Excel for Engineers and Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bloch, Sylvan Charles

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2003-1

价格:629.00元

装帧:

isbn号码:9780471256861

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 工程
• 科学
• 数据分析
• 数据处理
• 公式
• 函数
• 图表
• 统计
• 建模

深入理解与应用：现代工程与科学中的数据驱动决策 本书旨在为工程师、科学家以及需要处理复杂数据的专业人士提供一套全面、实用的数据分析与建模框架。我们不再局限于传统的计算方法，而是聚焦于如何利用尖端的数据科学工具和技术，将海量数据转化为可执行的洞察力，从而推动创新与优化。 --- 第一部分：数据基础与科学计算思维重塑 第一章：数据科学的范式转变与工程实践的融合 本章首先探讨了当代工程与科学研究中“数据爆炸”的现实背景。我们分析了为什么仅仅依靠传统的解析解和基于物理模型的模拟已不足以应对现实世界中固有的复杂性、非线性和不确定性。重点在于建立一种“数据驱动”的科学思维模式，理解数据在实验设计、系统辨识、过程优化中的核心作用。 从确定性到概率性思维： 介绍如何用统计学语言描述工程系统的行为，理解测量误差、模型残差与系统不确定性的量化方法。 研究范式的迭代： 比较纯理论驱动、纯实验驱动与数据融合驱动的研究路径的优劣，探讨数据在构建“混合模型”（Physics-Informed Models）中的关键地位。 跨学科的数据素养： 定义工程师和科学家所需具备的基础数据素养，包括数据获取、清洗、存储和初步探索性分析（EDA）的能力。 第二章：高效的数据获取、预处理与质量保证 原始数据是分析的基石，但往往充满了噪音、缺失值和不一致性。本章详细介绍了针对工程和科学数据的特殊处理技术。 传感器数据流的挑战： 探讨时间序列数据的同步性、采样率不一致性、漂移和异常值检测的专门算法。 结构化与非结构化数据整合： 介绍如何将实验记录、CAD/CAE输出、模拟结果（如有限元分析的网格数据）与现场监测数据进行有效整合。 缺失数据的高级插补技术： 深入讨论基于领域知识（如物理定律约束）的插补方法，如卡尔曼滤波、迭代多重插补（MICE）在工程数据修复中的应用，而非仅仅依赖简单的均值填充。 数据标准化与特征工程的科学视角： 强调特征选择必须基于对底层物理或化学过程的理解，而非盲目追求数学上的最优性。 第二部分：统计推断与模型构建的严谨性 第三章：回归分析的深度应用与模型诊断 回归分析是科学建模的传统支柱，本章聚焦于其在复杂系统辨识中的高级应用和严谨的诊断流程。 广义线性模型（GLM）在特定领域的扩展： 讨论泊松回归（用于计数数据，如粒子碰撞频率）、负二项回归（用于工程质量控制中的过度离散）的应用场景。 非线性回归与优化： 重点讲解如何为复杂的物理定律（如反应动力学、材料衰变曲线）拟合非线性模型，包括最小二乘法的迭代求解器和全局优化策略。 模型诊断的深度挖掘： 超出标准残差分析，引入异方差性、自相关性（尤其在时间序列数据中）的正式检验，以及如何通过残差图揭示潜在的遗漏变量或模型形式错误。 模型选择的标准： 详细比较 AIC、BIC、Adjusted $R^2$ 在不同规模数据集上的优缺点，并引入交叉验证（Cross-Validation）在评估模型泛化能力中的核心地位。 第四章：方差分析（ANOVA）与实验设计（DOE）的精确控制 在工程实验中，资源有限且目标明确，精确的实验设计至关重要。本章将实验设计提升到理论推断的高度。 单因素与多因素 ANOVA 的决策树： 明确何时使用单因素、双因素或多因素 ANOVA，以及如何处理因子间的交互作用项（Interaction Effects）。 随机化、重复与区组化： 强调 DOE 原则在消除系统偏差、提高统计功效（Power）方面的关键性。 响应曲面法（RSM）与优化： 深入介绍中心复合设计（CCD）和 Box-Behnken 设计在寻找多变量系统最佳工作点中的应用，以及如何利用二阶多项式模型进行表面拟合和梯度分析。 稳健设计（Taguchi Methods）简介： 讨论如何在设计阶段就考虑噪声因子（如环境波动）对系统性能的影响，以提高产品或过程的鲁棒性。 第三部分：高级建模技术与预测能力提升 第五章：时间序列分析在动态系统监控中的应用 许多工程和科学系统是动态演化的，本章专注于处理具有时间依赖性的数据。 平稳性检验与转化： 对 ARIMA 模型的前提要求进行严格检验，并介绍差分、对数变换等稳定化技术。 ARIMA、SARIMA 与 GARCH 模型： 针对具有季节性（如能源消耗）或波动性集群（如金融市场中的波动分析，可类比于某些材料的疲劳数据）的工程数据，详细讲解模型的构建与参数估计。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 深入探讨卡尔曼滤波（Kalman Filtering）作为一种最优线性无偏估计器，在实时状态估计、传感器数据融合以及导航系统中的核心作用。 非线性时间序列： 初步引入状态依赖模型（如状态空间中的非线性扩展）对复杂非线性动力学系统的建模潜力。 第六章：机器学习：从预测到因果推断的桥梁 本章将机器学习视为强大的函数逼近器和模式识别工具，强调其在无法建立精确物理模型时的应用价值，并严格区分“相关性”与“因果性”。 集成学习方法详解： 深入剖析随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines，如 XGBoost/LightGBM）的内部机制、优势与局限性，特别是在处理高维工程特征时的表现。 支持向量机（SVM）与核方法： 讨论 SVM 如何通过核技巧在高维特征空间中实现线性可分，并适用于小样本或高维度数据的分类与回归任务。 模型可解释性（XAI）的工程伦理： 强调“黑箱”模型在关键工程决策中的风险。重点介绍 SHAP（SHapley Additive exPlanations）和 LIME 等方法，用于理解复杂模型预测背后的关键输入特征及其贡献。 数据不平衡处理： 针对故障检测、缺陷识别等工程分类问题中常见的极度不平衡数据，介绍过采样（SMOTE）、欠采样及代价敏感学习策略。 第四部分：贝叶斯方法与不确定性量化 第七章：贝叶斯统计基础与工程推断 与频率学派强调长期频率不同，贝叶斯方法允许在已有知识（先验信息）的基础上，对参数进行概率分布的估计。 概率作为信念程度： 解释贝叶斯定理在科学推理中的直观性，特别是如何利用新的实验数据来更新我们对未知参数的认知。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 详细介绍 Metropolis-Hastings 和 Gibbs Sampling 等算法，展示如何利用它们来探索复杂后验分布，尤其是在标准解析解不存在的情况下。 贝叶斯线性回归与参数不确定性： 展示如何为回归系数提供完整的概率分布，而非仅仅点估计和置信区间。 第八章：贝叶斯模型与工程中的不确定性量化（UQ） 不确定性量化是现代工程可靠性和风险评估的核心。本章将贝叶斯推断应用于系统级的不确定性分析。 参数不确定性、模型不确定性与数据不确定性： 清晰区分这三种主要的输入不确定性来源，并提供量化方法。 贝叶斯网络（Bayesian Networks）： 介绍如何利用贝叶斯网络对具有因果依赖关系（如故障传播路径、多物理场耦合）的系统进行结构化建模和概率推理。 结合物理知识的贝叶斯校准： 讨论如何利用少量高保真模拟数据或实验数据，通过贝叶斯方法对大型、计算成本高的物理模型（如 CFD 或 FEA 模型）的输入参数进行高效校准和误差界定。 --- 本书的特色在于，它不是一套简单的软件操作指南，而是一本强调“为何如此做”的思维导论。它要求读者从根本上理解统计工具背后的数学和逻辑假设，确保在面对真实、复杂、充满不确定性的工程和科学挑战时，能够做出数据驱动且统计严谨的决策。

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我是一名拥有多年经验的化学工程师，日常工作需要处理大量的反应动力学数据、物料衡算和热量衡算。我一直以来都依赖一些专业的模拟软件，但有时候，对于一些相对简单的问题，或者需要快速验证一些设想时，Excel的灵活性和易用性反而更具优势。《Excel for Engineers and Scientists》这本书的出现，让我看到了在Excel中挖掘更多潜力的机会。我希望这本书能够提供一些实用的技巧，让我能够更高效地处理那些庞大的实验数据集，比如如何使用Excel的“数据透视表”来快速汇总和分析不同实验条件下的反应产率。我特别期待书中关于“工程计算模板”的部分，如果它能提供一些预设好的、可定制的模板，用于进行物料衡算或能量衡算，那将大大节省我的时间和精力。此外，如果书中还能介绍一些如何利用Excel进行数据平滑、曲线拟合，并绘制出符合科学标准的图表的方法，那就再好不过了。这本书让我对Excel在化工领域的作用有了新的认识。

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作为一名初入科学研究领域的博士生，我对Excel的掌握程度还停留在基础表格操作阶段。每次面对海量实验数据时，那种无从下手的感觉都让我感到焦虑。我一直在寻找一本能够引导我如何科学、高效地利用Excel进行数据分析的书籍，而《Excel for Engineers and Scientists》恰好满足了我的需求。书中的介绍语言通俗易懂，虽然我还不确定具体内容，但从书名来看，它应该能够覆盖从数据清洗、统计分析到图表绘制的整个流程。我尤其对书中可能涉及的“科学计算函数”和“统计模型构建”部分抱有极大的期待。我希望这本书能够教会我如何利用Excel来完成一些初步的统计检验，比如 t-test 或 ANOVA，以及如何绘制误差棒图来直观展示实验数据的变异性。如果书中还能提供一些关于如何使用Excel进行曲线拟合，并解释拟合结果的指导，那就太完美了。我想象着，通过学习这本书，我能够自信地处理我的实验数据，并能用更专业的方式呈现我的研究发现。

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作为一名在大学任教的物理学教授，我经常需要为我的学生讲解如何进行科学研究中的数据处理和分析。虽然我倾向于教授更专业的统计软件，但我深知Excel在入门级学生数据分析教学中的重要性。《Excel for Engineers and Scientists》这本书的标题让我感到非常欣喜，因为它直接指向了我教学中一个重要的切入点。我希望这本书能够为我的学生提供清晰、易懂的指导，帮助他们掌握Excel在物理实验数据分析中的核心技能。我尤其关注书中关于“误差分析与不确定度计算”的部分，这对于培养学生严谨的科学态度至关重要。如果书中能提供如何计算测量误差的累积效应，以及如何通过Excel公式来展示不确定度的传播，那将非常有价值。此外，我还在设想，书中是否会介绍如何利用Excel进行一些基础的物理模型拟合，例如拟合直线、抛物线或者指数函数，并对拟合结果进行统计学解释。如果书中还能提供一些关于如何用Excel绘制规范的物理学图表，并标注单位和误差的范例，那将是我在教学中最受欢迎的资源。

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我对《Excel for Engineers and Scientists》这本书的期待，主要源于我对Excel在复杂工程模拟和优化问题中的应用潜力感到好奇。我一直认为Excel不仅仅是用来做记账和简单统计的工具，它在某些特定场景下，甚至可以成为一个强大的计算引擎。我特别想知道，这本书是否会深入探讨如何利用Excel的“规划求解”功能来解决工程优化问题，例如资源分配、成本最小化或者生产效率最大化等。如果书中能提供一些实际的案例，展示如何将工程约束条件转化为Excel的表格和公式，并利用规划求解器找到最优解，那将极具启发性。另外，我还在设想，这本书是否会介绍如何利用Excel进行一些基础的数值积分或微分，以便在某些简化模型中进行初步的模拟分析。如果它能提供关于如何构建动态模拟模型，并进行参数敏感性分析的技巧，那就更加令人兴奋了。这本书让我看到了Excel在解决实际工程挑战方面可能扮演的重要角色。

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这本书简直就是一本为我量身打造的宝藏！我是一名在科研领域摸爬滚打多年的工程师，平时工作中大量的数据处理、模型构建、结果分析都离不开Excel。我一直希望能找到一本能够系统梳理Excel在工程和科学领域应用的书籍，而不是那些泛泛而谈的操作指南。这本书的标题《Excel for Engineers and Scientists》一出现，就击中了我内心最深处的渴望。从我拿到书的那一刻起，我就迫不及待地翻阅，试图从中挖掘出能立刻提升我工作效率的“秘密武器”。这本书的排版和设计都非常用心，大量的图示和清晰的步骤讲解，让我在理解复杂概念时倍感轻松。我尤其期待书中关于“高级数据可视化”的部分，希望它能教会我如何将那些枯燥的数据转化成引人注目的图表，从而更有效地向同事和领导展示我的研究成果。此外，书中提到的“自动化脚本和宏”也引起了我的极大兴趣，我希望能借此摆脱那些重复性的劳动，将更多精力投入到更有创造性的工作中。这本书的出现，让我看到了Excel的无限可能，我坚信它能帮助我成为一名更出色的工程师。

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