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出版者:人民郵電齣版社

作者:王晟編

出品人:

頁數:300

译者:

出版時間:2001-8-1

價格:25.0

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787115095428

叢書系列:

圖書標籤:

• Excel
• 辦公軟件
• Excel2002
• 中文版
• 入門
• 教程
• 辦公技巧
• 數據處理
• 電子錶格
• 軟件操作

深入探索數據科學的基石：Python編程與數據分析實踐指南 圖書簡介 本書旨在為渴望掌握現代數據科學核心技能的讀者提供一份全麵、實用的操作手冊。我們不關注任何特定年份的電子錶格軟件，而是將焦點完全集中於當前數據處理領域最強大、最靈活的工具組閤：Python編程語言及其在數據科學中不可或缺的生態係統。 本書內容涵蓋瞭從基礎編程概念到復雜數據建模和可視化的全過程，力求讓讀者在完成閱讀後，能夠獨立運用專業工具解決實際業務問題。 --- 第一部分：Python編程基礎與環境搭建 (奠定堅實的代碼基礎) 本部分將引導初學者快速進入Python的世界，為後續復雜的數據操作打下堅實的基礎。我們摒棄瞭冗餘的理論敘述，轉而采用大量的代碼示例和即時反饋的練習。 1. Python環境的專業配置： 詳細介紹瞭Anaconda發行版的安裝與管理，確保讀者擁有一個穩定、兼容性強的科學計算環境。重點講解瞭虛擬環境（Conda Environments）的創建與維護，這是專業數據項目隔離與依賴管理的關鍵步驟。 2. 核心語法與數據結構精講： 深入剖析Python的動態類型係統、控製流（條件語句、循環結構）。我們用“實戰案例”的方式講解核心數據結構： 列錶（Lists）與元組（Tuples）： 側重於性能考量和可變性/不可變性的實際應用場景。 字典（Dictionaries）： 探討哈希錶的工作原理，以及如何利用字典進行高效的查找和映射，這對於處理配置數據或日誌文件至關重要。 集閤（Sets）： 講解集閤在去重、成員資格測試和數學集閤運算中的應用，而非僅僅停留在定義層麵。 3. 函數式編程的初步接觸： 講解函數的定義、參數傳遞機製（默認參數、關鍵字參數、可變參數`args`和`kwargs`）。特彆介紹瞭匿名函數（Lambda錶達式）在數據處理管道（Pipelines）中的簡潔應用。 4. 麵嚮對象編程（OOP）的實用視角： 雖然數據分析不總是需要復雜的繼承體係，但理解類（Class）和對象（Object）對於使用Pandas、Scikit-learn等高級庫至關重要。本章側重於如何定義簡單的數據容器類，以及理解對象的生命周期和封裝的重要性。 --- 第二部分：數據處理的利器——Pandas深度解析 (結構化數據的高效操作) Pandas是現代數據科學的基石，本部分將投入大量篇幅，確保讀者能夠熟練駕馭`DataFrame`和`Series`。 1. DataFrame的構建與索引藝術： 講解從各種源（CSV, JSON, SQL數據庫）導入數據的標準流程。重點剖析`loc`和`iloc`索引器的區彆與陷阱，強調使用標簽（Label）索引的健壯性。 2. 數據清洗與預處理的黃金法則： 這是數據分析中最耗時的環節，本書提供瞭係統性的解決方案： 缺失值（NaN）的處理： 不僅介紹`dropna()`和`fillna()`，更深入探討瞭基於模型預測（如使用KNNImputer）的缺失值插補策略。 數據類型轉換與重塑： 講解如何正確處理日期時間對象（DatetimeIndex），以及使用`astype()`進行高效的內存優化。 重復數據檢測與移除： 結閤業務場景，講解如何根據特定列組閤來定義“重復”。 3. 數據轉換與聚閤的強大魔力： 深入探討Pandas的Group By操作，展示其在執行復雜分組計算中的威力。 多重分組與滾動計算： 演示如何使用`groupby().agg()`同時應用多個聚閤函數，並利用`rolling()`和`expanding()`窗口函數進行時間序列分析的初步準備。 數據閤並與連接（Merge & Join）： 詳細對比SQL風格的內連接、外連接和左/右連接，確保讀者能無誤地閤並來自不同數據源的信息。 4. 文本數據處理的Pandas之道： 利用Pandas的`.str`訪問器，高效處理字符串數據，包括正則錶達式的初步應用，實現批量的文本清洗、提取和標準化。 --- 第三部分：科學計算與數值分析——NumPy的性能核心 (嚮量化計算的秘密) 本書強調性能，因此NumPy作為所有科學計算庫的底層引擎，必須得到透徹的理解。 1. 數組（ndarray）的內存優勢： 解釋為什麼NumPy數組比Python原生列錶在處理大規模數值數據時速度更快——內存連續性與C語言級彆的優化。 2. 嚮量化操作的精髓： 本書的核心理念之一是“避免使用顯式的Python循環”。通過大量對比示例，展示如何將傳統的循環邏輯轉化為簡潔、高效的NumPy嚮量化操作（如廣播機製Brodcasting）。 3. 綫性代數基礎操作： 為後續的機器學習做準備，本章涵蓋矩陣的創建、轉置、點積（Dot Product）計算，以及基礎的特徵值分解概念的引入。 --- 第四部分：數據可視化與洞察發現 (將數字轉化為故事) 優秀的數據分析必須能清晰地傳達結論。本部分重點介紹Matplotlib和Seaborn，並強調“可視化決策”的過程。 1. Matplotlib：底層控製的藝術： 講解Figure、Axes、Axis的基本層級結構，確保讀者能夠精確控製圖錶的每一個元素。從基礎的摺綫圖、柱狀圖開始，過渡到更復雜的散點圖矩陣（Pair Plots）的自定義。 2. Seaborn：統計可視化的優雅： 利用Seaborn的高級接口，快速生成專業級的統計圖錶。重點介紹如何利用其內置的樣式和主題快速提升圖錶的美觀度，以及如何使用`FacetGrid`進行多變量條件可視化。 3. 敘事性圖錶設計原則： 本書提供瞭一套實用的圖錶選擇指南，指導讀者根據數據類型（分類、時間序列、分布）和分析目標（對比、構成、趨勢）選擇最閤適的圖錶類型，避免誤導性或信息冗餘的展示。 --- 第五部分：機器學習入門與實踐 (預測模型的構建) 將前麵積纍的數據處理能力應用於預測任務，這是數據科學實踐的終極目標。 1. Scikit-learn生態概覽： 介紹Scikit-learn統一的API設計哲學（`fit`, `predict`, `transform`）。 2. 數據準備與特徵工程： 講解模型訓練前的關鍵步驟： 特徵縮放（Scaling）： 深入對比MinMaxScaler和StandardScaler的應用場景。 獨熱編碼（One-Hot Encoding）： 如何安全地將分類特徵轉換為模型可理解的數值格式。 3. 經典迴歸與分類模型實戰： 使用真實數據集，分步驟演示綫性迴歸、邏輯迴歸和決策樹模型。重點關注模型的評估指標（R²、準確率、精確率、召迴率）的業務含義解讀。 4. 模型評估與交叉驗證： 介紹K摺交叉驗證（K-Fold Cross-Validation）在評估模型泛化能力中的核心作用，幫助讀者避免過擬閤的陷阱。 --- 本書特色總結： 本書完全聚焦於Python 3.10+ 及其相關庫的最新特性。內容設計充分考慮瞭數據科學從業人員的實際工作流程，強調代碼效率、數據清洗的健壯性以及結果的可解釋性。讀者將通過大量的實戰代碼片段，掌握從原始數據到可執行預測模型的完整技術棧，為未來深入學習深度學習、大數據處理（如Spark）打下無可替代的堅實基礎。

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這本書的語言風格簡直是一股清流，完全沒有當時技術文檔那種拒人於韆裏之外的冷峻感。它仿佛是坐在你對麵的一個經驗豐富的同事，語氣親切、帶著鼓勵。我記得有一次我對著一個日期格式轉換的問題卡殼瞭很久，書中對應章節的描述是：“彆擔心，日期和時間在Excel的世界裏，有時比你想象的要‘任性’一些，我們隻需要告訴它，‘看，這個就是個日期，不是一段文字’。” 這種擬人化的錶達方式，極大地緩解瞭學習過程中的挫敗感。它總是能找到最生活化的比喻來解釋抽象的概念，比如將“單元格引用”比作“信箱的地址”，將“相對引用”和“絕對引用”的區彆，形象地比喻為“你搬傢後，信箱地址跟著變瞭，還是固定不變的那個地址”。這種生動和人性化的溝通，使得學習不再是一場與冰冷機器的搏鬥，而變成瞭一種愉快的智力遊戲。對於我們這些當時剛剛接觸西方軟件概念的國內用戶來說，這種本土化的、富有溫度的敘事，比任何標準化的術語解釋都來得有效和持久。

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從收藏的角度來看，這本書已經不僅僅是一本過時的軟件操作指南，它更像是一個時代的文化符號。當我翻開它，看著那些已經不再齣現的經典菜單圖標，聞著紙張特有的陳舊氣味，我能清晰地感受到那個軟件迭代飛速的年代，每一個版本升級對我們工作效率的巨大衝擊和帶來的興奮感。這本書完美地抓住瞭Excel 2002這個特定曆史節點的工具特性，沒有試圖去涵蓋後續版本的所有復雜功能，保持瞭其作為“快速入門”的專注度和純粹性。它沒有被後來的新功能所拖纍，因此保持瞭學習路徑的簡潔明瞭。我特彆欣賞作者在處理“兼容性”問題時的謹慎態度，雖然是針對2002版，但對一些跨版本可能遇到的數據格式差異做瞭必要的提示，這顯示瞭作者的遠見，讓這本書的“保質期”在那個快速變革的時期顯得相對更長。它是一份紮實的起點記錄，記錄瞭無數職場新人最初與電子錶格建立友誼的那個關鍵時刻。

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說實話，作為一個對技術細節有一定要求的讀者，我當時最大的疑慮是：這種快速入門的書，會不會在涉及到一些稍深入的主題時就草草收場？讓我驚喜的是，本書在某些進階主題上的覆蓋深度，遠遠超齣瞭我的預期。比如，在宏（Macro）錄製與編輯的章節，它雖然沒有深入到VBA編程的復雜語法層麵，但對於“錄製宏以簡化重復格式化操作”這一實用技巧的講解，做到瞭詳盡且無副作用的演示。它清楚地指齣瞭錄製宏的局限性，並提供瞭手動修改錄製腳本的初步入口，這簡直是為那些想更進一步但又害怕復雜編程的“半專業”用戶打開瞭一扇窗。此外，它對圖錶製作的細緻程度也令人稱道，它不僅教你怎麼生成柱狀圖或餅圖，更深入講解瞭如何調整圖錶的視覺層次感、如何利用次坐標軸處理不同量綱的數據對比，這些都是決定演示文稿專業度的關鍵細節，卻常常被入門書籍忽略。這種對細節的把控，體現瞭作者對目標讀者群體的深刻理解——他們渴望快速上手，但內心深處又不甘於停留在“數據錄入員”的層麵。

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這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵那抹熟悉的藍色調，讓人一下子就能聯想到那個時代辦公軟件的經典界麵，勾起瞭我不少迴憶。不過，更讓我感到欣慰的是，內頁的排版和字體選擇都非常考究。要知道，在那個年代，很多技術書籍為瞭塞進更多內容，往往犧牲瞭閱讀體驗，字體小得像螞蟻爬。但這本書不同，它顯然考慮到瞭初學者，那些步驟拆解得非常清晰，圖文對照的布局邏輯性極強。特彆是那些關鍵操作的截圖，清晰度在當時的印刷條件下算是頂尖水平瞭，即便現在迴過頭看，那些復雜的函數公式嵌套，也能通過圖例被直觀地理解。我記得當時我剛接觸電子錶格，麵對那些密密麻麻的單元格和工具欄，簡直是無從下手，感覺像在解一個看不懂的密碼本。是這本書，用一種近乎手把手的語氣，帶著我一步步地探索數據錄入、格式設置這些基礎操作，讓我第一次體會到數據整理的樂趣，而不是恐懼。它成功地將一個看似冰冷、專業的工具，變成瞭一個可以被普通人掌控的利器，這在那個信息技術普及的早期階段，是非常難能可貴的貢獻。

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閱讀這本書的過程，與其說是學習軟件操作，不如說是一次對那個時代辦公效率理念的深度對話。它絕非僅僅羅列菜單項和快捷鍵的“字典式”手冊，而是蘊含瞭一種實用的工作方法論。例如，在講解數據透視錶構建邏輯時，作者沒有直接跳到復雜設置，而是先描繪瞭一個需要處理的典型業務場景——如何快速從海量銷售記錄中提煉齣月度區域業績對比。這種“問題導嚮”的教學方式，極大地激發瞭我學習的內在動力，因為我能立刻看到“我學瞭這個能用來乾什麼”。更讓我印象深刻的是，書中對於“函數”的講解，不同於其他書籍那種枯燥的語法說明，它更側重於函數在實際財務分析和數據匯總中的應用場景，比如如何巧妙運用邏輯函數配閤查找函數，實現跨錶數據的自動關聯更新。這套思路的建立，對我後續幾年的工作模式産生瞭深遠影響，它教會我，Excel的核心價值不在於你會不會輸入公式，而在於你如何用它來“思考”和“自動化”重復勞動。這本書的“快入門”並非意味著淺嘗輒止，而是一種高效且務實的知識傳遞。

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