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出版者:第1版 (2007年1月1日)

作者:委会

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2007-1

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121033599

丛书系列:

图书标签:

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

深入探索数据科学的基石：Python与R语言实战指南 本书聚焦于现代数据分析的两大核心语言——Python和R语言，旨在为读者提供一套全面、深入且高度实战化的技能体系。我们不涉及任何关于Microsoft Excel 2003版本的操作或功能介绍，而是将读者的视野带入到更广阔、更强大的数据科学领域。 第一部分：Python数据科学生态系统构建与基础精炼 本部分致力于为初学者和有一定基础的程序员搭建起坚实的Python数据科学基础，并快速切入核心应用。 第一章：Python环境的搭建与高效配置 我们首先会详细指导读者如何安装最新稳定版的Python（3.10及以上版本），并利用Anaconda或Miniconda进行科学计算环境的管理。重点讲解如何创建和管理虚拟环境（如`conda`或`venv`），以确保不同项目的依赖隔离。随后，深入介绍Jupyter Notebook和JupyterLab的高级特性，包括快捷键、自定义主题、扩展插件的安装与使用，确保读者拥有一个高效的交互式编程界面。本章完全不涉及任何关于电子表格软件界面的描述。 第二章：NumPy：高性能数值计算的引擎 本章是所有科学计算的基石。我们将彻底剖析NumPy的核心——`ndarray`对象。内容包括：多维数组的创建、索引、切片（Fancy Indexing和Boolean Indexing的精妙用法）。我们将重点讲解向量化操作的原理，对比其与传统循环的性能差异。更进一步，深入探讨线性代数模块（`numpy.linalg`）中的矩阵乘法、特征值分解等在工程和统计学中的应用实例。读者将学会如何利用NumPy的高效内存管理来处理大规模数值数据集。 第三章：Pandas深度解析：数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据分析的绝对核心。本章将从Series和DataFrame的底层结构开始，细致讲解数据导入导出（不仅仅是CSV，更侧重于Parquet、HDF5等二进制格式）。数据清洗部分，我们将聚焦于处理缺失值（插值法、删除策略）、数据类型转换的陷阱与技巧、以及处理时间序列数据（`datetime`对象、重采样、时间窗口函数）。分组聚合（`groupby`）的“拆分-应用-合并”模式将被深入剖析，辅以复杂的聚合函数和转换操作。最后，演示如何使用`merge`、`join`和`concat`进行复杂的数据集整合。 第四章：数据可视化：Matplotlib与Seaborn的艺术 数据可视化是传达分析结果的关键。本章侧重于使用Matplotlib进行底层绘图的精细控制，包括坐标轴的定制、图例的精确放置、子图（Subplots）的复杂布局管理。在此基础上，我们将无缝切换到Seaborn，利用其高级API快速生成具有统计学意义和美观外观的图表，如Violin Plots、Facet Grids和Pair Plots。我们会详细讲解如何根据数据类型选择最合适的图表类型，并强调图表的可访问性和清晰度设计。 第二部分：R语言：统计建模与报告生成 本部分将视角转向R语言，重点关注其在统计学和学术界的应用深度，以及如何利用`tidyverse`生态系统进行高效的数据处理。 第五章：R语言环境与Tidyverse哲学 本章介绍RStudio的强大功能，包括项目管理、调试工具和R Markdown环境的配置。核心内容是理解`tidyverse`（包括`ggplot2`, `dplyr`, `tidyr`, `readr`）的设计哲学。我们将重点演示如何使用`dplyr`中的动词（`select`, `filter`, `mutate`, `arrange`, `summarize`）配合管道操作符（`%>%`或`|>`）进行数据转换，强调代码的链式阅读性。 第六章：ggplot2：声明式数据可视化的力量 与Matplotlib的命令式风格不同，`ggplot2`基于图形语法。本章将深入解析图形的组成要素：数据、几何对象（Geoms）、统计变换（Stats）、坐标系和分面（Faceting）。我们将通过大量的案例展示如何构建复杂的、多层级的图形，如叠加散点图和回归线、使用不同的颜色标度（Scales）来映射变量，以及如何定制主题以适应出版要求。 第七章：回归分析与模型诊断（R语言实战） 本章将侧重于使用R进行经典的统计建模。我们从基础的线性回归（`lm()`）开始，详细解释模型假设的检验（如残差分析、正态性、同方差性）。随后，扩展到广义线性模型（GLM，如逻辑回归和泊松回归），并利用R强大的模型选择工具（如AIC/BIC比较、逐步回归）来优化模型结构。本章的重点在于模型解释，而非简单的代码执行。 第三部分：进阶主题：集成与自动化 本部分将Python和R的技能进行整合，并引入数据科学工作流中的关键自动化工具。 第八章：Python中的机器学习基础（Scikit-learn） 本章将介绍Scikit-learn库，这是Python中最流行的经典机器学习库。我们将讲解数据预处理的关键步骤（特征缩放、编码处理）。随后，我们将实战部署几种核心模型：决策树、随机森林和支持向量机（SVM）。内容将涵盖模型评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）以及交叉验证（Cross-Validation）的实施，确保模型泛化能力的可靠性。 第九章：数据报告与交互式文档生成 为了有效地传达分析结果，掌握报告自动化至关重要。本章将重点介绍R Markdown（用于生成静态报告，支持多种输出格式如HTML、PDF、Word）和Jupyter Notebook/Voila（用于生成可交互的Python报告）。我们将展示如何无缝嵌入代码、输出结果、图表，并利用参数化报告技术实现一键生成针对不同数据集或参数的模型报告。 第十章：数据库交互与大数据初步 现代数据很少孤立存在于文件系统。本章指导读者如何使用Python的`SQLAlchemy`或`Psycopg2`等库连接到PostgreSQL或MySQL等关系型数据库，并利用Pandas的`read_sql()`函数直接将查询结果导入DataFrame。同时，我们会简要介绍如何使用`Dask`（Python）或`data.table`（R）处理超出内存限制的中等规模数据集的基本策略。 本书特色总结： 语言聚焦： 专注于Python和R两大现代数据科学语言的深度应用，无任何过时软件的冗余信息。 实战导向： 全书覆盖从数据清洗、探索性分析（EDA）到建模、报告的全流程工作流。 性能优化： 强调向量化操作和高效库的使用，帮助读者处理大规模数据。 生态系统完整： 深入讲解Pandas、NumPy、Scikit-learn（Python）和Tidyverse（R）的核心组件。 本书适合希望从基础数据处理工具迈入专业数据分析、数据科学或统计建模领域的专业人士、学生和技术爱好者。掌握本书内容，您将具备独立构建复杂数据分析管道的能力。

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这本《Excel 2003基础与提高》简直是我的救星！我之前对Excel的认识仅限于输入数字和简单的加减乘除，每次打开那个布满单元格的界面就头大。特别是公司里那些老手们动不动就提到VLOOKUP、数据透视表这些名词，我听得云里雾里，感觉自己像个局外人。这本书的开篇部分，对Excel界面的介绍细致得让人感动，它没有急着抛出复杂的函数，而是耐心地告诉你“工具栏”在哪，“公式输入栏”是做什么的，甚至连“工作表标签”的拖拽操作都讲得清清楚楚。我记得有一章专门讲单元格格式设置，我以前总觉得那是浪费时间，但这本书通过几个生动的案例——比如如何将一串数字完美地显示成货币格式，或者如何设置日期格式以避免混淆——让我明白了格式规范在数据解读中的巨大作用。阅读这本书的过程，更像是有位经验丰富的前辈坐在旁边手把手教你，一点点卸下你对电子表格的恐惧感。它没有用太多晦涩难懂的术语，而是用非常生活化的语言来解释那些看似高深的功能，比如“数据透视表就像一个可以随时改变角度审视数据的魔法镜子”。这种循序渐进的引导方式，极大地增强了我继续深入学习的信心。

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说实话，我对“提高”部分的内容期待值并不是很高，因为很多教材的提高部分往往只是罗列了一堆函数名称，然后给出一两个公式示例就草草了事，根本无法真正提升实操能力。然而，这本书在处理进阶主题时，展现出了惊人的深度和实用性。我尤其欣赏它对“宏”这一块的处理。它没有直接让你去敲复杂的VBA代码，而是从“录制宏”这个最直观的方式入手，通过一个重复性的报告生成任务，演示了如何通过简单的几步操作，将原本需要半小时的手动处理工作压缩到几秒钟。随后，它才逐步引入对宏代码的简单修改和理解，比如如何调整录制好的代码中的单元格引用方式，使其更具通用性。这种从“做中学”到“理解原理”的过渡非常自然流畅。读完这部分，我第一次敢于尝试去自动化一些日常工作中重复度极高的琐事，这不仅仅是效率的提升，更是思维模式的转变——开始用“自动化”的视角去看待工作流程，这绝对是传统教程难以达到的效果。

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我必须承认，当我翻到介绍“图表制作”的那一章时，我原本是抱着应付了事的心态，因为图表看起来似乎很简单，无非是选中数据，插入柱状图。然而，这本书对图表美化和数据可视化呈现的探讨，彻底刷新了我的认知。它没有停留在基础的柱状图和饼图，而是着重讲解了如何通过组合图表（比如在一个坐标轴上显示柱状图，在次坐标轴上显示折线图）来展示不同量纲的数据关系，这在制作季度业绩对比报告时异常有用。更令人印象深刻的是，书中花了大篇幅讲解了如何调整图表的“视觉权重”——如何通过调整数据标签的位置、去除不必要的网格线、甚至如何巧妙地利用颜色饱和度来引导读者的视线，使其一眼就能抓住数据表达的核心观点。这已经不是简单的“制图”，而是上升到了“用图表讲故事”的层面，让我明白了，一个优秀的数据报告，图表是灵魂，而这本书提供了如何雕琢这个灵魂的精妙技法。

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我尝试过市面上好几本关于Excel 2003的书籍，它们大多集中于函数公式的百科全书式罗列，或者过于侧重商业分析的高端应用，对于像我这样需要快速上手处理日常行政和数据归档工作的用户来说，显得水土不服。这本书的独特之处在于它对“数据管理与清洗”这一环节的重视程度超乎想象。它详细讲解了如何利用“数据分列”功能处理从外部系统导出的、格式混乱的文本数据，这是我工作中的一大痛点。作者不仅展示了如何按固定宽度或分隔符拆分数据，还深入探讨了在分列过程中可能遇到的数据类型转换问题，比如数字被识别为文本导致无法进行计算。此外，关于“重复值删除”和“排序与筛选”的高级应用，也配有大量实际案例，教会你如何结合多个排序关键字来精确地整理混乱的数据集。这种脚踏实地的讲解，真正解决了我们在实际工作中遇到的“脏数据”问题，其价值远超一本普通的工具手册。

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这本书的排版和图例设计，不得不提。在学习软件操作类的书籍时，清晰的截图和标注是决定学习体验的关键因素，如果截图模糊或者步骤缺失，学习效率会大打折扣。这本书在这方面做得极其出色。所有的操作步骤，特别是涉及菜单栏层级较深的功能时，都配有高分辨率、重点突出的截图。比如讲解“条件格式”时，它清晰地展示了“格式”菜单下“条件格式”的层级路径，以及如何在右侧的规则设置框中精确输入判断条件。更妙的是，很多复杂的概念，比如如何使用多个公式组合进行复杂的数据验证，作者都用流程图的形式进行了梳理。这些图文并茂的解释，极大地减少了我来回翻阅文本和对照软件界面的时间。阅读体验非常顺畅，几乎没有出现“看了文字描述却找不到对应的界面按钮”的尴尬情况，这对于需要对照操作的读者来说，是莫大的福音。

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