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 電子書 下載 2025

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楊世瑩

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深入理解數據科學的基石：Python與數據分析實戰指南 圖書名稱： Python數據科學：從基礎到前沿應用實踐 內容概要： 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且極具實操性的Python數據科學學習路徑。它不僅僅是一本編程語言的教程，更是一本聚焦於如何利用Python及其核心庫（如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）解決現實世界復雜數據問題的實戰手冊。全書結構嚴謹，內容覆蓋數據獲取、清洗、轉換、探索性分析、建模、評估及最終的可視化展示等數據科學生命周期的各個關鍵階段。 第一部分：Python環境搭建與基礎鞏固 本部分專注於為零基礎或有基礎的讀者打下堅實的Python編程基礎，特彆是針對數據科學應用場景所需的特定語法和結構。 1. 環境準備與Anaconda生態係統： 詳細介紹如何安裝Anaconda發行版，管理Conda環境，以及在Jupyter Notebook和JupyterLab中進行高效交互式編程的設置。強調虛擬環境隔離的重要性，避免庫版本衝突。 2. Python核心語法迴顧與強化： 重點講解列錶（List）、字典（Dictionary）、集閤（Set）等核心數據結構的高效操作方法，如列錶推導式（List Comprehension）和生成器錶達式（Generator Expressions），這些是編寫簡潔、高性能代碼的關鍵。同時，深入探討函數式編程的基礎概念，如`map`, `filter`, `lambda`錶達式的應用場景。 3. 麵嚮對象編程（OOP）基礎（數據科學視角）： 介紹類（Class）和對象的基本概念，重點講解如何利用OOP思想來封裝數據處理管道或自定義復雜的數據結構，為後續構建可維護的數據分析工具打下基礎。 第二部分：數值計算的利器——NumPy的精髓 NumPy是Python科學計算的基石。本章將徹底解析其核心——`ndarray`對象，並展示其如何實現遠超原生Python列錶的性能。 1. ndarray的創建、屬性與維度操作： 學習各種創建數組的方法，包括從列錶、文件或使用內置函數創建。深入理解數組的形狀（Shape）、數據類型（Dtype）以及軸（Axis）的概念，掌握`reshape`, `transpose`, `flatten`等關鍵維度變換操作。 2. 高效的嚮量化操作： 詳細闡述NumPy的廣播（Broadcasting）機製，這是理解其高性能運算的關鍵。通過大量實例演示嚮量化運算如何替代低效的循環結構，顯著提升計算速度。 3. 綫性代數基礎應用： 覆蓋數組的索引（Fancy Indexing, Slicing）、布爾索引，以及執行矩陣乘法、求逆、特徵值分解等基礎綫性代數運算，為機器學習模型（如迴歸、PCA）的理解做鋪墊。 第三部分：數據清洗與處理的瑞士軍刀——Pandas深度解析 Pandas是數據科學傢日常工作中處理錶格數據和時間序列數據的核心工具。本部分將花費最大篇幅，確保讀者能熟練駕馭`Series`和`DataFrame`。 1. DataFrame的構建與基本操作： 學習從CSV, Excel, SQL數據庫等多種來源導入數據。掌握列的選擇、添加、刪除以及行索引的管理。 2. 缺失值（Missing Data）的處理策略： 全麵介紹識彆（`isna()`, `notna()`）和處理缺失值的方法，包括刪除（`dropna`）和插補（`fillna`）的多種策略，如使用均值、中位數、前嚮/後嚮填充，並討論何時選用何種策略的優劣。 3. 數據重塑與閤並： 深入講解數據透視錶（Pivot Tables）、`groupby`聚閤操作的威力，以及如何使用`merge`, `join`, `concat`高效地組閤來自不同數據源的信息。特彆強調`groupby`的復雜多級聚閤應用。 4. 時間序列分析（Time Series）： 介紹Pandas對日期和時間數據的強大支持，包括日期索引的創建、重采樣（Resampling，如日數據匯總到月度）、時間偏移（Time Shifting）等，適用於金融和物聯網數據分析。 第四部分：數據可視化與洞察力構建 數據分析的最終目的是清晰有效地傳達信息。本章聚焦於兩大主流可視化庫，確保數據敘事準確有力。 1. Matplotlib：基礎架構與精細控製： 講解Figure、Axes、Artist等核心組件，展示如何通過麵嚮對象接口（Object-Oriented Interface）精確控製圖錶的每一個細節，創建齣版質量的靜態圖錶。 2. Seaborn：統計圖形的快速實現： 側重於使用Seaborn的高級接口快速生成復雜的統計圖錶，如分布圖（`histplot`, `kdeplot`）、關係圖（`scatterplot`, `pairplot`）和分類圖（`boxplot`, `violinplot`），以便進行快速的探索性數據分析（EDA）。 3. 交互式可視化簡介（Plotly/Bokeh入門）： 簡要介紹如何利用這些工具創建可縮放、可過濾的交互式圖錶，以增強Web端報告的交互性。 第五部分：機器學習的起點——Scikit-learn實戰 本部分將數據科學的理論知識轉化為可執行的模型。 1. 數據預處理與特徵工程： 詳細講解特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）、獨熱編碼（One-Hot Encoding）和特徵選擇的技術。強調在訓練集上擬閤轉換器，然後在測試集上應用轉換的重要性（Pipeline的價值）。 2. 監督學習入門：迴歸與分類： 實施經典的綫性迴歸、邏輯迴歸模型，並介紹決策樹和隨機森林的基礎原理。 3. 模型評估與選擇： 重點講解交叉驗證（Cross-Validation）、超參數調優（Grid Search, Random Search），以及評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫）的正確解讀。 4. 無監督學習初探：聚類分析： 介紹K-Means聚類算法的原理和應用，用於市場細分等場景。 本書特色： 實戰驅動： 全書案例均來源於真實或模擬的商業數據集，如電子商務交易記錄、股票價格、客戶行為數據等。 代碼片段即用即走： 提供的所有代碼均經過嚴格測試，讀者可直接復製粘貼到Jupyter環境中運行並觀察結果。 關注效率： 貫穿始終強調Pythonic的編程風格和嚮量化操作，培養高性能的數據處理思維。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握Python數據分析的工具鏈，更能建立起一套從數據獲取到模型部署的完整、嚴謹的數據科學工作流程。

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加入瞭不少新東西，舊知識開始有點跟不上時代瞭。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。作者用瞭很多生活化的比喻，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瞭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，結果我花瞭不到半小時，準確率還比我用傳統的VLOOKUP和重複項檢查工具高得多。這種「學瞭馬上就能用，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。

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瞭。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緻運行緩慢而頭痛，書中提供瞭一些關於記憶體優化和巨集安全性設定的建議，真的有效改善瞭我電腦開大型報錶時的卡頓問題。而且，書中還提到瞭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」來快速生成各種圖錶雛形。這些都是平時工作強度大、沒時間自己摸索齣來的寶貴經驗，現在被係統性地整理在書裡，省瞭我好幾次焦頭爛額的除錯時間，感覺就像是請瞭一位貼身的Excel顧問指導一樣。

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瞭大量關於「資料驗證」、「條件式格式設定」以及「圖錶美化」的實戰單元。這些單元看似基礎，卻是決定一份報錶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，讓主管在掃描報錶時能立刻掌握重點，開會效率都變高瞭。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，對於剛齣社會的新鮮人來說，這部分的價值簡直是無價之寶。

评分☆☆☆☆☆

整體來看，這本教材的內容涵蓋範圍相當全麵，從基礎的介麵導覽到進階的資料分析工具，幾乎涵蓋瞭現代辦公室環境中Excel的所有重要應用場景。最讓我欣賞的是，它清楚標示瞭適用版本，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，重點突齣，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，遇到複雜報錶就徹底卡關。這本書厲害的地方在於它不是隻講「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錶（Pivot Table）的章節，不隻是教你拖拉欄位，還深入剖析瞭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，或是欄位加總齣錯的根本原因。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瞭好幾個層級。而且它的範例設計非常貼近颱灣職場的實務需求，不像有些翻譯教材的案例都脫離現實生活太遠，讓人學瞭也用不上，這本的實用性確實值得肯定。