Excel 2000中文版入门与提高 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:谢国锋

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:1999-5-1

价格:29.80元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302035275

丛书系列:

图书标签:

• 软件
• 办公
• Excel
• 办公软件
• 电子表格
• 数据处理
• 数据分析
• 教程
• 入门
• 提高
• Windows
• Office

图书简介：数字时代的效率革命——掌控现代数据处理的利器 聚焦前沿技术，深度解析数据分析与可视化 本书旨在为广大读者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的现代数据处理与分析的完整知识体系。我们彻底超越了对单一软件界面的基础介绍，转而聚焦于在当前信息爆炸时代，如何利用先进的工具和思维模式，将原始数据转化为驱动决策的核心洞察力。 第一部分：数据思维与现代计算环境的构建 本部分是构建高效数据工作流的基石。我们首先探讨“数据思维”的核心概念，即如何从业务问题出发，设计数据采集、清洗和建模的策略。这不仅仅是技术层面的描述，更是对分析师和决策者思维模式的提升。 数据生命周期管理： 详细阐述了数据从生成、存储、处理、分析到最终应用（或归档）的完整路径。重点剖析了数据治理（Data Governance）的重要性，确保数据的准确性、一致性和安全性。 现代计算环境概览： 简要介绍当前主流的计算平台，包括本地工作站的优化配置、云计算（如AWS, Azure, GCP）中数据服务的选择，以及如何利用云端资源进行大规模并行处理。我们不会深入特定云服务商的命令行操作，而是侧重于理解云架构对数据分析效率的影响。 版本控制与协作： 强调在团队环境中进行数据项目管理的必要性。我们将详细讲解Git/GitHub在数据脚本和模型版本控制中的应用，确保分析过程的可复现性和团队间的无缝协作。 第二部分：高级数据结构与高效查询技术 本部分将读者带入结构化和非结构化数据处理的核心。我们假设读者已具备基础的编程概念，并开始着手处理复杂、海量的数据集。 关系型数据库的高级应用（SQL精进）： 深入探讨窗口函数（Window Functions）、通用表表达式（CTE）在复杂报表生成中的强大威力。内容涵盖事务处理（ACID特性）、索引优化策略，以及如何编写高性能的存储过程和触发器来自动化数据校验流程。 NoSQL数据库的适用场景： 剖析文档型（如MongoDB）、键值对型（如Redis）和图数据库（如Neo4j）的内在机制及其应用场景，帮助读者理解何时选用非关系型数据库以应对高并发或复杂关系查询的挑战。 数据清洗与预处理的自动化流程： 重点介绍如何利用脚本语言（如Python的Pandas库）来处理缺失值、异常值和数据类型转换。提供实用的数据转换管道（ETL/ELT）设计模式，实现数据清洗过程的自动化和模块化。 第三部分：统计建模与机器学习基础 本部分是本书的分析核心，旨在将数据转化为预测能力和业务洞察。 探索性数据分析（EDA）的深度实践： 讲解如何通过多维度分析、相关性矩阵和假设检验来揭示数据背后的隐藏结构。强调统计显著性在解释分析结果时的关键作用。 回归分析与分类算法入门： 详细解析线性回归、逻辑回归的内在假设和适用条件。引入决策树和随机森林等集成学习方法，用于解决更复杂的分类问题。重点放在模型的可解释性（Explainability）而非单纯的追求高准确率。 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特点，包括趋势、季节性和周期性。实战演示如何使用ARIMA模型进行基础的未来趋势预测，并讨论如何处理时间序列中的异常点和数据缺失。 模型评估与验证： 深入讲解交叉验证（Cross-Validation）、混淆矩阵、ROC曲线等关键评估指标，确保读者能够客观地评估自己模型的性能和泛化能力。 第四部分：数据可视化与叙事 数据分析的最终目的是有效沟通。本部分关注如何将复杂的分析结果，以直观、有说服力的方式呈现给不同层级的受众。 可视化原则与认知心理学： 探讨人类视觉系统处理信息的方式，指导读者避免使用误导性的图表。重点介绍颜色理论、数据墨水比等设计原则。 交互式仪表板设计： 使用主流的商业智能（BI）工具（如Tableau或Power BI的进阶功能，而非基础拖拽），讲解如何构建层级分明、响应迅速的交互式仪表板。内容包括参数联动、动作筛选器和叙事流的设计。 数据叙事（Data Storytelling）： 强调“讲故事”的重要性。通过结构化的方式（背景-冲突-解决方案-影响），将枯燥的数字转化为引人入胜的业务案例，指导读者撰写清晰的分析报告。 本书特色： 案例驱动： 所有理论讲解均配有来自金融、市场营销、运营管理等领域的真实世界案例，并提供完整的代码或操作步骤。 跨平台能力： 内容设计旨在培养读者利用不同工具解决特定问题的能力，强调通用分析逻辑，而非对特定软件的依赖。 面向未来： 虽然涉及基础概念，但始终将读者的视野引向自动化、大数据和人工智能的交叉点，为读者未来的技能升级打下坚实基础。 通过本书的学习，读者将不再是数据的被动使用者，而是能够主动驾驭数据流、构建预测模型、并最终通过数据驱动决策的效率专家。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆