Excel 2021嚴選教材！核心觀念×範例應用×操作技巧(適用Excel 2021~2016) (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

楊世瑩

图书标签:

• Excel
• Excel 2021
• Excel 2016
• 办公软件
• 电子书
• 教材
• 教程
• 数据分析
• 办公技巧
• 效率提升

深入理解数据科学的基石：Python与数据分析实战指南 图书名称： Python数据科学：从基础到前沿应用实践 内容概要： 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实操性的Python数据科学学习路径。它不仅仅是一本编程语言的教程，更是一本聚焦于如何利用Python及其核心库（如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）解决现实世界复杂数据问题的实战手册。全书结构严谨，内容覆盖数据获取、清洗、转换、探索性分析、建模、评估及最终的可视化展示等数据科学生命周期的各个关键阶段。 第一部分：Python环境搭建与基础巩固 本部分专注于为零基础或有基础的读者打下坚实的Python编程基础，特别是针对数据科学应用场景所需的特定语法和结构。 1. 环境准备与Anaconda生态系统： 详细介绍如何安装Anaconda发行版，管理Conda环境，以及在Jupyter Notebook和JupyterLab中进行高效交互式编程的设置。强调虚拟环境隔离的重要性，避免库版本冲突。 2. Python核心语法回顾与强化： 重点讲解列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set）等核心数据结构的高效操作方法，如列表推导式（List Comprehension）和生成器表达式（Generator Expressions），这些是编写简洁、高性能代码的关键。同时，深入探讨函数式编程的基础概念，如`map`, `filter`, `lambda`表达式的应用场景。 3. 面向对象编程（OOP）基础（数据科学视角）： 介绍类（Class）和对象的基本概念，重点讲解如何利用OOP思想来封装数据处理管道或自定义复杂的数据结构，为后续构建可维护的数据分析工具打下基础。 第二部分：数值计算的利器——NumPy的精髓 NumPy是Python科学计算的基石。本章将彻底解析其核心——`ndarray`对象，并展示其如何实现远超原生Python列表的性能。 1. ndarray的创建、属性与维度操作： 学习各种创建数组的方法，包括从列表、文件或使用内置函数创建。深入理解数组的形状（Shape）、数据类型（Dtype）以及轴（Axis）的概念，掌握`reshape`, `transpose`, `flatten`等关键维度变换操作。 2. 高效的向量化操作： 详细阐述NumPy的广播（Broadcasting）机制，这是理解其高性能运算的关键。通过大量实例演示向量化运算如何替代低效的循环结构，显著提升计算速度。 3. 线性代数基础应用： 覆盖数组的索引（Fancy Indexing, Slicing）、布尔索引，以及执行矩阵乘法、求逆、特征值分解等基础线性代数运算，为机器学习模型（如回归、PCA）的理解做铺垫。 第三部分：数据清洗与处理的瑞士军刀——Pandas深度解析 Pandas是数据科学家日常工作中处理表格数据和时间序列数据的核心工具。本部分将花费最大篇幅，确保读者能熟练驾驭`Series`和`DataFrame`。 1. DataFrame的构建与基本操作： 学习从CSV, Excel, SQL数据库等多种来源导入数据。掌握列的选择、添加、删除以及行索引的管理。 2. 缺失值（Missing Data）的处理策略： 全面介绍识别（`isna()`, `notna()`）和处理缺失值的方法，包括删除（`dropna`）和插补（`fillna`）的多种策略，如使用均值、中位数、前向/后向填充，并讨论何时选用何种策略的优劣。 3. 数据重塑与合并： 深入讲解数据透视表（Pivot Tables）、`groupby`聚合操作的威力，以及如何使用`merge`, `join`, `concat`高效地组合来自不同数据源的信息。特别强调`groupby`的复杂多级聚合应用。 4. 时间序列分析（Time Series）： 介绍Pandas对日期和时间数据的强大支持，包括日期索引的创建、重采样（Resampling，如日数据汇总到月度）、时间偏移（Time Shifting）等，适用于金融和物联网数据分析。 第四部分：数据可视化与洞察力构建 数据分析的最终目的是清晰有效地传达信息。本章聚焦于两大主流可视化库，确保数据叙事准确有力。 1. Matplotlib：基础架构与精细控制： 讲解Figure、Axes、Artist等核心组件，展示如何通过面向对象接口（Object-Oriented Interface）精确控制图表的每一个细节，创建出版质量的静态图表。 2. Seaborn：统计图形的快速实现： 侧重于使用Seaborn的高级接口快速生成复杂的统计图表，如分布图（`histplot`, `kdeplot`）、关系图（`scatterplot`, `pairplot`）和分类图（`boxplot`, `violinplot`），以便进行快速的探索性数据分析（EDA）。 3. 交互式可视化简介（Plotly/Bokeh入门）： 简要介绍如何利用这些工具创建可缩放、可过滤的交互式图表，以增强Web端报告的交互性。 第五部分：机器学习的起点——Scikit-learn实战 本部分将数据科学的理论知识转化为可执行的模型。 1. 数据预处理与特征工程： 详细讲解特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）、独热编码（One-Hot Encoding）和特征选择的技术。强调在训练集上拟合转换器，然后在测试集上应用转换的重要性（Pipeline的价值）。 2. 监督学习入门：回归与分类： 实施经典的线性回归、逻辑回归模型，并介绍决策树和随机森林的基础原理。 3. 模型评估与选择： 重点讲解交叉验证（Cross-Validation）、超参数调优（Grid Search, Random Search），以及评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的正确解读。 4. 无监督学习初探：聚类分析： 介绍K-Means聚类算法的原理和应用，用于市场细分等场景。 本书特色： 实战驱动： 全书案例均来源于真实或模拟的商业数据集，如电子商务交易记录、股票价格、客户行为数据等。 代码片段即用即走： 提供的所有代码均经过严格测试，读者可直接复制粘贴到Jupyter环境中运行并观察结果。 关注效率： 贯穿始终强调Pythonic的编程风格和向量化操作，培养高性能的数据处理思维。 通过本书的学习，读者将不仅掌握Python数据分析的工具链，更能建立起一套从数据获取到模型部署的完整、严谨的数据科学工作流程。

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣習慣用快捷鍵和內建工具來加速操作的資深使用者來說，這本書在「操作技巧」上的細節挖掘程度，確實讓我感到驚喜。很多我們以為是「潛規則」的功能，在這本書裡都被攤開來詳細解說了。特別是關於Excel選項設定和工作簿管理那一塊，我過去常常因為檔案過大導致運行緩慢而頭痛，書中提供了一些關於記憶體優化和巨集安全性設定的建議，真的有效改善了我電腦開大型報表時的卡頓問題。而且，書中還提到了一些冷門但超實用的技巧，像是如何快速凍結不同大小的儲存格範圍，或是使用「快速分析工具」來快速生成各種圖表雛形。這些都是平時工作強度大、沒時間自己摸索出來的寶貴經驗，現在被系統性地整理在書裡，省了我好幾次焦頭爛額的除錯時間，感覺就像是請了一位貼身的Excel顧問指導一樣。

评分☆☆☆☆☆

整體來看，這本教材的內容涵蓋範圍相當全面，從基礎的介面導覽到進階的資料分析工具，幾乎涵蓋了現代辦公室環境中Excel的所有重要應用場景。最讓我欣賞的是，它清楚標示了適用版本，這對於我們公司還在用舊版Excel（2016、2019）的同事來說，也能找到對應的學習點，不會因為版本不同而產生學習障礙。這本書的排版風格簡潔明瞭，重點突出，不會有太多冗餘的文字敘述，讓我每次翻閱都能快速定位到我需要的知識點。它就像是一本工具箱，需要什麼工具就直接打開對應的隔間去拿，非常有效率。對於任何想在數據處理能力上有所突破的上班族而言，這本教材絕對是值得投資的入門或升級指南，它提供的知識深度和廣度，足以應付未來好幾年的職場需求。

评分☆☆☆☆☆

這本《Excel 2021嚴選教材》拿在手上，第一眼就覺得編排很紮實，尤其對我這種需要快速上手新版Excel功能的使用者來說，簡直是及時雨。我記得以前學Excel都得靠網路上零散的教學影片，東拼西湊的結果就是觀念永遠一知半解，遇到複雜報表就徹底卡關。這本書厲害的地方在於它不是只講「怎麼做」，更著重在解釋「為什麼要這樣做」。像是書裡頭對於樞紐分析表（Pivot Table）的章節，不只是教你拖拉欄位，還深入剖析了資料模型建構的邏輯，讓我終於搞懂為什麼有時候篩選器會跑掉，或是欄位加總出錯的根本原因。這對我這種需要每月製作營運績效報告的財務人員來說，簡直是脫胎換骨的體驗，處理數據的效率跟準確度都往上衝了好幾個層級。而且它的範例設計非常貼近台灣職場的實務需求，不像有些翻譯教材的案例都脫離現實生活太遠，讓人學了也用不上，這本的實用性確實值得肯定。

评分☆☆☆☆☆

我對這本教材的編排邏輯給予高度評價，它幾乎是從零基礎到高階應用循序漸進，中間的過渡銜接處理得非常順暢。很多教材在講述完基礎操作後，一下子就跳到複雜的VBA，中間的斷層常常讓讀者望而卻步。但這本教材很聰明地在中間加入了大量關於「資料驗證」、「條件式格式設定」以及「圖表美化」的實戰單元。這些單元看似基礎，卻是決定一份報表看起來專業與否的關鍵。舉例來說，書裡教我如何利用條件式格式，讓庫存低於安全線的項目自動變色標示，那個視覺化的效果，讓主管在掃描報表時能立刻掌握重點，開會效率都變高了。這部分的著墨，讓這本書的實用性遠遠超過一般的純技術手冊，更像是一本職場溝通與視覺化報告的指南，對於剛出社會的新鮮人來說，這部分的價值簡直是無價之寶。

评分☆☆☆☆☆

說真的，當初買這本的時候，我主要是想補強我對Excel進階公式函數的掌握度，畢竟Office 2021加入了不少新東西，舊知識開始有點跟不上時代了。我特別注意到書中針對新的陣列公式（Array Formulas）和動態陣列（Dynamic Arrays）的講解，寫得非常清楚易懂，完全沒有那種艱澀難懂的學術味。作者用了很多生活化的比喻，把像是`FILTER`、`UNIQUE`、`SORT`這幾個函數怎麼串接起來用，講得像在聊天一樣自然。我嘗試用書上的方法重寫了我部門過去兩個月都在手動處理的客戶名單去重與交叉比對工作，結果我花了不到半小時，準確率還比我用傳統的VLOOKUP和重複項檢查工具高得多。這種「學了馬上就能用，而且還能大幅優化工作流程」的感覺，絕對是這本書最棒的地方，它不是一本讓你擺著看的心法書，而是真真正正能讓你提升生產力的工具書。