Excel 2007基础应用范例精解

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出版者:
作者:杜良贤
出品人:
页数:372
译者:
出版时间:2008-1
价格:40.00元
装帧:
isbn号码:9787111230083
丛书系列:
图书标签:
  • IT技术
  • Excel
  • 2007
  • 办公软件
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具体描述

《Excel 2007基础应用范例精解》介绍了Excel2007的基础知识、基本操作及使用技巧,主要内容包括Excel2007工作簿和工作表的基本操作,编辑工作表的数据,设置工作表的格式,插入艺术字、图片和文本框,SmartArt功能的使用,表格数据的计算,Excel2007图表功能的使用,表格数据的排序筛选与分类汇总,使用数据透视表分析数据,输出与打印工作表,使用Excel2007高效办公,Excel文档安全与协同工作等知识。

深入探索数据世界的无限可能:一部面向现代分析师的编程与统计实战指南 书名:《Python与R在数据科学中的高效集成与应用》 (面向对Excel 2007功能集成的基础上,寻求更强大、更灵活、更具扩展性数据处理与分析能力的专业人士、进阶学生及数据分析师。) --- 内容概述 本书并非对特定软件版本基础操作的重复阐述,而是聚焦于当前数据科学领域两大核心编程语言——Python和R——如何在复杂的业务场景中实现高效集成与协同工作。我们假设读者已经具备基础的数据处理逻辑思维(如同在电子表格软件中进行数据透视和简单函数操作),但渴望迈入使用专业工具处理海量、非结构化数据的阶段。 全书围绕“从数据获取、清洗、建模到可视化报告”这一完整的数据科学工作流展开,重点讲解如何利用Python强大的通用编程能力和R在统计建模方面的深厚积淀,构建一套端到端的数据解决方案。 第一部分:编程基础与环境搭建——迈向专业工具的第一步 本部分旨在为习惯于图形界面操作的用户,提供一个平稳过渡到代码驱动环境的路径。我们将不涉及任何Office软件的特定功能,而是专注于软件工程与数据环境的构建。 第一章:数据分析环境的现代化选择 对比传统工具与编程语言的优势: 为什么当数据量超过数十万行或需要迭代复杂的统计测试时,需要引入代码环境。 Anaconda与RStudio的安装与配置: 详细指导如何搭建稳定、可复现的Python(使用Anaconda发行版)和R(使用RStudio IDE)的工作环境,包括虚拟环境管理(Conda与Virtualenv)。 Jupyter Notebooks/Labs的掌握: 学习如何利用交互式计算环境进行代码编写、结果展示和文档撰写,实现分析过程的透明化。 第二章:Python入门与数据结构强化 基础语法回顾与数据类型深化: 重点关注列表、元组、字典在内存中的存储特性及其对性能的影响。 NumPy:数值计算的基石: 深入理解N维数组(ndarray)的向量化操作,学习广播机制,这是实现高性能计算的关键,远超电子表格中单元格级别的计算效率。 Pandas核心:数据框(DataFrame)的精髓: 详尽讲解Series和DataFrame的创建、索引(loc/iloc)、数据对齐机制。侧重于性能优化技巧,如使用`.apply()`的替代方案(向量化操作)。 第二部分:数据清洗与预处理的自动化 本部分是数据分析中最耗时的环节。我们将展示如何用代码实现过去需要手动筛选、排序、合并等繁琐操作的自动化脚本。 第三章:使用Pandas进行大规模数据清洗 缺失值与异常值的高效处理: 不仅仅是简单的删除或填充,而是根据业务逻辑,使用插值法(如线性、多项式)或基于模型的预测来处理缺失数据。 数据重塑与透视(Pivot & Melt): 学习`pivot_table`、`stack`、`unstack`的用法,实现比传统数据透视表更灵活、可编程的行列转换。 字符串处理与正则表达(RegEx): 结合Python的`re`模块,处理复杂、不一致的文本数据,如地址标准化、关键词提取等。 第四章:数据整合与关系操作 数据库连接基础(SQLAlchemy与Psycopg2/MySQLdb): 介绍如何不通过GUI工具,直接在代码中连接PostgreSQL、MySQL等关系型数据库,执行查询和数据提取。 高级合并与连接: 掌握`merge`和`join`的内连接、外连接、半连接等概念,精确控制来自不同数据源的数据整合。 时间序列数据的准备: 聚焦于日期时间对象的处理,如频率转换、时间窗口聚合(Rolling Window Aggregation),为后续的时间序列分析打下基础。 第三部分:统计建模与高级分析——R语言的深度应用 本部分将引入R语言,利用其在统计学领域深厚的积累,处理需要严谨统计检验和复杂模型假设的场景。 第五章:R语言环境与Tidyverse生态 RStudio环境深度使用: 介绍R的包管理系统,并重点讲解Tidyverse(包括`dplyr`, `ggplot2`, `tidyr`)如何提供一种清晰、一致的数据处理哲学。 `dplyr`的数据操作管道: 使用管道操作符(`%>%`)链式地执行数据筛选、排序、分组和汇总,使代码逻辑清晰可读。 数据框到列表的转换与反向操作: 应对R中向量化操作与Python数据框结构的差异化处理。 第六章:经典统计检验与假设检验 基础统计量的计算与解读: 不仅计算均值和标准差,更关注集中趋势和离散度的统计显著性。 t检验、方差分析(ANOVA)的实现: 使用R的内置函数,进行单因素和多因素方差分析,并详细解读P值、效应量等统计报告指标。 非参数检验的适用性: 在数据不满足正态性假设时,学习Wilcoxon秩和检验等方法的应用。 第七章:回归分析与模型评估 线性回归(`lm`)的构建与诊断: 模型的拟合、残差分析(检查同方差性、独立性),以及如何通过诊断图发现模型问题。 逻辑回归的应用场景: 针对二分类预测问题,讲解如何使用R进行逻辑回归建模,并评估分类性能指标(如混淆矩阵、AUC)。 模型的可复现性: 学习如何使用R的`save()`和`load()`或`readRDS()`来保存训练好的模型对象,实现分析结果的迁移。 第四部分:数据可视化与报告生成 本部分强调如何从纯粹的数据处理过渡到有效的沟通展示,超越电子表格的简单图表功能。 第八章:Python中的数据可视化(Matplotlib与Seaborn) 底层控制与高层抽象: 学习Matplotlib的基础绘图逻辑,以及Seaborn如何基于Pandas数据框快速生成统计学意义更丰富的图表。 复杂图表的绘制: 绘制热力图(Heatmaps)、小提琴图(Violin Plots)等,用于展示变量间的分布关系。 定制化输出: 学会调整坐标轴、图例、字体,以适应正式报告的规范要求。 第九章:R中的声明式可视化(ggplot2) 图形语法(Grammar of Graphics): 深入理解`ggplot2`的图层哲学(数据、几何对象、统计变换、坐标系),实现复杂图表的模块化构建。 多变量关系的视觉探索: 利用分面(Faceting)功能,在单个画布上对比不同子群体的数据分布。 交互式图形的初步探索: 简要介绍`plotly`在R中的应用,实现可缩放、可悬停的动态图表。 第五部分:集成与工作流自动化 本部分探讨如何将Python和R的优势结合起来,构建更加健壮的分析流程。 第十章:Python调用R(rpy2)与跨语言交互 环境桥接: 使用`rpy2`库,在Python脚本中直接执行R代码,调用R的统计包。 数据格式的无缝转换: 学习如何在Python的Pandas DataFrame和R的Vector/Data Frame之间安全地传递数据。 应用场景示例: 利用Python进行数据提取和预处理,然后将清洗好的数据传递给R中的特定高级统计包进行模型训练。 结语:迈向持续学习的数据实践者 本书旨在提供一把进入专业数据分析领域的“钥匙”,教会读者如何利用代码实现分析的自动化、可复现性和可扩展性。掌握这些工具,意味着您将不再局限于特定软件的界面限制,而能真正驾驭海量数据,解决更具挑战性的商业问题。后续的学习路径将围绕深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)或大数据技术(Spark)展开。 --- 本书特色: 1. 实践驱动: 每章后附带一个完整的、可运行的案例,模拟真实世界的数据问题。 2. 性能导向: 始终强调向量化操作和内存效率,避免低效的循环结构。 3. 思维转变: 帮助用户从“点击式操作”思维彻底转向“流程化脚本”思维。 4. 双核驱动: 平衡Python的通用性与R的统计深度,构建全面的分析能力。

作者简介

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用户评价

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**这本书在提高表格的可维护性和共享性方面,给予了我很多启发。** 在团队协作中,经常需要多人共同编辑同一个Excel文件,这往往会带来很多问题,比如版本混乱、数据覆盖、公式错误等。这本书中关于“工作簿保护”和“共享工作簿”的讲解,为我解决了这些难题。它详细介绍了如何设置工作表密码,如何限制对特定单元格或区域的编辑,如何允许多人同时编辑同一个工作簿,以及如何解决多人编辑时可能出现的冲突。我曾经因为多人编辑导致文件损坏而损失过宝贵的数据,这本书的出现让我如释重负。它教我如何规范地进行文件共享和版本管理,确保数据的安全性和一致性。此外,它还提到了如何使用“超链接”来组织和链接不同的Excel文件,或者链接到网页,这让我的工作文件结构更加清晰,也更便于查找和访问。这本书不仅仅是教授Excel的技巧,更重要的是教会我如何在一个团队中更有效地使用Excel,如何协作,如何保证数据的质量。我发现,良好的表格管理和共享机制,对于提高团队整体的工作效率和减少不必要的沟通成本至关重要。

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**这本书的“高级筛选”和“排序”功能,彻底改变了我处理大量数据的方式。** 在我过去的工作中,当数据量很大时,查找和整理特定信息常常是一项艰巨的任务。这本书详细讲解了如何使用“排序”功能,不仅仅是简单的升序降序,还包括多级排序,让我能够按照不同的标准对数据进行分类整理。更让我惊喜的是“高级筛选”功能,它允许我根据复杂的条件来提取数据,甚至可以将筛选结果输出到另一个区域,这比普通的筛选功能强大了太多。我记得我曾经需要从一个包含数万条记录的客户数据库中,找出所有来自特定城市、并且购买过特定产品的客户,如果用普通方法,我可能需要花费数个小时。但是,通过书中关于“高级筛选”的讲解,我学会了如何构建复杂的筛选条件,并将其应用到我的数据中,最终只用了几分钟就找到了我想要的结果。这不仅仅是提高了效率,更是让我能够更灵活、更精准地从海量数据中提取有价值的信息。这本书让我对Excel的数据管理和分析能力有了更深的认识,也让我更加依赖Excel来处理我的日常工作。

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**工作中的很多重复性任务,这本书让我找到了简化的方法。** 我记得在学习这本书之前,我每天都要花费大量时间处理一些非常相似的数据,比如复制粘贴、修改格式、重新排列顺序等等,这些都让我觉得非常枯燥且效率低下。这本书中的“宏”和“VBA基础”的介绍,虽然一开始看起来有点吓人,但书中非常耐心地从最基础的概念讲起,通过大量的实例演示,让我逐渐理解了自动化操作的魅力。它教我如何录制宏来记录一系列操作,然后一键执行,这对于我处理重复性任务简直是救星。我曾经试着用书中的方法录制了一个自动整理客户名单的宏,原本需要半个小时的任务,现在只需要几秒钟就能完成,极大地解放了我的时间和精力。而且,它还简单介绍了VBA的一些基础语法,让我能够对录制的宏进行一些简单的修改和优化,这更是让我看到了Excel无限的可能性。这本书让我明白,Excel不仅仅是一个数据处理工具,更是一个能够帮助我提高工作效率,甚至实现工作自动化的强大平台。我开始尝试将更多重复性的工作交给Excel去完成,让我能有更多的时间和精力去思考和处理更具挑战性的问题。

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**这本书在处理财务数据和进行基本分析方面,给予了我极大的帮助。** 作为一名需要处理一些基础财务报表的人员,过去我对Excel的运用仅限于简单的录入和加总。这本书中关于财务函数和数据分析的章节,完全是为我量身定制的。它详细讲解了像PV、FV、PMT这类关于投资回报和贷款计算的函数,让我能够更清晰地理解和计算各种财务指标。书中的案例模拟了实际的财务场景,比如如何制作简易的现金流量表,如何进行简单的投资回报率分析,如何计算折旧等,这些都是我在工作中经常会遇到的问题。通过这本书,我不仅学会了如何使用Excel函数进行精确的财务计算,更重要的是,我开始理解了这些计算背后的逻辑,能够更好地分析财务数据,为决策提供支持。它还提到了如何使用“数据透视表”来快速汇总和分析大量数据,这对我来说简直是发现新大陆。以前我需要花费大量时间手动汇总,现在只需要几个简单的拖拽操作,就能得到我想要的结果,而且数据透视表还支持多维度的分析,能够从不同的角度审视数据,发现潜在的规律。这本书让我对Excel在财务领域的应用有了更深的认识,也提升了我处理财务数据的能力。

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**这本书对Excel中“查找与替换”和“数据校验”这两个看似不起眼的功能,进行了非常深入的挖掘。** 在我以往的经验中,查找与替换仅仅是用来修改文本,而数据校验则是我几乎从未使用过的功能。然而,这本书却用相当大的篇幅,详细地讲解了这两个功能的强大之处。它教我如何使用“查找与替换”的通配符来匹配复杂的文本模式,如何进行跨工作表的查找,甚至如何利用它来批量修改单元格格式。这让我发现,查找与替换远不止我想象的那么简单,它可以成为我进行数据清理和优化的强大工具。而“数据校验”部分,更是让我认识到如何提前预防数据错误。它详细介绍了如何设置单元格的有效性规则,比如限制输入的数据类型、数值范围、日期格式,甚至可以根据其他单元格的值来动态设置校验规则。这对于我需要大量录入数据的表格来说,简直是福音。它能够有效阻止用户输入无效数据,从而保证数据的准确性和可靠性。我发现,很多在工作中出现的数据问题,都可以通过提前设置好数据校验来避免。这本书让我学会了如何从源头上保证数据的质量,而不是等到出现问题后再去补救。

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**第一次接触Excel,这本书完全把我从零基础拉了起来。** 拿到这本书的时候,我其实对Excel一无所知,只知道它是个表格软件,但具体怎么用,有什么功能,我心里一点谱都没有。翻开这本书,第一感觉就是排版很清晰,每一步操作都有清晰的截图,配上简洁明了的文字解释,就像有个老师在我旁边手把手教我一样。我记得刚开始学的时候,连怎么输入数据都得摸索半天,这本书从最基础的单元格选择、数据输入、公式求和这些开始讲,我跟着一步步做,竟然真的能做出结果来!特别是关于“表格”功能的那一部分,它让我明白了如何规范地管理数据,如何利用表格的特性进行排序、筛选,这对我日常工作中的数据整理简直是脱胎换骨的改变。以前处理数据都是杂乱无章,现在至少能做到井井有条。而且,书中还有很多关于“格式设置”的技巧,比如如何调整字体、颜色、边框,如何让表格看起来更专业、更易读,这些细节的提升,让我的报告和报表立刻上了一个档次。这本书没有一下子就把我推到很复杂的领域,而是循序渐进,从最实用的功能讲起,让我能快速掌握Excel的精髓,建立起学习的信心。我发现,原来Excel不仅仅是用来做简单的加减乘除,它还可以帮助我进行数据分析,制作图表,甚至实现一些自动化操作,这些超出我最初想象的功能,在这本书里都有提及,而且讲解得非常透彻。

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**数据可视化是这本书给我带来的最大惊喜,让我的报表不再枯燥乏味。** 在我过去的经验里,Excel报表通常就是一堆冰冷的数据和简单的表格,看起来非常缺乏吸引力。这本书的图表制作章节,彻底改变了我的看法。它详细介绍了各种常用图表类型的选择和制作方法,从最基础的柱状图、折线图,到更具信息量的饼图、散点图,甚至还有一些我之前从未用过的组合图表。书中的范例清晰地展示了如何根据数据的特点选择最合适的图表类型,以及如何调整图表的各种元素,比如标题、坐标轴、数据标签,让图表既美观又具有表达力。我尤其喜欢它关于“图表美化”的技巧讲解,比如如何调整颜色搭配,如何添加趋势线,如何制作交互式图表,这些细节的处理,让我的报表立刻生动起来,更能够吸引读者的注意力。通过这本书,我学会了如何用图表讲故事,如何将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来,这对于我向领导汇报工作,或者与同事沟通项目进度,都起到了非常重要的作用。以前,我的报表总是需要花费大量口头解释,现在,一张图表往往就能说明问题,大大节省了沟通成本。这本书的价值,不仅仅在于教会我制作图表,更在于教会我如何利用图表来更好地传达信息,提升沟通效率。

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**本书在数据录入和基础公式的应用方面,堪称我的“Excel启蒙导师”。** 作为一名需要处理大量数据的普通上班族,我过去常常为数据录入的繁琐和公式计算的错误而头疼。这本书就像及时雨,它详细讲解了各种数据录入的方法,比如如何使用填充柄快速复制、如何利用“选择性粘贴”进行特殊数据操作,甚至还提到了数据验证的技巧,让我能够有效避免输入错误。我特别喜欢它关于“公式和函数”的章节,从最简单的SUM、AVERAGE,到稍微复杂一点的IF、VLOOKUP,它都用非常贴近实际工作场景的例子来演示,让我不再畏惧那些看起来复杂的函数。书中的范例选取非常实用,很多都是我在工作中经常会遇到的情况,比如计算销售额、统计出勤率、分析客户满意度等。跟着书中的步骤,我学会了如何构建正确的公式,如何理解公式的逻辑,以及如何快速排查公式错误。而且,它还介绍了“条件格式”的应用,能够根据数据的不同情况自动改变单元格的显示样式,这对于快速发现异常值或者突出重要数据非常有帮助。我曾经为了一个复杂的计算而花费大量时间,现在学会了用Excel函数,同样的任务几分钟就能完成,极大地提高了我的工作效率。这本书不仅教会了我“做什么”,更重要的是教会了我“怎么做”,让我真正理解了Excel的强大之处,也让我对自己的工作能力有了更大的信心。

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**对于需要制作专业报告和进行数据归档的我,这本书提供了很多实用建议。** 在工作中,我们经常需要将Excel数据导出为PDF格式,或者与其他文档进行集成。这本书中关于“导出与打印设置”的章节,给了我很多实用的指导。它详细介绍了如何进行页面布局设置,如何调整页边距、页眉页脚,如何设置打印区域和打印标题,以及如何将工作簿导出为PDF、CSV等多种格式。这让我能够制作出符合公司要求的专业报告,并且方便与他人分享。此外,它还提到了如何利用Excel的“版本历史记录”功能来管理文件的不同版本,这对于需要长期保存和追溯数据的项目来说,非常有价值。我曾经因为找不到某个历史版本的数据而焦头烂额,现在学会了如何有效地管理文件版本,让我能够轻松回溯和查找。这本书不仅仅是教我如何操作Excel,更重要的是教会我如何养成良好的工作习惯,如何让我的工作成果更具专业性和可追溯性。它让我从一个Excel的使用者,转变为一个Excel的“管理者”。

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**对于需要进行统计分析的我来说,这本书提供的工具和方法非常实用。** 我所在的部门经常需要进行一些市场调研和用户行为分析,过去我们依赖的都是一些比较基础的数据统计方法。这本书中关于“数据分析工具”的章节,给我打开了新的视野。它详细介绍了Excel内置的“数据分析”功能,比如“回归分析”、“相关性分析”、“描述性统计”等,并且通过实例演示了如何使用这些工具来探索数据之间的关系,检验假设,甚至进行预测。我特别记得书中关于“回归分析”的讲解,它教会我如何理解回归方程,如何判断模型的拟合优劣,这对于我分析哪些因素对销售额影响最大非常有帮助。此外,它还提到了如何利用Excel进行“抽样”和“频率分布”的计算,这对于我们进行市场细分和用户画像的绘制非常有价值。这本书不仅仅是教我如何操作,更重要的是教会了我如何运用Excel的统计功能来“思考”数据,从中提取有意义的信息。我开始能够更科学地设计调查问卷,更深入地理解用户行为,为公司的产品优化和营销策略提供更可靠的数据支持。这本书的价值,在于它将复杂的统计概念与Excel的操作完美结合,让数据分析变得触手可及。

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