金蝶财务软件模拟实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电

作者:何亮

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2007-9

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787115164254

丛书系列:

图书标签:

• 金蝶实训
• 管理
• 金蝶实训，
• 金蝶
• 财务软件
• 模拟实训
• 会计
• 财务
• 实操
• 软件教学
• 办公软件
• 职业技能
• 培训教材

《精通Python数据分析与可视化》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面且深入的Python数据分析与可视化实战指南。它不仅仅是一本技术手册，更是一座连接理论知识与实际应用的数据科学桥梁。我们深知，在当今数据爆炸的时代，掌握高效处理和解读数据的能力已成为各行各业专业人士的核心竞争力。因此，本书的编写严格遵循“理论清晰、案例详实、实践导向”的原则，力求帮助读者从零基础快速成长为能够独立完成复杂数据项目的分析专家。 第一部分：Python数据分析环境搭建与基础回顾 本部分是读者进入数据科学世界的基石。我们首先详细介绍了如何配置一个稳定且高效的Python数据分析环境，包括Anaconda的安装与管理、虚拟环境的创建与维护，以及Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，确保读者拥有一个顺畅的开发平台。 随后，我们对Python语言本身进行了必要的“数据科学式”回顾。重点强调了列表、字典、集合等核心数据结构的优化使用，以及函数式编程范式在数据处理中的初步应用。这部分内容并非冗长的语法教学，而是聚焦于如何用更“Pythonic”的方式来思考数据操作。我们引入了性能优化的小技巧，例如理解列表推导式的优势，以及何时应该使用生成器来处理超大数据集。 第二部分：Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas无疑是Python数据分析生态中最核心的库。本部分将以最详尽的篇幅，深入剖析`Series`和`DataFrame`这两个核心数据结构。 数据导入与清洗： 我们不仅涵盖了CSV、Excel、SQL数据库的读取，还探讨了JSON、XML等半结构化数据的处理。数据清洗是重中之重，我们将详细讲解缺失值（NaN）的处理策略——包括插值法、删除法和预测性填充；异常值（Outliers）的识别与平滑处理，如Z-Score和IQR方法的实际应用。此外，字符串数据的正则表达式处理、日期与时间序列的复杂转换（如夏令时、时区处理）将作为高级主题进行讲解。 数据重塑与聚合： 掌握数据透视表（Pivot Tables）和`groupby()`操作是数据分析师必备技能。本书将通过丰富的业务场景案例，讲解多级索引的创建与操作、`transform()`与`apply()`的细微差别，以及如何高效地合并（Merge）、连接（Join）和堆叠（Stack/Unstack）不同的数据集。 时间序列分析基础： 针对金融、物联网等领域的需求，我们专门开辟章节讲解Pandas对时间序列数据的原生支持。包括如何重采样（Resampling）、移动窗口计算（Rolling Windows），以及如何利用时间序列分解技术初步探索数据的趋势、季节性和残差。 第三部分：科学计算与高效数值处理——NumPy的深度应用 NumPy是Python科学计算的底层驱动力。本书强调，要真正做到高效处理大规模数据，必须理解NumPy数组的底层机制。 向量化操作的艺术： 我们将深入探讨广播（Broadcasting）机制的原理，展示如何通过避免显式的Python循环，利用NumPy的C语言底层实现，实现数倍乃至数十倍的性能提升。 线性代数与统计基础： 针对需要进行机器学习预处理或复杂统计建模的读者，本部分详细介绍了矩阵运算、特征值分解等线性代数操作在NumPy中的实现，并结合实际数据分析问题，演示了统计函数（如方差、协方差、百分位数）的精确计算方法。 第四部分：数据可视化——从图表到洞察 数据可视化是将分析结果有效传达的关键环节。本书侧重于使用Matplotlib的强大底层控制能力，结合Seaborn的高级统计图表功能，构建专业级的视觉表达。 Matplotlib精细化控制： 我们将超越基本的`plot()`和`hist()`，深入讲解Figure、Axes、Axis、Title等对象的层级结构。读者将学会如何定制图例、坐标轴刻度、文本注解（Annotations）以及创建复杂的次坐标轴（Twin Axes）。 Seaborn的统计美学： 利用Seaborn，我们将展示如何轻松绘制复杂的分布图（如Violin Plots, Swarm Plots）、关系图（Pair Plots, Joint Plots）以及回归模型拟合图。重点在于如何通过颜色映射（Colormaps）和样式主题（Styles）增强图表的可读性和专业性。 交互式可视化（选学进阶）： 对于需要制作Web报告的读者，本书引入了Plotly库，介绍如何创建可缩放、可悬停交互的动态图表，使数据探索更具活力。 第五部分：实战项目与案例分析 理论学习的最终目的是应用。本部分精选了来自市场营销、金融风险评估和社交网络分析的三个综合性实战项目。 项目一：客户流失预测数据准备： 涉及高维数据的特征工程、缺失值的高级插补技术，以及如何利用Pandas进行特征组合和编码（One-Hot Encoding, Target Encoding）。 项目二：股票日内交易数据清洗与可视化： 重点演示如何处理非结构化的日志数据，如何使用时间序列切片和窗口函数来计算移动平均和波动率，并生成带有技术指标的复合图表。 项目三：电商销售数据多维度分析： 展示如何使用多重`groupby`结合透视表，快速从海量交易记录中提取关键的销售趋势和产品关联性，并通过分面图（Facet Grids）展示不同区域间的差异。 本书的特色与目标读者 本书的语言风格力求严谨而不失亲切，技术讲解深入浅出，避免了不必要的学术术语堆砌。我们相信，通过跟随书中的每一个代码块和每一个案例，读者不仅能学会“如何做”，更能理解“为何要这样做”。 本书的目标读者包括： 1. 零基础或初级数据分析师： 寻求系统化、项目驱动学习路径的人员。 2. 软件开发工程师： 希望将数据分析能力集成到现有工作流中的开发者。 3. 商业智能（BI）专业人士： 希望从传统报表工具转向更灵活、更强大代码分析环境的人员。 4. 在校学生及科研人员： 需要掌握行业主流数据处理工具的学术研究人员。 阅读完本书，您将具备独立使用Python生态系统处理、清洗、分析和可视化任何规模数据集的能力，从而在数据驱动的决策中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排存在严重的失衡问题。前三分之二的内容，着墨于一些非常基础、甚至可以说是常识性的操作，比如如何登录系统、如何更改密码这类，占用了大量的篇幅，详细到令人发指的地步。然而，到了最关键、最能体现专业价值的“月末结账”和“报表生成”部分，内容却急剧压缩，讲解得蜻蜓点水，很多高级功能和自定义报表的设置更是只字未提，或者只是简单地用一句话带过，要求读者“自行探索”。这就像是花了很多时间教你怎么系鞋带，最后却告诉你“自行学会开车上高速”一样。对于一个希望通过这本书来提升专业技能、胜任实际工作的读者来说，这种厚此薄彼的分配方式是极不负责任的。真正需要深度解析的地方浅尝辄止，而那些在互联网上随处可见的基础信息却被过度展开，严重拉低了整体的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极其枯燥、刻板，充满了僵硬的术语堆砌，读起来像是直接从官方的帮助文档里复制粘贴出来的。没有任何生动的语言来引导或解释复杂的概念，每一次翻阅都像是在完成一项强制性的任务，而不是主动获取知识。例如，在介绍“固定资产折旧”模块时，它仅仅罗列了不同的折旧方法及其计算公式，却完全没有结合具体的企业场景进行案例分析。一家制造企业的固定资产报废流程和一家服务型企业的处理方式是截然不同的，但这本书似乎认为所有企业都遵循同一套“标准流程”。这种缺乏情境化的教学方式，使得知识点很难被内化。我试图用它来指导我的项目实操，却发现书中的描述过于理想化，完全没有考虑到日常业务中可能遇到的各种异常情况，比如数据录入错误后的纠错流程，或者不同部门间的审批流转问题。它提供的解决方案总是那么“完美”，与现实世界的混乱格格不入。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计简直是一场灾难，拿到手我就感到一种强烈的视觉疲劳。纸张的质感粗糙得让人心疼，油墨的味道久久不散，仿佛置身于一个老旧的印刷车间。更别提那些密密麻麻的文字，没有足够的留白来喘息，每一页都像是一堵无法逾越的文字高墙。作者似乎完全没有考虑到读者的阅读体验，章节的划分混乱不堪，逻辑跳跃得让人措手不及。很多关键概念的阐述含糊不清，就像是雾里看花，需要读者自行去脑补作者的“深意”，这对于初学者来说简直是劝退级的体验。尝试着去理解其中的某个步骤，却发现插图模糊不清，线条交织在一起，根本无法分辨哪个按钮对应哪个操作。说实话，这本书与其说是教学工具，不如说更像是一份未经校对的、充满着打印错误的草稿，让人不禁怀疑其内容的权威性和专业性。我原本期待能通过它快速掌握一些实用的技巧，现在看来，我可能需要花费更多的时间去“破译”这些排版和结构上的障碍，这无疑增加了学习的沉没成本。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在配套资源方面几乎是零支持。在如今这个时代，一本好的实训教材理应提供配套的练习数据包、操作视频链接或者一个活跃的在线答疑社区。然而，这本书的封底除了ISBN号，就没有其他任何有价值的链接或二维码。这意味着，一旦我在某个复杂的流程中卡住了，找不到任何可以求助的渠道。我尝试去搜索作者或出版社提供的额外资源，结果一无所获。实训的精髓在于“动手操作”与“即时反馈”的结合，但这本书提供的仅仅是静态的文字和截图，它构建了一个单向的知识传递管道，缺乏互动性。这种孤立的学习体验，使得学习过程变得异常孤独和低效。对于需要反复练习才能熟练掌握软件操作的人来说，缺乏官方提供的、可供下载和反复使用的模拟数据环境，是这本书最大的软肋之一，极大地削弱了其作为“实训”教材的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午来研究这本书中关于“期初数据设置”的那一章，结果发现里面引用的软件界面版本竟然是好几年前的旧版！这在快速迭代的软件行业里是致命的缺陷。我手头上的最新版软件，很多菜单路径和功能模块都和书上描述的完全对不上，导致我不得不频繁地在书中和电脑屏幕之间来回切换，那种挫败感是难以言喻的。更令人气愤的是，书中对于一些基础的会计分录处理，只是简单地给出了结果，却完全没有深入剖析其背后的会计原理和勾稽关系。它只是机械地告诉“输入A，得到B”，却从未解释为什么是A而不是C。这对于那些想真正理解会计核算思维的读者来说，价值几乎为零。它更像是一个未经思考的“操作手册”的堆砌，缺乏理论深度和实际案例的支撑。我甚至怀疑作者本人是否真正用这本书的步骤去完整地操作过一遍流程，否则，怎么会忽略这么多关键的细节和版本差异？

评分☆☆☆☆☆

金蝶财务软件

评分☆☆☆☆☆

金蝶财务软件

评分☆☆☆☆☆

金蝶财务软件

评分☆☆☆☆☆

金蝶财务软件

评分☆☆☆☆☆

金蝶财务软件