具體描述
恒盛傑資訊編著的《Excel2013從入門到精通》從Excel2013的基礎知識開始講起，對其各種功能進行瞭全麵的介紹。全書共分17章，分彆對Excel2013的基礎知識、數據錶現、公式應用、函數應用、數據分析、安全管理以及輸齣共享的操作進行瞭介紹。
本書按照由易到難、循序漸進的順序排列知識點，在介紹這些內容時，采用瞭圖文結閤的形式，講解深淺適宜，敘述條理清楚，讓讀者不僅能掌握Excel2013的基本操作，而且能掌握Excel在日常生活與工作中的實際應用。
本書配有一張精心開發的專業級多媒體電腦教學光盤，它采用全程語音講解、情景式教學等方式，緊密結閤書中的內容對各個知識點進行深人的講解。
《Excel2013從入門到精通》適用於各級彆的Excel使用者閱讀，同時也可作為大中專院校以及社會各類培訓班的首選教材，對有經驗的Excel使用者來說也有很高的參考價值。
好的，這是一本不包含《Excel 2013 從入門到精通》內容的圖書簡介，內容將聚焦於其他領域的專業技術和應用，以確保介紹的詳盡性與獨特性。 --- 圖書簡介：深度解析與前沿應用——《Python數據科學與機器學習實戰指南》 引言：駕馭數據的力量，開啓智能決策的新紀元 在信息爆炸的今天，數據已成為驅動創新和商業決策的核心資産。然而，原始數據如同未經提煉的礦石，需要強大的工具和精深的方法論纔能轉化為有價值的洞察。本書《Python數據科學與機器學習實戰指南》並非一本關於電子錶格軟件的入門教程，它是一部全麵、深入且極具實戰價值的工具書，旨在帶領讀者跨越理論與實踐的鴻溝，掌握利用Python生態係統進行復雜數據分析、建模和自動化流程的核心技能。 本書聚焦於當前數據科學領域最熱門、最核心的三個支柱：Python基礎精進、數據處理與可視化的高級技巧，以及前沿的機器學習模型構建與部署。我們摒棄淺嘗輒止的介紹，力求提供細緻的代碼實現、深入的原理剖析以及豐富的企業級應用案例，確保讀者在閤上書本時，已經具備獨立解決復雜數據問題的能力。 第一篇章：Python基礎精進與科學計算環境搭建 (超越基礎語法) 本篇章著重於為數據科學工作打下堅實的編程基礎，並快速建立高效的科學計算環境。我們假設讀者對編程已有基本認知，因此內容將直接切入提升效率和處理大規模數據的關鍵技術點。 第1-3章：Python 語言核心深化與性能優化 我們不再浪費篇幅講解變量和循環等基礎概念。本章將重點講解Python的高級特性，如裝飾器（Decorators）的實際應用、生成器（Generators）與迭代器（Iterators）在處理海量數據流時的內存優化策略，以及元類（Metaclasses）在框架設計中的作用。特彆地，我們將深入探討C語言擴展（如使用Cython）來加速Python代碼中的關鍵熱點運算，對比原生Python與優化後的性能差異，教會讀者如何編寫“更快”的Python。 第4-5章：NumPy與Pandas的底層機製與高級操作 對於數據科學傢而言，NumPy是基石，Pandas是日常工作的主力。本書將揭示NumPy數組的內存布局（行主序與列主序）、廣播機製的復雜規則及其在嚮量化運算中的性能優勢。在Pandas部分，我們將超越基礎的`read_csv`和`groupby`。重點講解MultiIndex（多級索引）的復雜應用、Categorical數據類型的優化以減少內存占用、以及使用`apply`與`applymap`時的性能陷阱與替代方案（如Numba加速）。 第二篇章：數據清洗、探索性分析（EDA）與高級可視化 (從數據到洞察) 數據的質量直接決定瞭模型的效果。本篇幅將聚焦於如何係統化地處理真實世界中“髒亂差”的數據集，並通過強大的可視化工具挖掘隱藏的規律。 第6-7章：數據預處理的藝術與異常值處理 本章深入探討數據清洗的係統化流程，涵蓋缺失值的高級插補技術（如基於模型的預測插補MICE），而非簡單的均值填充。我們還將詳細解析時間序列數據的處理，包括日期時間的時區轉換、頻率重采樣、以及如何運用Rolling Window進行平滑和特徵提取。異常值檢測將引入統計學方法（如Z-Score、IQR的局限性）以及基於密度的算法（如LOF——局部離群因子），並展示如何在不同數據分布下選擇閤適的檢測器。 第8-9章：交互式與多維數據可視化 本書采用Matplotlib的麵嚮對象接口進行底層控製，並重點教授Seaborn在統計圖形繪製中的應用。更重要的是，我們將引入Plotly和Bokeh，指導讀者創建高性能、可交互的Web端可視化圖錶。實戰案例將包括：使用散點圖矩陣（Pair Plot）進行高維特徵間的關係探索，以及利用熱力圖（Heatmap）和箱綫圖（Box Plot）進行復雜的分布對比分析。 第三篇篇章：機器學習實戰——從綫性模型到深度學習前沿 (模型構建與評估) 這是本書的核心，內容完全聚焦於構建和評估預測模型，涵蓋經典統計學習與現代深度學習的橋梁。 第10-12章：經典監督學習與模型選擇策略 本部分將詳細解析綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）的數學原理及其在Scikit-learn中的應用。重點在於正則化技術（L1/L2）如何影響模型復雜度和泛化能力。隨後，我們將深入探討決策樹、隨機森林和梯度提升模型（GBM, XGBoost, LightGBM）的內部工作機製，特彆是後者在處理錶格數據時的效率優勢。模型評估不再局限於準確率，而是詳細解析混淆矩陣、ROC麯綫、AUC、精確率-召迴率麯綫的解讀，並教授如何進行交叉驗證（Cross-Validation）以獲得穩健的性能評估。 第13-14章：無監督學習與特徵工程的藝術 無監督學習部分將涵蓋K-Means聚類的初始化敏感性問題、DBSCAN在噪聲數據中的優勢，以及主成分分析（PCA）的降維原理與應用邊界。特徵工程部分是本書的亮點之一：我們不僅講解特徵編碼（One-Hot, Target Encoding），更會教授如何利用多項式特徵組閤、特徵交叉，以及如何使用特徵重要性（Feature Importance）工具來指導特徵的選擇與構造，提升模型錶現。 第15-17章：深度學習基礎與模型部署入門 本篇章引入TensorFlow/Keras框架，不再停留於基礎的全連接網絡。我們將介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的基礎架構（如LeNet、AlexNet的簡化版概念），以及循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的基本邏輯。最後，我們將探討模型序列化（如使用Pickle或Joblib），並介紹使用Flask/Streamlit快速搭建一個簡單的Web API，實現機器學習模型的實時預測服務，讓模型真正走入應用場景。 總結與適用讀者對象 《Python數據科學與機器學習實戰指南》是一本為有誌於成為專業數據分析師、數據科學傢或需要利用高級數據工具解決工程問題的技術人員量身打造的深度參考書。它假設讀者已經熟悉編程基本概念，目標是填補“知道概念”與“實際産齣高質量結果”之間的巨大鴻溝。全書嚴格圍繞Python的科學計算生態係統（NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/Keras）展開，內容層次分明、技術前沿、案例詳實，是您在數據驅動時代保持競爭力的必備武器。
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看的2016版，沒有另外一本好，敘述不清晰排版不簡潔。
评分還是講解的挺詳細的
评分要邊做邊看，當字典查閱，不斷遇到新問題就想辦法解決，但其實百度也很好用
评分還是講解的挺詳細的
评分要邊做邊看，當字典查閱，不斷遇到新問題就想辦法解決，但其實百度也很好用
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