中文Office 97教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:宇航出版社

作者:希望图书创作室

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:1998-5-1

价格:30.00

装帧:平装

isbn号码:9787801440327

丛书系列:

图书标签:

• Office 97
• 中文Office
• Office教程
• 软件教程
• 电脑软件
• 办公软件
• Windows
• 97版
• 入门教程
• 技术
• 计算机

深入解析现代数据分析与可视化：以Python生态系统为核心 本书旨在为希望在快速发展的数据科学领域建立坚实基础的读者提供一本全面、深入且高度实用的技术指南。 随着信息爆炸时代的到来，处理、分析和有效传达海量数据的能力已成为各个行业核心竞争力的关键组成部分。本书摒弃了过时的技术栈和过于理论化的数学推导，聚焦于当前业界最为推崇的、基于Python语言的数据科学生态系统，帮助读者从零开始构建一套完整的数据处理、建模和展示的知识体系。 本书的结构设计遵循了数据分析项目的自然流程：数据获取与清洗（ETL）、探索性数据分析（EDA）、高级统计建模与机器学习、以及最终的数据可视化与叙事。 我们假定读者具备一定的编程基础，但会从基础概念出发，逐步引入复杂的工具和技术。 --- 第一部分：数据科学基石与Python环境配置 本部分为后续高级主题的铺垫，重点在于建立一个高效、规范化的工作环境。我们将详细介绍如何配置Python环境，着重介绍Anaconda发行版的优势及其在环境隔离中的作用。 1.1 Python环境的现代化管理： 探讨Conda环境的创建、激活与维护，确保项目依赖的稳定性和可复现性。我们将对比虚拟环境（Virtualenv）与Conda的适用场景。 1.2 NumPy：高性能数值计算的核心： 深入讲解`ndarray`对象，这是所有科学计算的基础。内容涵盖数组的创建、索引、切片、广播（Broadcasting）机制的底层逻辑与优化，以及矢量化操作如何显著提升计算速度，取代低效的Python循环。 1.3 Pandas：数据处理的瑞士军刀： 详细剖析`Series`和`DataFrame`结构。我们将超越基础的数据读取操作，重点讲解： 高效数据重塑： `pivot_table`、`melt`、`stack`与`unstack`的精妙运用。 时间序列处理： 时区转换、频率重采样（Resampling）以及滚动窗口（Rolling Window）计算在金融和物联网数据分析中的实战应用。 缺失值与异常值的高级策略： 不仅仅是简单的插值，还包括基于模型（如KNN Imputer）的填充方法，以及使用隔离森林（Isolation Forest）检测异常点。 --- 第二部分：探索性数据分析（EDA）与数据叙事 数据的“故事”隐藏在其形态之中。本部分将指导读者如何通过系统性的探索发现数据背后的规律、偏差和潜在的因果关系。 2.1 Matplotlib与Seaborn的深度结合： 介绍如何利用Matplotlib构建基础图表，随后利用Seaborn的高级统计图形功能，快速生成具有美学价值和统计意义的可视化结果。重点关注： 多变量关系的可视化： 如何使用对（Pair Plot）和条件图（Facet Grid）来揭示变量间的复杂依赖。 定制化绘图引擎： 掌握艺术家（Artist）层级的定制，实现精确控制图表的每一个元素，以满足专业报告的需求。 2.2 统计学基础在EDA中的应用： 强调描述性统计量（集中趋势、离散度）之外的应用。我们将探讨数据的分布形态（正态性、偏度、峰度）检验，以及如何使用箱线图（Box Plot）和提琴图（Violin Plot）来直观地比较不同组别间的统计差异。 2.3 交互式探索：Plotly与Bokeh： 介绍如何构建可供非技术人员操作的交互式仪表板组件。讲解如何添加悬停信息、缩放和平移功能，从而实现动态的数据钻取（Drill-down）分析。 --- 第三部分：现代机器学习建模与评估 本部分聚焦于如何利用Scikit-learn框架构建、训练和评估预测模型，涵盖监督学习和无监督学习的核心算法。 3.1 数据预处理的艺术： 深入探讨特征工程的关键环节： 特征编码： 独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）的权衡与风险（如数据泄露）。 特征缩放： 标准化（Standardization）、归一化（Normalization）和鲁棒缩放（Robust Scaling）的选择依据。 特征选择与降维： 使用方差阈值法、卡方检验、递归特征消除（RFE），以及主成分分析（PCA）在处理高维数据时的应用与解释。 3.2 监督学习：回归与分类： 线性模型的高级调优： 详细解析岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化控制模型复杂度，避免过拟合。 树模型集成方法： 深入剖析随机森林（Random Forest）的构建原理，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的核心思想。重点讲解XGBoost、LightGBM等现代库的并行化优势和参数优化策略。 3.3 模型评估与性能度量： 强调单一指标的局限性。深入讲解混淆矩阵的各个组成部分，如何计算精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和AUC-ROC曲线。对于回归问题，则重点分析残差分析图和R²的局限性。 3.4 模型选择与交叉验证： 讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）在超参数优化中的应用。详细阐述K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）的实施及其重要性。 --- 第四部分：高级主题与生产化部署基础 本部分将引导读者接触更前沿的技术，并开始思考如何将分析结果转化为实际业务价值。 4.1 非监督学习：聚类分析： 重点介绍K-Means算法的迭代过程和局限性。同时，介绍DBSCAN在发现任意形状簇方面的优势，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）在构建树状结构图（Dendrogram）中的应用。 4.2 文本数据基础处理（NLP入门）： 介绍文本特征化方法，包括词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF向量化，以及如何使用SpaCy或NLTK进行基础的词性标注和命名实体识别（NER）。 4.3 结果的可复现性与报告自动化： 介绍Jupyter Notebook/Lab作为交互式计算环境的最佳实践。讲解如何使用Jinja2模板或Python脚本结合Pandas生成周期性的数据报告草稿，确保分析过程的透明度和可追溯性，为后续进入数据工程或MLOps领域打下基础。 本书的最终目标是培养读者一种数据驱动的思维模式：从提出正确的问题开始，利用高效的工具获取和清洗数据，通过严谨的统计方法验证假设，并最终以清晰、可信的视觉方式传达洞察。 本书中的所有代码示例均采用最新的库版本，并保证在主流操作系统上可以直接运行。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我当时买这本书，主要是因为工作需要快速掌握表格处理能力，Excel的部分自然是我关注的焦点。这本书对公式的讲解，采取了一种“由浅入深，学以致用”的教学路径。它先从最基础的加减乘除运算讲起，然后过渡到COUNT、SUMIF等常用函数，最后才触及到VLOOKUP这种略微复杂的查找函数。最棒的是，书中为VLOOKUP设计了好几个实际案例，涵盖了从最简单的精确匹配到模糊匹配的场景应用。通过这些案例，我才真正理解了查找函数在数据关联中的巨大威力。而且，书中还提到了当时Office 97中一些非常实用的，后来被新版本逐渐弱化或整合的功能，比如宏（Macro）的录制和编辑入门。虽然我没有深入研究编程，但仅仅是学会录制一个重复性的数据清理操作，就已经为我节省了大量的时间。这本书的广度令人印象深刻，它没有因为目标群体是初学者就缩减内容的深度，而是在保证基础易懂的前提下，尽可能地展现了软件的强大潜能。

评分☆☆☆☆☆

这本教程最让我感到惊喜的是它对细节的关注度，这一点放在今天来看，依然值得称道。比如，它在介绍如何插入特殊符号时，提供了一个详尽的符号库查找指南，这对于需要输入各种数学符号或外文特殊字符的用户来说，简直是福音。在排版方面，它深入到字体度量和字符间距调整的层面，这已经超出了基础入门的范畴，更像是给中级用户准备的精修课程。我记得我曾经花了好大力气才学会如何让Word文档中的图片“环绕文字”时，能精确地控制文字的收缩范围，而这本书的插图和步骤分解，完美地解决了我的困惑。它没有回避那些让新手望而却步的复杂选项，而是像一个百科全书那样，把所有可能的设置都列出来，并用简洁的语言解释了每个选项背后的逻辑含义。这种“不怕麻烦，力求全面”的编辑态度，使得这本书的使用价值远远超出了简单的“速成”手册的定位，它更像是一部可以长期参考的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我对这本教程的整体印象是，它在那个特定时代背景下，对于推广普及基础办公技能起到了不可估量的作用。它最大的价值不在于讲解了多么前沿或复杂的功能，而在于它将当时主流的、企业和个人日常工作中最为核心的应用场景进行了系统化的梳理和展示。例如，书中对Excel数据透视表（虽然那时可能不叫这个名字，但概念是有的）的讲解方式，是那种非常“接地气”的思路导向，不是纯粹的技术罗列。它会设定一个场景——比如统计上个月的销售额——然后一步步告诉你该如何输入公式、如何利用函数进行简单的汇总计算。对于习惯了手工记账或者完全没有接触过电子表格的人来说，这本书提供的这种逻辑框架，比单纯记忆函数语法重要得多。此外，它对PowerPoint的介绍，也清晰地指明了“幻灯片不是用来读的，而是用来辅助演示的”这一核心理念，这在当时很多演示者还把PPT当作大纲或讲稿的背景下，是一种非常重要的启蒙。这本书的语言风格严谨而不失亲和力，让人感觉它是在教你如何“工作”，而不是在教你如何“操作软件”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，现在回过头来看，这个版本的Office界面确实显得有些古旧，那些灰色的窗口和略显笨拙的图标，与我们现在习惯的扁平化、高分辨率界面形成了鲜明的对比。然而，这本书的价值恰恰在于它记录了一个重要的技术过渡时期。我尤其欣赏它对文件管理的细致讲解，这在当时的网络环境还没有那么完善的时候，显得尤为重要。如何有效地命名文件、如何设置合理的文件夹层级，以及备份的重要性，书中都用相当大的篇幅进行了阐述，这不仅仅是Office技能，更是一种良好的信息管理习惯的培养。我记得里面有一章专门讲了如何从打印机驱动程序中选择不同的纸张类型和打印质量，这在现在几乎是自动完成的功能，但在Office 97的时代，却是需要用户手动配置的复杂步骤。这本书对于这些“体力活”的详细指导，体现了它面向用户的、解决实际问题的导向，而不是仅仅停留在软件功能的表面介绍。它教会了我如何跟硬件“对话”，这是后来很多只关注云端和SaaS的教程所缺失的一块内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！我刚开始接触电脑那会儿，对各种软件都是一窍不通，尤其是那个Office套件，光是看着那些密密麻麻的菜单和图标就头大。市面上那些教程动辄就讲得高深莫测，好像是写给专业人士看的，完全不适合我们这种初学者。可是这本《中文Office 97教程》，真的是从最基础的地方讲起，就像有位耐心的老师手把手地教你一样。它没有一上来就抛出复杂的概念，而是先把Word、Excel、PowerPoint这些核心组件的功能掰开了揉碎了介绍清楚。我记得最清楚的是关于Word排版的那一章，它详细地讲解了页边距、行距、项目符号和编号的设置，甚至连打印预览的每一个按钮都配上了清晰的截图和说明。以前我做报告，排版总是乱七八糟的，现在我终于能做出那种看起来专业又规整的文档了。这本书的优点在于它的实操性极强，每讲完一个知识点，后面都会紧跟着一个“试试看”的小练习，让你即学即用，根本不会让你产生“学了也白学”的挫败感。对于那个年代刚刚接触PC的新手来说，这简直是打开新世界大门的一把钥匙。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆