办公软件应用中文Windows XP培训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:田力

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:24.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505384477

丛书系列:

图书标签:

• 其他教材
• 办公软件
• Windows XP
• 培训教程
• Office
• 电脑技能
• 软件应用
• Windows
• XP
• 办公技巧
• 电脑教程
• 技能提升

深入探索现代数据科学与编程实践 一本面向初学者与进阶开发者的综合性技术指南 本书籍旨在全面覆盖现代数据科学领域的核心概念、工具链以及实战应用。它并非仅仅关注特定操作系统下的基础办公软件操作，而是将读者的视野引向更广阔、更具前沿性的计算科学与工程领域。 本书的结构设计旨在构建一个坚实的理论基础，并辅以大量的、贴近实际工作场景的代码示例和项目指导，确保读者能够从理论走向实践，真正掌握利用数据驱动决策的能力。 第一部分：编程基础与环境搭建——通往数据世界的基石 本部分将详细介绍进行现代数据科学工作所必需的编程语言基础以及高效的开发环境配置。 第一章：Python语言核心精讲 我们将深入探讨Python语言在数据处理中的强大能力。内容涵盖： 基础语法与数据结构回顾： 列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）的高级用法，以及列表推导式（List Comprehensions）的效率优化。 函数式编程要素： 探讨`map`, `filter`, `reduce`的应用，以及装饰器（Decorators）的实现原理及其在代码复用中的作用。 面向对象编程（OOP）范式： 类的定义、继承、封装与多态的详细解析。重点讲解如何设计清晰、可维护的软件架构，而非仅仅停留在基础的类实例化操作。 错误处理与异常机制： 掌握`try...except...finally`块的高级应用，编写健壮（Robust）的代码，确保程序在面对意外输入或运行时错误时能够优雅地退出或恢复。 文件I/O与上下文管理器： 深入讲解使用`with`语句进行文件和资源管理的最佳实践，保证资源及时释放。 第二章：科学计算生态系统搭建 本章聚焦于配置一个高性能、兼容性强的科学计算环境。 Anaconda/Miniconda环境管理： 详述如何使用Conda进行虚拟环境的创建、激活、打包和分享，彻底解决不同项目间的库版本冲突问题。 Jupyter Notebook/Lab深度使用指南： 不仅限于简单的单元格执行，更侧重于Markdown文档编写规范、交互式可视化嵌入、调试技巧以及如何将Notebook转化为可执行的Python脚本。 版本控制的引入（Git）： 介绍Git的基本操作（commit, branch, merge, rebase），强调团队协作中分支管理的重要性，这是任何严肃软件开发的基础。 第二部分：数据处理与操作的利器 本部分是数据科学的“核心引擎”，详细剖析了两个不可或缺的Python库——NumPy和Pandas。 第三章：NumPy：高效数值计算的基础 N维数组（ndarray）的构建与操作： 讲解数组的内存布局、视图（Views）与拷贝（Copies）的区别，这对理解性能至关重要。 向量化操作的魔力： 深入解析NumPy如何避免Python的显式循环，实现C语言级别的运算速度。涵盖广播（Broadcasting）机制的复杂应用。 线性代数模块（linalg）： 如何利用NumPy高效地求解线性方程组、计算矩阵的特征值与特征向量，为机器学习模型奠定数学基础。 第四章：Pandas：结构化数据处理的瑞士军刀 本章内容将远远超越简单的表格数据加载。 Series与DataFrame深度解析： 探讨索引（Index）的设计哲学，以及如何利用MultiIndex处理复杂的多层次数据结构。 数据清洗与预处理的艺术： 缺失值处理（Missing Data）： 比较`fillna()`、`dropna()`的不同策略，并引入基于模型插值（如回归插值）的方法。 数据重塑与透视： 熟练使用`pivot_table`、`stack`和`unstack`进行数据汇总与变换，以适应不同的分析需求。 时间序列处理： Pandas在日期时间数据（DatetimeIndex）上的强大功能，包括重采样（Resampling）、时间窗口计算等。 数据合并与连接： 掌握`merge`和`join`操作，理解数据库风格的内连接、外连接、左连接和右连接在数据整合中的区别与适用场景。 第三部分：数据可视化与洞察提取 良好的数据可视化是将冰冷的数据转化为可理解故事的关键。 第五章：Matplotlib与Seaborn：静态视觉化的精细控制 Matplotlib底层架构： 讲解Figure、Axes、Artist等核心组件，使读者能够对图表进行像素级的精细控制。 Seaborn：统计图表的快捷方式： 利用Seaborn的高级API快速生成高质量的分布图（如Violin Plot, Joint Plot）和关系图，并展示如何定制颜色主题和样式。 定制化报告输出： 学习如何保存不同分辨率和格式的图表文件，并进行子图布局（Subplots）的高级管理。 第六章：交互式可视化简介（Plotly/Bokeh基础） 鉴于现代Web应用的趋势，本章将简要介绍创建可交互式图表的工具，允许用户缩放、悬停查看数据点，增强分析体验。 第四部分：机器学习入门与模型构建 本部分是通往预测分析的桥梁，重点介绍Scikit-learn框架的使用。 第七章：机器学习基础与Scikit-learn工作流 监督学习核心算法： 线性回归、逻辑回归的原理与应用。重点讨论模型评估指标（R-squared, Precision, Recall, F1-Score, AUC）。 非监督学习： K-Means聚类算法的实现及其对初始中心点的敏感性分析。 模型评估与选择： 交叉验证（Cross-Validation）的实施，以及如何使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）进行超参数调优。 特征工程实践： 数据的标准化（Standardization）与归一化（Normalization）对模型性能的影响，以及独热编码（One-Hot Encoding）的处理。 第八章：模型性能优化与部署考量 本章将引导读者思考如何让模型在生产环境中稳定运行。 管道（Pipelines）的构建： 使用`sklearn.pipeline`将数据预处理和模型训练串联起来，确保整个流程的一致性。 模型持久化： 使用`pickle`或`joblib`保存训练好的模型对象，以便后续快速加载使用，避免重复训练。 本书籍的定位是提供一个全面、深入、面向实践的数据科学技术栈指南，其内容和深度远超基础的文档处理或操作系统使用教程，是希望在数据驱动时代构建核心竞争力的专业人士的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

PowerPoint（幻灯片制作）这一块的评价，我只能用“保守”来形容。教程覆盖了如何插入文本框、图片，以及切换基本的切换效果和动画效果。对于那些需要制作标准、稳妥、不求出彩但求不出错的内部汇报材料来说，这本书提供的知识是足够的。它细致地讲解了如何使用XP系统自带的“剪辑片段”功能来插入动画剪辑（这绝对是XP时代的特色了！），并且强调了在不同分辨率显示器上预览幻灯片的重要性。然而，在现代演示设计中，视觉冲击力和信息流的引导至关重要。这本书几乎没有触及色彩理论、版式设计原则，或者使用SmartArt图形来简化复杂概念的技巧。当我期待看到关于如何利用动画序列精细控制信息释放节奏的内容时，我只找到了对几个简单“飞入”、“淡出”效果的机械式描述。因此，如果你想做出能吸引高层注意力的、富有设计感的演示文稿，这本书无法给你任何实质性的帮助；它培养的是一个“能做出PPT”的人，而不是一个“会讲故事”的演示者。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我的感觉像是一次对过去办公环境的细致考古，而非面向未来的技能升级。它最大的优点在于对Windows XP操作系统及其早期Office套件的每一个角落都进行了非常详尽的、图文并茂的解析，这对于任何需要维护或操作老旧系统的用户来说，无疑是一份宝贵的参考资料。但作为一本“培训教程”，它的目标用户定位似乎有些模糊。如果目标是让一个完全不懂电脑的人学会基础操作，那么它的深度是足够的，只是节奏稍慢；但如果目标用户是希望提升办公效率、掌握现代化软件使用技巧的职场人士，这本书的内容深度和广度都远远不够。它详尽地描述了如何使用那些早已被更优功能替代的操作步骤，却回避了对新工具和新思维的探讨。因此，如果我正在使用Windows 10/11，并且安装了最新的Office 365，这本书对我而言，更多的是一种怀旧，而不是实用的生产力工具。我最终决定把它放在书架的角落，或许哪天我不得不进入一个“时间胶囊”式的电脑环境时，它会派上用场，但就解决我当前工作中的痛点而言，它的帮助微乎其微。

评分☆☆☆☆☆

当我翻到关于Word部分时，我的期望值开始略微回升，毕竟文字处理是日常工作中最频繁的操作。这本书对XP时代Word界面的描述，让我一下子回到了多年前的办公室环境，那种熟悉的工具栏布局，那些经典的图标，让人有一种时光倒流的错觉。教程中详细讲解了如何设置页边距、页眉页脚，以及插入目录和批注等基础功能。然而，对于更现代的文档协作需求，比如云端同步、版本控制，或者甚至是更灵活的样式管理，这本书几乎没有涉及。我特别留意了一下关于“审阅”功能的介绍，希望能找到一些关于多人协同编辑的技巧，毕竟现在项目组内部的文件往来非常频繁。结果发现，它只是简单地提到了“修订”功能，并且其操作逻辑明显是基于单机环境下的流程。这让我感到有些失望，因为现代办公的精髓很大程度上依赖于高效的协作。说白了，这本书更像是一本为个人用户在本地电脑上独立完成任务而设计的操作手册，对于追求团队效率和敏捷办公的现代职场人士来说，它提供的工具箱里，缺少了一些决定性的“现代化利器”。如果你是想学习如何使用最新的Office套件中的协作功能，这本书的价值就非常有限了。

评分☆☆☆☆☆

这本《办公软件应用中文Windows XP培训教程》的封面设计得相当朴实，一看就是那种面向实操、不玩虚头的工具书。我原本是想找一本能快速上手Word和Excel的新手指南，毕竟公司最近系统大升级，好多同事都对新版Office有点手足无措，我这个“技术小白”自然压力山大。拿到书后，我首先翻阅了目录，发现它对Windows XP系统的基础操作讲解得异常详尽，从如何正确关机、管理桌面图标，到文件和文件夹的层级结构，甚至连“我的电脑”的每一个小图标都有配图说明。说实话，对于一个在Windows 7或10下摸爬滚打习惯了的用户来说，这些内容显得有些“复古”，甚至有点冗余。我本来更期待看到更多关于VBA宏应用或者高级数据透视表的技巧，毕竟我的目标是提升效率，而不是重新学习二十年前的操作习惯。不过，从另一个角度看，对于那些刚接触电脑、连“右键单击”都不太熟练的长辈或者初入职场的实习生来说，这种巨细靡遗的讲解方式或许是最友好的“入门砖”。只是，对于像我这样已经掌握了基本操作，但想在办公效率上更进一步的人来说，这本书的前半部分读起来确实有些提不起精神，感觉像是在看一本老年大学的电脑入门教材，而不是一本能助我应对当前工作挑战的“秘籍”。我希望它能更快地切入正题，比如，直接用实际案例来展示如何利用XP系统特性优化日常文档处理流程，而不是花费大量篇幅去解释“任务栏”的定义。

评分☆☆☆☆☆

Excel的章节是我最感兴趣的部分，因为数据处理能力直接关系到我的工作产出质量。这本书在基础函数，比如SUM、AVERAGE、IF等方面的讲解还算中规中矩，配图清晰，步骤明确，对于初学者来说，照着做一遍是能够成功得到结果的。它详细展示了如何创建简单的柱状图和饼图，并且强调了如何利用XP系统自带的“剪贴板”进行数据粘贴和复制。然而，当我翻到数据透视表的部分时，我立刻察觉到了代沟。书中对数据透视表的介绍非常基础，侧重于如何拖拽字段到区域，而对于如何进行分组、创建计算字段，以及最关键的——如何利用数据透视表进行快速多维度分析，讲解得相当简略。我真正想学的是如何通过它快速地从海量数据中提炼出有价值的信息，而不是仅仅学会“做”出一个透视表。这本书的讲解逻辑似乎停留在“如何让数据以表格形式展示”的阶段，而非“如何利用数据分析工具驱动决策”的层面。这使得我对它作为一本“培训教程”的深度产生了疑虑，它更像是一本针对特定历史时期软件版本的“功能罗列”而非“应用精讲”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆