Excel進階函數與PowerQuery整閤應用｜資料清洗與整理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周勝輝

圖書標籤:

• Excel
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深度數據洞察：Python在商業智能與數據科學中的實戰應用 本書聚焦於如何利用Python這一強大的編程語言，構建端到端的商業智能（BI）解決方案和實施復雜的數據科學項目。我們避開瞭基礎的Excel函數和Power Query操作，而是深入探討瞭數據處理、建模、可視化及自動化部署的專業流程。 本書結構嚴謹，內容全麵，旨在為具備一定編程基礎或對數據科學有濃厚興趣的讀者提供一套係統化、實戰化的學習路徑。全書分為五大部分，涵蓋瞭從數據獲取到高級模型部署的完整生命周期。 --- 第一部分：Python環境構建與數據獲取的藝術 本部分首先著眼於高效的數據工作環境搭建，以及如何從多樣化的數據源中可靠地提取信息。我們不會涉及電子錶格軟件中的數據導入或轉換工具，而是專注於代碼層麵的集成與自動化。 1.1 專業的Python開發環境配置： 詳細介紹Anaconda/Miniconda環境管理，如何利用虛擬環境隔離項目依賴，確保項目間的穩定性和可復現性。重點講解Jupyter Notebook、JupyterLab和VS Code作為數據科學開發界麵的配置優化技巧，包括擴展插件的選擇和調試設置。 1.2 數據源的全麵采集與連接： 深入探討通過編程接口（API）獲取實時或結構化數據的方法。我們將覆蓋RESTful API的調用實踐（使用`requests`庫），OAuth 2.0認證流程的應用，以及如何安全地管理API密鑰。此外，本書將詳細介紹如何使用SQLAlchemy與數據庫（如PostgreSQL, MySQL）建立連接池，執行復雜的查詢優化，並直接將結果集導入內存結構進行處理。對於非結構化數據，我們將教授如何使用`Scrapy`框架進行高效、閤規的網絡數據爬取。 1.3 文本與日誌數據的預處理： 本章專注於處理大規模非結構化文本數據。講解Python標準庫中的正則錶達式（`re`模塊）的高級應用，用於復雜的模式匹配和數據提取。隨後，介紹`NLTK`和`spaCy`庫的基礎用法，用於分詞、詞性標注（POS Tagging）和命名實體識彆（NER），為後續的文本分析打下堅實基礎。 --- 第二部分：Pandas深度解析與高性能數據操作 本部分是全書的核心，徹底超越傳統電子錶格的行列限製，深入到高性能數據結構——Pandas DataFrame的內部機製，以及如何利用矢量化操作實現效率飛躍。 2.1 DataFrame的內部結構與內存優化： 探討Series和DataFrame的數據類型（dtypes）選擇對性能的影響，講解如何使用`Categorical`類型、優化整數和浮點數的精度，以及如何利用內存映射技術處理超大規模數據集。 2.2 高級數據轉換與重塑技巧： 聚焦於`groupby()`操作的強大功能，展示如何結閤聚閤函數、轉換函數和過濾函數實現復雜的分組計算。詳細解析`pivot_table`的高級參數，以及`merge`、`join`、`concat`在多錶關聯時的性能考量。特彆強調使用`apply()`、`transform()`和`agg()`的適用場景與效率對比。 2.3 時間序列數據的高效處理： 講解Pandas對時間序列數據的原生支持。如何高效地進行日期時間解析（`to_datetime`）、時區處理（Timezone-aware operations）、重采樣（Resampling，如日到月、分鍾到小時的聚閤），以及時間序列的滾動窗口計算（Rolling Windows）。 2.4 性能優化與並行計算基礎： 介紹如何使用`Numba`庫進行即時編譯（JIT）加速核心的Python函數，以及如何利用`Dask`庫將Pandas工作流擴展到多核CPU甚至集群環境，實現大規模數據的並行處理。 --- 第三部分：數據清洗與質量保障的工程化方法 本部分將數據清洗提升到工程實踐的高度，側重於自動化、可追溯的流程構建，而非手動的數據篩選和公式輸入。 3.1 缺失值與異常值的係統化處理： 介紹多種插補策略，包括基於模型的插補（如使用迴歸預測缺失值）和基於分布的插補。對於異常值，講解基於統計學方法（如Z-Score、IQR）和基於機器學習模型（如Isolation Forest）的識彆與處理流程。 3.2 數據一緻性與標準化： 重點講解如何通過編程實現跨字段的邏輯校驗，如日期範圍的閤理性檢查、枚舉值的標準化（例如，統一“CA”、“加利福尼亞州”等錶示）。使用模糊匹配庫（如`FuzzyWuzzy`）進行近似字符串匹配，解決數據錄入不一緻的問題。 3.3 數據驗證框架的建立： 引入`Great Expectations`或類似的數據質量驗證框架，用於定義數據集的“契約”（Expectations）。展示如何自動化地運行這些校驗，並在數據管道中設置失敗閾值和警報機製，確保輸入數據的持續質量。 --- 第四部分：商業智能可視化與報告自動化 本書不依賴於GUI驅動的拖放式報錶工具，而是利用Python的專業可視化庫，創建高度定製化、可嵌入的交互式圖錶，並實現報告的定時生成與分發。 4.1 靜態與交互式數據可視化： 深入講解`Matplotlib`和`Seaborn`的定製化能力，教導讀者如何調整圖錶元素以符閤品牌規範和信息傳達的最佳實踐。重點轉嚮交互式庫，如`Plotly`和`Bokeh`，展示如何創建支持縮放、懸停信息展示的復雜Web級圖錶。 4.2 地理空間數據可視化： 利用`GeoPandas`和`Folium`庫，處理地理空間數據（Shapefiles, GeoJSON），並將其可視化到交互式地圖上，實現基於位置的洞察分析。 4.3 自動化報告生成與分發： 教授如何使用`Jinja2`模闆引擎將數據分析結果與Markdown、HTML或PDF報告結構結閤。介紹`Dash`框架，用於快速構建基於Web的、完全由Python驅動的交互式商業儀錶闆，並探討如何使用雲服務（如Heroku或AWS Lambda）進行部署，實現定時刷新和郵件通知。 --- 第五部分：數據科學建模基礎與結果解釋 本部分為讀者提供瞭將數據處理能力擴展到預測分析和深度洞察的橋梁，所有模型均通過代碼實現和評估。 5.1 機器學習流程概述： 引入`Scikit-learn`庫，概述特徵工程、模型訓練、交叉驗證和性能評估的完整流程。講解綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等基礎模型的實現。 5.2 特徵工程的藝術： 詳細闡述如何從原始數據中創建有預測力的特徵。這包括處理類彆特徵（One-Hot Encoding, Target Encoding）、處理文本特徵（TF-IDF）以及特徵選擇技術（如遞歸特徵消除RFE）。 5.3 模型評估與可解釋性： 超越簡單的準確率指標，深入探討分類問題的ROC麯綫、PR麯綫、F1分數，以及迴歸問題的RMSE、MAE。簡要介紹模型解釋性工具（如SHAP值），幫助理解模型的決策依據，這對於商業決策至關重要。 5.4 模型部署的初步概念： 介紹如何使用`Pickle`或`Joblib`保存訓練好的模型，以及如何利用輕量級Web框架（如`Flask`）將模型封裝成一個簡單的API服務，使其可以被其他業務係統調用。 通過本書的學習，讀者將掌握一套完整的、基於Python的數據工程和數據科學工具集，能夠獨立應對企業級復雜數據挑戰，實現數據價值的最大化。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計色彩搭配非常現代，那種深藍與亮黃的撞色讓人眼前一亮，很有專業感。我第一眼看到這個標題就覺得非常對胃口，因為我日常工作中經常需要處理大量的數據，那些基礎的Excel函數用起來已經得心應手，但總感覺在處理復雜、非結構化的數據時力不從心。這本書的“進階”二字對我有著緻命的吸引力，我期待它能帶我跨越從“會用Excel”到“精通Excel數據處理”的鴻溝。光看書名，我就想象到瞭書中會詳細介紹諸如數組公式的靈活運用，以及如何通過命名管理器構建更動態的報錶。當然，Power Query的齣現更是讓人興奮，它意味著我可以徹底告彆那些繁瑣、容易齣錯的手動復製粘貼和VLOOKUP地獄。這本書如果能把理論講得透徹，再配閤大量的實戰案例，那絕對是職場效率的核彈級提升。希望它能教會我如何搭建一個“一鍵刷新”的數據管道，而不是每次月結都要花掉我半天時間去重新整理報錶。

评分☆☆☆☆☆

拿到書後，我立刻翻閱瞭幾個章節進行測試，作者的講解方式非常務實，沒有太多學術腔調的廢話。他似乎很理解我們這些一綫操作人員在麵對實際問題時的痛點。比如，他處理“缺失值填充”和“異常值識彆”的章節，不是簡單地羅列IF或ISNA函數，而是直接展示瞭如何在Power Query的環境下，通過組閤“分組依據”和“聚閤”操作，實現比傳統公式更強大、更靈活的清洗策略。這種直接指嚮痛點、提供高效解決路徑的敘述風格，讓我覺得作者不僅僅是理論傢，更是一位身經百戰的實戰專傢。我期待後續內容能更多地側重於如何應對“非標準文本”的處理，例如如何用Power Query的“列值拆分”功能，精確地從一串包含多重分隔符的文本中提取關鍵信息，這是我當前工作中的一大難點。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖示質量也值得稱贊。在學習復雜軟件操作時，清晰的截圖和步驟指示是至關重要的。這本書的截圖分辨率很高，關鍵步驟的箭頭指示做得非常到位，使得即便是我在虛擬機上操作，也能很清楚地跟上作者的節奏。我特彆欣賞它在講解Power Query編輯器界麵時，對每個按鈕和麵闆功能的詳細注釋，這避免瞭使用者在嘗試新功能時因誤操作而打斷學習流程的挫敗感。如果後續章節能提供一些關於如何優化查詢性能的“小技巧”，那就更完美瞭，畢竟當數據量達到百萬行級彆時，查詢速度會成為新的瓶頸。我希望看到一些關於如何減少不必要步驟、如何高效利用並行處理的實戰心得分享，而不是僅僅停留在功能介紹層麵。

评分☆☆☆☆☆

從整體來看，這本書的價值遠超其定價。它不僅僅是關於Excel和Power Query的知識堆砌，更像是一份為數據分析師和財務人員量身定製的“提效秘籍”。我從中感受到的核心理念是：讓機器去做重復勞動，讓人類專注於洞察和決策。它似乎在倡導一種更智能、更自動化的數據處理哲學。我特彆期待書中關於“數據可視化準備”的部分，因為數據清洗乾淨後，如何快速、規範地將其導入Power BI或直接在Excel中構建動態透視錶，是決定最終報告質量的關鍵一步。如果這本書能提供一套從源數據抓取到最終報錶生成的無縫銜接方案，那它將成為我工作颱麵上最常翻閱的工具書，真正實現數據處理的自動化閉環。

评分☆☆☆☆☆

我花瞭點時間研究瞭一下這本書的目錄結構，它的邏輯鋪陳得相當有層次感。從基礎概念的梳理開始，逐步過渡到復雜函數的應用場景，這對於我這種需要快速上手的人來說非常友好。我特彆關注瞭其中關於“數據清洗”和“數據轉換”的部分，因為在我的經驗中，數據源頭的不規範是影響分析質量的首要因素。如果這本書能深入講解Power Query中M語言的某些核心語法，比如如何自定義函數或者處理多源數據閤並，那就太超值瞭。我一直夢想著能將公司不同部門導齣的、格式各異的銷售數據，通過一個固定的流程自動清洗、標準化，最後匯集成一個乾淨的、可直接用於透視錶分析的主錶。這本書如果能提供這種端到端的解決方案，那它就不隻是一本工具書，而是一套成熟的工作流方法論的體現。