Excel VBA技巧实例手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:欧阳明慧

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2009-6

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787030243744

丛书系列:

图书标签:

• Excel VBA
• VBA
• Excel
• 编程
• 技巧
• 实例
• 办公软件
• 自动化
• 宏
• 数据处理
• 效率提升

好的，这是一本涵盖了多种编程语言和技术领域的图书简介，与《Excel VBA技巧实例手册》无关： 《Python数据科学实战指南》 内容概要 本书旨在为希望深入理解和应用Python进行数据科学项目的读者提供一份全面、实用的操作指南。全书内容紧密围绕现代数据科学的完整生命周期展开，从基础的数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到高级的机器学习模型构建、深度学习应用，直至最终的模型部署和可视化报告生成，力求为读者提供一套完整的技术栈和实战经验。 第一部分：Python环境与核心库的奠基 本书的开篇聚焦于构建坚实的数据科学基础。首先，详细介绍了Anaconda环境的配置与管理，包括虚拟环境的创建与维护，确保读者能够在一个稳定、隔离的环境中进行开发。接着，深入讲解了Python中用于数值计算的核心库——NumPy。我们不仅介绍了其基础的数据结构（ndarray）及其高效的向量化操作，更强调了在处理大规模数据集时，如何利用NumPy进行内存优化和性能提升。 随后，我们进入数据处理的核心工具Pandas。本书花费大量篇幅讲解了DataFrame和Series对象的精髓，包括复杂的数据索引、多级索引、数据合并与重塑（如`pivot_table`和`melt`函数）。重点演示了如何使用Pandas处理缺失值、异常值，以及如何高效地进行数据分组聚合操作，这是数据预处理阶段最为关键的技能。 第二部分：数据探索与可视化 数据理解是建模成功的前提。本部分将读者引导至探索性数据分析（EDA）的实践。我们详细介绍了Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。通过数百个实际案例，读者将学会绘制各类统计图表，如散点图、直方图、箱线图、热力图等，并掌握如何利用这些图表来揭示数据中的潜在模式、相关性和异常点。 此外，本书还引入了Plotly和Bokeh，用于创建交互式可视化仪表板，使数据展示更具洞察力。我们强调了如何根据不同的数据类型和分析目标，选择最合适的图表类型，并讲解了如何通过精妙的视觉设计增强报告的说服力。 第三部分：经典机器学习算法的深度解析 本部分是本书的核心，专注于Scikit-learn库的应用。我们系统地梳理了监督学习和无监督学习的经典算法。 在监督学习方面，我们从线性回归和逻辑回归开始，逐步深入到决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost和LightGBM）。对于每一种算法，本书不仅提供了Scikit-learn的API用法，更重要的是解释了其背后的数学原理、参数调优策略（如网格搜索和随机搜索）以及如何评估模型性能（如交叉验证、ROC曲线、F1分数）。 在无监督学习方面，本书详细讲解了K-Means聚类、层次聚类以及主成分分析（PCA）在降维中的应用。特别地，我们展示了如何利用这些技术来发现数据中的自然分组和识别数据的主要特征维度，以减轻“维度灾难”带来的影响。 第四部分：深度学习与神经网络实践 随着人工智能的飞速发展，深度学习已成为数据科学领域不可或缺的一部分。本部分选用TensorFlow 2.x和Keras作为主要的实践工具。 首先，我们将介绍神经网络的基本构建模块：层（Layers）、激活函数和损失函数。然后，我们将构建第一个全连接的前馈网络（FNN）。 重点内容包括： 1. 卷积神经网络（CNN）：详细解析卷积层、池化层的工作原理，并实战应用于图像分类任务，涵盖数据增强和迁移学习（使用预训练模型如ResNet）。 2. 循环神经网络（RNN）与LSTM/GRU：应用于序列数据处理，如时间序列预测和自然语言处理（NLP）的基础任务。我们将展示如何利用这些模型捕捉时间依赖性。 3. 模型优化与调参：深入探讨优化器（如Adam, SGD with Momentum）、学习率调度、Dropout和批归一化（Batch Normalization）等正则化技术，以应对深度学习模型训练中的常见难题。 第五部分：高级主题与模型部署 本书的最后一部分将视野拓展到数据科学项目的实际落地。 我们探讨了时间序列分析的进阶方法，包括ARIMA模型的建立与评估，以及如何利用Prophet等更现代的工具进行时间序列预测。 此外，我们涵盖了自然语言处理（NLP）的入门，使用NLTK和SpaCy进行文本预处理，并展示了如何利用TF-IDF和词嵌入（Word2Vec）来表示文本数据，为后续的文本分类打下基础。 最后，我们将重点讨论模型部署。如何使用Flask或Streamlit快速搭建一个API接口，将训练好的模型封装起来，使其能够被外部应用调用。我们还将简要介绍Docker在模型容器化部署中的作用，确保读者能够将实验室成果转化为生产力。 目标读者 具备Python基础编程能力，希望系统学习数据科学理论与实践的工程师和分析师。 希望通过实际项目驱动学习，掌握从数据清洗到模型部署全流程的自学者。 需要一本参考手册，快速查找特定数据处理、模型构建或可视化实现方法的专业人士。 本书强调动手实践，书中所有的代码示例均经过严格测试，并配有详细的步骤说明，确保读者能够无缝跟进，真正将理论转化为解决实际问题的能力。

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这本书的外观设计给我留下了一个深刻的印象：那种低调的专业感。没有花哨的图饰，只有清晰的书名和作者信息，传递出一种“内容为王”的信号。作为一名Excel VBA的爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理VBA应用技巧，并且提供大量实战案例的书籍。很多时候，我们学习VBA可能只是为了解决某个具体的问题，导致知识点比较零散，缺乏连贯性。而这本书的书名“Excel VBA技巧实例手册”直接点明了它的核心价值——通过“技巧”和“实例”来讲解VBA的应用。我非常期待书中能够包含一些我之前从未接触过的、但又非常实用的VBA应用场景，能够帮助我拓展思路，提升解决问题的能力。同时，我也看重“手册”这个词，它意味着这本书可能不仅仅是理论讲解，更是一本可以随时翻阅、查阅的工具书，能够在我遇到问题时提供及时的解决方案。

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这本书的装帧设计确实很用心，硬壳封面，纸张厚实且有质感，印刷清晰，排版也很舒服，一点也不像有些技术书籍那样密密麻麻，让人望而生畏。我特别欣赏它将复杂的Excel VBA概念拆解成一个个易于理解的“技巧”和“实例”，而不是枯燥的理论堆砌。我个人是属于那种对编程有点基础，但又觉得Excel VBA的实际应用场景比较零散的读者，经常在网上搜碎片化的教程，效果总是差强人意。这本书的出现，就像是为我搭建了一个系统化的学习平台。从它封面的设计风格来看，就透露出一种专业和严谨，但又不失亲和力的感觉。当我翻阅目录的时候，我注意到它涵盖了从基础语法到高级应用的方方面面，而且每个章节都配有具体的“实例”，这对我来说太重要了。我一直觉得学编程最怕的就是理论讲一大堆，但实际操作起来却不知道怎么用。这本书的“实例”二字，就让我看到了希望，我相信它能帮助我真正地将VBA知识落地，解决实际工作中的问题。

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这本书的封面设计风格非常简洁大气，一眼就能看出它的主题是关于Excel VBA的应用。我一直觉得Excel VBA在提升工作效率方面有着巨大的潜力，但很多时候，我们往往停留在一些基础的、零散的应用层面，很难将其发挥到极致。这本书的“技巧实例手册”这个名称，恰恰抓住了我的需求点——它不仅会教我“怎么做”，更重要的是会教我“如何做得更好”，并且通过“实例”来验证和巩固这些技巧。我特别看重书中对“技巧”的提炼和归纳，这能够帮助我快速掌握核心要点，避免在海量的VBA代码中迷失方向。同时，我对书中提供的“实例”充满了期待，我相信这些贴合实际工作场景的案例，能够让我更容易理解VBA的应用逻辑，并将其举一反三地应用到自己的工作环境中。从书名的整体感觉来看，这本书应该是一本既有理论深度，又有实践广度的实用指南。

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从封面设计上就能看出这本书的用心程度，那种扎实的质感和简洁明了的书名，立刻吸引了我的目光。我一直觉得Excel VBA是一个非常实用的技能，但很多时候，我们只是零散地学习一些语法，很难形成一个完整的知识体系，更别提如何将其灵活运用到实际工作中。这本书的“技巧实例手册”这个定位，正是我一直以来所寻求的。我尤其期待书中关于“自动化”和“批量处理”方面的章节，因为我的工作中有大量的重复性劳动，如果能够通过VBA实现自动化，那将是极大的效率提升。而且，我了解到这本书强调的是“实例”，而不是空洞的理论，这意味着我可以在学习过程中直接看到效果，并且能够将学到的知识应用到自己的实际工作中。我注意到书名虽然是“技巧实例手册”，但它所涵盖的知识点应该是比较全面的，从基础入门到进阶应用，应该都能有所涉及。我希望这本书能够帮助我突破Excel VBA学习的瓶颈，真正成为我工作中的得力助手。

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这本书的封面设计就很吸引人，简洁明了，突出“Excel VBA技巧实例手册”这个主题，让人一看就知道是讲什么的。我拿到这本书的时候，第一感觉就是它很有分量，厚度适中，看起来内容很充实。翻开目录，我被密密麻麻的章节标题吸引住了，每一个标题都直击Excel VBA的实际应用场景，比如“自动化数据录入”、“报表生成与美化”、“数据分析与可视化”等等。这些标题不是那种泛泛而谈的理论，而是非常具体，非常贴近我们在日常工作中会遇到的难题。我尤其对“数据分析与可视化”这一块很感兴趣，因为我经常需要处理大量数据，而Excel自带的图表功能有时还是不够灵活，所以期待这本书能在这方面给我一些惊喜。而且，书名中的“实例手册”也表明了它强调实践性，这对于我这种动手能力比较强，喜欢边学边练的读者来说，是最大的福音。我迫不及待地想翻到后面的章节，看看那些“技巧”和“实例”到底有多么实用，能否真正解决我工作中的痛点，提升我的工作效率。从目录的设计来看，这本书的编排也很用心，循序渐进，由浅入深，应该能照顾到不同水平的读者。

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