最新Excel VBA基礎必修課:程式設計、專題與數據應用的最佳訓練教材(適用Excel 2021~2013) (電子書)

最新Excel VBA基礎必修課:程式設計、專題與數據應用的最佳訓練教材(適用Excel 2021~2013) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

蔡文龍
圖書標籤:
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具體描述

  體貼初學者的學習流程:範例說明->解題技巧->問題分析->實際演練

  由微軟最有價值專傢與豐富教學經驗教師執筆,針對初學Excel VBA應用的基本能力,所編著的入門教材。書中講解由淺入深,實例與內容融閤VBA基本程式語法介紹,同時整閤Excel介麵呈現,進而完成專題製作,讓初學者體驗最佳的Excel VBA學習成效。

  *範例說明:提供教學範例,任課教師可以用來做為上課的演示教具,讀者可以藉此體會VBA的語法與應用,加深學習效果。

  *解題技巧:書中實作程式與日常生活案例相關,透過實際運用並詳細說明與分析問題,讓讀者學習編寫程式技巧以及訓練解決問題能力。

  *問題分析:以隨堂練習讓讀者可以透過自己操作,增進獨立思考和解決問題的能力。

  *實際演練:提供購車貸款試算係統、餐廳訂位係統與條碼列印係統三個專題製作範例,訓練讀者學習係統規劃、分析、實作與除錯的能力。
好的,這是一份關於假設的一本不包含《最新Excel VBA基礎必修課:程式設計、專題與數據應用的最佳訓練教材(適用Excel 2021~2013) (電子書)》內容的圖書簡介,內容力求詳細且自然: --- 圖書名稱:《掌握Python數據分析與機器學習實戰:從零基礎到進階應用》 圖書簡介 在當前這個數據驅動的時代,無論您是企業決策者、市場分析師,還是科研工作者,掌握數據處理和機器學習的能力已成為不可或缺的核心技能。本書《掌握Python數據分析與機器學習實戰:從零基礎到進階應用》旨在為讀者提供一條清晰、實用、從入門到精通的學習路徑,專注於使用當前業界最流行的Python生態係統來解決實際問題。 本書完全側重於Python語言及其在數據科學領域的應用,並假設讀者對Excel VBA或類似的腳本語言可能已有一定瞭解,但本書的內容與這些工具完全無關。我們將深入探討Python的基礎語法、核心數據結構,隨後迅速過渡到數據清洗、探索性分析(EDA),最終構建和評估先進的機器學習模型。 第一部分:Python語言基礎與環境搭建(專注於科學計算) 在深入數據科學之前,穩固的Python基礎至關重要。本部分將引導讀者建立起高效的開發環境,並熟悉Python在處理數據結構方麵的獨特優勢。 環境配置與工具鏈介紹: 詳細指導如何安裝Anaconda發行版,配置Jupyter Notebook/Lab,這是數據科學傢最常用的交互式編程環境。我們將區分標準Python環境與專門用於科學計算的環境配置,確保讀者能夠立即開始實踐。 Python核心語法迴顧與強化: 覆蓋變量、數據類型(列錶、元組、字典、集閤)、流程控製(條件語句與循環)。特別強調列錶推導式(List Comprehensions)和生成器(Generators),這些是編寫高效Python代碼的關鍵。 函數與模塊化編程: 講解如何定義和使用函數,理解作用域規則,並學會如何組織代碼結構,引入和使用標準庫及第三方模塊。 第二部分:數據處理的瑞士軍刀——Pandas深度解析 Pandas是Python數據分析領域的基石。本部分將投入大量篇幅,確保讀者能夠熟練地處理、轉換和整理真實世界的雜亂數據。 Series與DataFrame的精髓: 深入解析這兩個核心數據結構的內部原理,包括它們如何高效存儲和索引數據。 數據讀取與寫入: 涵蓋從CSV、Excel(僅作為數據源的讀取,不涉及VBA操作)、JSON到SQL數據庫的各種數據源的標準化讀取方法。 數據清洗與預處理: 這是實戰中耗時最長的部分。內容包括:缺失值(NaN)的處理策略(插值、刪除)、數據類型轉換、重複值檢測與移除、字符串數據的正規錶達式應用,以及日期時間數據的精確解析與操作。 數據重塑與聚閤: 掌握強大的`groupby()`操作,學會數據透視(Pivot Tables)的編程實現,以及使用`merge()`和`join()`進行多錶連接,重現複雜的數據報錶結構。 第三部分:數據可視化——用圖錶講述故事 數據的價值需要通過直觀的視覺化來傳達。本部分專注於最流行的兩個Python可視化庫。 Matplotlib基礎與定製化: 詳細介紹繪圖的基本元素(圖形、軸、標籤、圖例),並指導讀者如何精確控製圖錶的每一個細節,以滿足齣版級別的要求。 Seaborn的高級統計圖錶: 利用Seaborn簡化複雜的統計圖錶繪製,包括分佈圖(直方圖、核密度估計)、關係圖(散點圖矩陣、熱力圖)和分類圖(小提琴圖、箱線圖),專注於展示變量間的關係。 交互式視覺化入門(Plotly/Bokeh選講): 介紹如何創建可以縮放、懸停顯示信息的交互式圖錶,以增強報告的動態性。 第四部分:機器學習實戰——Scikit-learn與模型構建 本書的核心挑戰部分,將引導讀者從概念過渡到實際應用機器學習模型。本書的機器學習部分完全基於Scikit-learn框架,不涉及任何其他特定應用程序的集成。 機器學習基礎概念: 明確區分監督學習、無監督學習和強化學習,並解釋過擬閤(Overfitting)與欠擬閤(Underfitting)的含義。 數據準備與特徵工程: 詳盡介紹特徵縮放(標準化與歸一化)、類別變量編碼(獨熱編碼、標籤編碼),以及特徵選擇的基礎方法。 監督學習模型詳解: 迴歸分析: 線性迴歸的原理、嶺迴歸與Lasso迴歸的應用場景。 分類算法: 邏輯斯迴歸、決策樹、隨機森林(Random Forest)的詳細剖析及其參數調整。 無監督學習應用: K-Means聚類算法的實踐,用於市場細分或異常檢測。 模型評估與調優: 掌握交叉驗證(Cross-Validation)、混淆矩陣(Confusion Matrix)、精確率、召迴率、F1分數以及ROC麯線的計算與解讀。介紹網格搜索(Grid Search)和隨機搜索(Random Search)進行超參數優化。 第五部分:專題實戰案例串聯 本部分通過三個獨立、完整的實戰項目,將前述知識點融會貫通。這些案例涵蓋瞭數據分析和預測的完整生命週期: 1. 案例一:大型銷售數據集預測分析: 使用Pandas清洗數百萬行的交易記錄,利用時間序列分解初步洞察趨勢,並構建線性模型預測下季度銷量。 2. 案例二:客戶流失預測係統(分類問題): 處理客戶屬性數據,進行特徵工程,並對比邏輯斯迴歸與隨機森林模型的性能差異,選齣最佳分類器。 3. 案例三:基於文本數據的簡化情感分析(自然語言處理入門): 導入NLTK庫進行基礎的文本預處理(分詞、停用詞移除),並應用樸素貝葉斯(Naive Bayes)進行簡單的情感傾嚮分類。 本書特色總結: 完全聚焦於Python生態: 內容深度涵蓋Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn,不涉及任何基於微軟Office套件的腳本或宏語言。 實戰驅動的結構: 每個理論知識點後都緊跟著可立即執行的代碼示例和數據集。 從基礎到高階的平滑過渡: 即使是初學者也能跟上節奏,而有經驗的開發者也能從特徵工程和模型調優章節中獲益。 適用性廣泛: 適用於所有使用Python 3.8及以上版本的讀者,無需擔心特定軟件版本的兼容性問題。 通過本書的學習,讀者將能夠自信地麵對任何結構化或半結構化的數據集,獨立完成從數據獲取、清洗、分析到最終機器學習模型部署的全過程,為晉升為專業數據科學傢打下堅實的編程和理論基礎。

著者信息

圖書目錄

第1章 Excel VBA基本概念
第2章 第一個Excel VBA程式
第3章 敘述組成要素
第4章 流程控製(一)選擇結構
第5章 流程控製(二)重複結構
第6章 陣列的運用
第7章 副程式
第8章 物件簡介與Application物件
第9章 Excel VBA常用物件介紹
第10章 Range物件介紹
第11章 自訂錶單與控製項(一)
第12章 自訂錶單與控製項(二)
第13章 工作錶與 ActiveX 控製項
第14章 圖錶Chart物件介紹
第15章 專題製作:購車貸款試算係統、餐廳訂位係統、條碼列印係統
第16章 樞紐分析錶物件
附錄A ASCII碼、KeyCode碼
附錄B 本書主要用字索引(電子書,請線上下載)
附錄C 圖錶類型(電子書,請線上下載)
附錄D Excel的規格及限製(電子書,請線上下載)

圖書序言

  • ISBN:9786263241039
  • EISBN:9786263241947
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:73.1MB

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