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isbn号码:9787536934894

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图书名称：深入探索Python数据分析与可视化 图书简介 本书聚焦于利用Python强大的生态系统，为数据科学、商业智能和学术研究领域的从业者提供一套全面、实用的数据处理、分析和可视化解决方案。本书旨在帮助读者从零基础逐步建立起坚实的数据分析技能栈，掌握从数据获取到洞察提取的完整流程。 --- 第一部分：Python基础与环境搭建（数据分析的基石） 第一章：Python编程环境的建立与核心概念回顾 本章详细介绍了在Windows、macOS和Linux环境下配置Python开发环境的最佳实践，重点讲解Anaconda发行版的安装与虚拟环境（conda/venv）的管理，确保读者拥有一个干净、高效的编程工作空间。随后，快速回顾Python的核心数据结构（列表、元组、字典、集合）及其在数据处理中的应用场景。我们将探讨Python的面向对象基础，理解类和对象的概念，为后续学习更复杂的库打下理论基础。 第二章：数据清洗与预处理的艺术 在真实世界的数据集中，数据质量往往是分析成功的最大障碍。本章将深入讲解数据清洗的关键步骤和常用技术。内容涵盖：缺失值（NaN）的处理策略，包括删除、插补（均值、中位数、热忱插补等）；异常值（Outliers）的识别与处理方法，如箱线图分析和Z-Score/IQR规则；数据类型转换的精确控制；以及如何使用正则表达式（`re`模块）进行复杂的文本数据清洗和格式统一。此外，还会介绍数据去重和数据合并（`merge`, `join`）的技巧。 --- 第二部分：核心数据处理引擎——Pandas精通（数据的骨架） 第三章：DataFrame与Series的深度解析 Pandas是Python数据分析的心脏。本章将对`DataFrame`和`Series`这两种核心数据结构进行透彻的讲解。读者将学习如何高效地创建、导入（CSV, Excel, SQL数据库）和导出数据。重点剖析索引（Index）机制，包括多级索引（MultiIndex）的使用，这对于处理复杂、高维数据集至关重要。 第四章：数据重塑与高效操作 本章专注于数据转换的实用技巧。我们将详细演示如何使用`loc`和`iloc`进行高效且准确的数据选择。分组聚合操作（`groupby()`）是数据分析的常用工具，本章会展示分组后的多种聚合函数应用，以及`transform`和`apply`的灵活运用。此外，还会介绍数据透视表（`pivot_table`）的构建，以及如何使用`melt`和`pivot`在长格式（tidy data）和宽格式之间进行灵活切换。 第五章：时间序列数据的高级处理 时间序列数据在金融、物联网和气象学中扮演重要角色。本章专门探讨Pandas对时间序列的支持。内容包括：日期时间对象的创建与解析（`to_datetime`）、时间频率的设置与重采样（Resampling，如将日数据聚合为月度或季度数据）、滚动窗口计算（Rolling Windows）以平滑数据和计算移动平均值。 --- 第三部分：数据可视化——让数据开口说话（洞察的呈现） 第六章：Matplotlib：基础绘图与自定义 Matplotlib作为Python绘图的基础库，本章将从最基本的图形绘制开始，逐步深入到高级定制。我们将讲解Figure、Axes对象的结构，如何控制图表的各个元素（标题、标签、图例、刻度线）。重点演示如何创建散点图、折线图、柱状图、直方图，并学习如何通过参数调整输出的图形质量和风格，使其满足出版或报告要求。 第七章：Seaborn：统计图形的优雅表达 Seaborn建立在Matplotlib之上，专注于统计数据可视化。本章将介绍如何利用Seaborn的简洁接口快速生成专业级的统计图形。详细讲解用于探索数据分布的图形（如`displot`, `kdeplot`），用于比较不同类别变量的图形（如`boxplot`, `violinplot`），以及用于展示多变量关系的图形（如`pairplot`, `jointplot`）。本章将通过实际案例展示如何进行多变量探索性数据分析（EDA）。 第八章：交互式与地理空间可视化 在现代数据展示中，交互性至关重要。本章介绍Plotly和Bokeh等库，用于创建可缩放、可悬停、可过滤的交互式图表。此外，对于涉及地理位置的数据，本章将引入GeoPandas和Folium库，学习如何将数据集中的地理坐标点或区域数据映射到地图上，创建动态的地理信息系统（GIS）可视化。 --- 第四部分：数据建模与统计分析基础（从描述到预测） 第九章：统计学基础回顾与应用 本章为后续的建模工作打下统计学基础。内容包括描述性统计量的计算（均值、方差、偏度、峰度），概率分布（正态、泊松、二项分布）的理解及其在Python中的应用。重点介绍假设检验的基本原理（t检验、方差分析ANOVA），并使用SciPy库进行实际的统计推断。 第十章：回归分析与模型评估 回归分析是预测分析的基石。本章使用Statsmodels库进行经典的线性回归（OLS）分析，并讲解如何解读回归系数、R方值以及p值。随后，转向Scikit-learn库，学习如何使用其进行更广泛的线性模型拟合。本章强调模型评估的重要性，介绍均方误差（MSE）、决定系数（R²）等评估指标，并讲解交叉验证（Cross-Validation）技术。 第十一章：基础机器学习算法简介（分类与聚类） 本章作为连接数据分析与机器学习的桥梁，介绍两种核心的监督学习和无监督学习算法。对于监督学习，我们将讲解逻辑回归（用于二分类问题）和K近邻（KNN）算法的原理和实现。对于无监督学习，将详细介绍K-Means聚类算法，并讨论如何确定最佳的簇的数量（如肘部法则）。所有模型均采用Scikit-learn框架实现，并重点讲解特征缩放（StandardScaler/MinMaxScaler）的必要性。 --- 第五部分：数据集成与高级主题 第十二章：数据库交互与SQLAlchemy 在企业环境中，数据常驻于关系型数据库。本章教授如何使用Python连接主流数据库（如SQLite, PostgreSQL, MySQL）。核心内容是`SQLAlchemy`库的使用，学习如何通过ORM（对象关系映射）方式或直接执行SQL语句来读取、写入和更新数据库中的数据，实现数据管道的自动化。 第十三章：性能优化与并行计算初探 处理大规模数据集时，效率至关重要。本章探讨Pandas操作的底层原理，讲解向量化操作相对于循环操作的巨大优势。我们将引入Numpy的高级功能，并初步接触Dask库，了解其如何将Pandas和Numpy的工作流扩展到多核CPU和集群环境，实现大规模数据的并行处理。 附录：常用代码片段与故障排除 本附录收录了读者在日常工作中可能频繁使用的实用代码模板，以及针对Pandas和Matplotlib常见错误（如索引错误、维度不匹配、图表渲染问题）的快速解决方案和故障排除指南。

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这本书简直是为我们这种Excel小白量身定做的救星！我之前对电子表格这个东西简直是闻之色变，那些密密麻麻的函数公式看得我头晕眼花，总觉得它是高智商人士才能玩转的工具。参加工作后，领导突然要求我用Excel整理一份季度销售报告，当时我那个心啊，凉了半截。抱着试一试的心态翻开了《新编中文Excel XP学习捷径》，真是没想到，它的叙述方式如此贴近生活，完全没有那种高高在上的技术腔调。比如讲到 VLOOKUP 函数时，它不是直接抛出枯燥的语法，而是用了一个“帮你快速查找老同学电话号码”的比喻，瞬间就让我明白了它的核心逻辑。书里大量的截图和步骤分解清晰到令人发指，每一步都有详细的鼠标点击位置指示，简直就像有位耐心的大神坐在我旁边手把手教我。更让我惊喜的是，它对XP这个相对老旧但依然流行的版本做了深度优化讲解，很多新版本可能已经不再强调的“硬核技巧”，在这本书里却得到了充分保留和讲解，对于我们公司还在使用XP系统的用户来说，简直是雪中送炭。我用了不到一个周末的时间，不仅顺利完成了那个让人头疼的销售报告，还因为格式美观、数据准确，得到了领导的额外表扬。这本书最大的价值，就是把复杂的事情简单化，让学习Excel不再是一件痛苦的折磨，而是一个发现“原来如此简单”的探索过程。

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说实话，我对市面上大多数号称“速成”的软件教程都抱持着十二分的怀疑态度，因为它们往往是把一堆零散的知识点堆砌在一起，等你真正遇到实际问题时，根本不知道该从哪里下手调用。然而，这本《新编中文Excel XP学习捷径》却展现出一种罕见的“实战导向”的编写哲学。它不是按照Excel菜单的顺序来罗列功能，而是围绕着“我们到底想用Excel做什么”这个核心来组织内容的。比如，它会先设定一个场景——“如何自动生成月度考勤汇总表”，然后再拆解这个目标需要哪些步骤，每一步所需函数和工具都被有机地串联起来。这种模块化的学习结构极大地提升了我的应用能力。我尤其欣赏它对“数据透视表”的讲解，很多教程要么一笔带过，要么复杂到让人放弃，而这本书通过一个跨年度产品销售对比的案例，把透视表的拖拽逻辑、字段设置讲得透彻明了。看完相关章节后，我立马在工作中尝试搭建了一个动态库存预警模型，效果立竿见影，大大减少了人工核对的时间。它真正做到了“学以致用”，读完后我的感觉不是“我学到了很多知识点”，而是“我学会了解决问题的方法”。对于那些追求效率，希望快速将所学转化为生产力的职场人士来说，这本书的价值远超其定价。

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说真的，我接触过很多关于办公软件的培训材料，它们往往有一个共同的缺陷：对基础操作的讲解过于敷衍，认为读者已经掌握，从而直接跳到高级应用，结果导致基础不牢，地动山摇。而《新编中文Excel XP学习捷径》在这方面做得极其稳健和全面。它的前几章，对于单元格格式的设置、绝对引用与相对引用的区别、工作表的管理等基础操作，讲解得细致入微，丝毫没有敷衍的意思。我过去一直混淆“行号”和“列标”的概念，直到看到它用“房屋的门牌号”和“街道名称”来类比，我才豁然开朗。更重要的是，它没有停留在静态的讲解上，而是巧妙地将这些基础知识嵌入到后续的每一个复杂任务中去反复巩固。比如，在讲解“函数嵌套”时，它会回溯到前面介绍的“绝对引用”是如何保证函数在拖拽过程中保持地址不变的。这种螺旋上升的知识结构，确保了读者不会因为基础知识的薄弱而掉队。这本书的编排逻辑，非常适合零基础的入门者，它像是一条坚固的轨道，确保学习者能够稳稳当当地从起点到达目的地，而不是在半路迷失方向。

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我购买这本书的初衷，是希望解决工作中经常遇到的“数据清洗”难题。每天面对从不同系统导出的、格式混乱、包含大量空格或特殊字符的原始数据，手动处理简直是噩梦。我之前尝试过一些搜索到的零散技巧，但效果甚微，效率低下。翻开《新编中文Excel XP学习捷径》后，我找到了一个专门的章节来应对这类“疑难杂症”。这本书对“文本函数”系列的讲解达到了我预期的最高标准。它详细拆解了LEFT、RIGHT、MID、TRIM、LEN、FIND等函数之间的协同工作方式，并通过实战案例演示了如何利用它们组合出强大的数据清理流程。例如，它提供了一个“自动剥离固定前缀并提取关键ID”的模板，我只需要将自己的数据粘贴进去，它就能自动完成复杂的文本切割和重组。这种系统性的解决方案，远比零散的“小窍门”来得可靠和高效。阅读完这一部分，我感觉自己像是获得了一把瑞士军刀，面对各种格式不一的数据源，都能从容应对。这本书的实用价值，很大程度上体现在它对数据处理过程中那些最繁琐、最耗费精力的环节，提供了清晰、可复用的自动化策略。

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这本教材的细节处理，体现出编者对中文用户使用习惯的深刻理解。市面上的许多技术文档，即便是中文版，其逻辑和术语也常常是生硬的翻译腔，让人读起来很不舒服，总有一种隔着一层玻璃看东西的感觉。但《新编中文Excel XP学习捷径》的语言风格非常接地气，它不像教科书，更像是一位经验丰富的前辈在茶水间手把手教你秘诀。例如，在讲解“条件格式”时，它不仅告诉了你如何设置规则，还很贴心地提示了在XP环境下，某些复杂的自定义公式可能会因为系统兼容性导致显示异常，并给出了替代的解决方案。这种对特定平台（XP）局限性的预见和规避，显示出编者对软件环境的精细化掌控。此外，书中附带的光盘（如果还有实体书的话）或者网络资源中的示例文件，都极大地弥补了文字描述的局限性。我记得有一章是关于“图表美化与报告输出”的，它提供了一套非常优雅的配色方案和布局模板，让原本枯燥的数据图表瞬间变得专业且有说服力，我的PPT报告的档次都提升了好几个级别。它不是在教你操作，而是在教你如何用Excel讲好一个数据故事。

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