对应Excel功能区中图标的微缩图，这对于习惯通过视觉线索快速定位操作的读者来说，简直是福音。它不是那种追求花哨视觉效果的“网红”教程，而是扎扎实实地致力于信息传递的效率。光是对比市面上那些试图用炫酷配色来掩盖内容深度的书籍，这本书在实用性层面的考量，就已经赢得了我不少分数。它成功地做到了让“工具”本身退居幕后，而将“如何解决问题”的思路凸显出来，这是优秀技术书籍的必备素养。

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