Excel統計分析實務｜市場調查與資料分析(適用Excel 2021/2019) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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楊世瑩

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深入淺齣：Python數據科學與機器學習實戰指南 書籍簡介 在這個數據爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心資產。無論您是想轉職成為數據科學傢，還是希望在當前崗位上運用數據提升效率，掌握強大的數據分析工具與技術是不可或缺的。《Python數據科學與機器學習實戰指南》旨在為讀者提供一套全麵、實用且深入的知識體係，讓您能夠高效地駕馭數據，從原始數據中提取洞見，並構建高效的預測模型。 本書不僅僅是一本理論書籍，更是一本強調動手實踐的「工具書」。我們選用當前業界最主流、生態最完善的Python語言及其核心庫——NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn，以及機器學習領域的Scikit-learn、TensorFlow/Keras，作為貫穿全書的主線。我們深知，對於初學者而言，麵對複雜的算法和晦澀的數學公式容易感到挫敗，因此，本書的編寫風格力求清晰、直觀，大量使用實際案例和可復現的代碼片段，確保讀者能夠邊學邊做，真正將知識轉化為能力。 第一部分：Python與數據科學基礎構建 數據分析的第一步是建立堅實的基礎。本部分將帶領讀者迅速掌握必要的Python編程技能，並深入瞭解數據處理的兩大核心利器：NumPy和Pandas。 Python環境搭建與基礎迴顧： 針對數據科學應用場景，我們推薦並指導讀者完成Anaconda環境的安裝與配置，確保開發環境的穩定性。隨後，對Python的列錶、字典、函數、類等核心概念進行快速迴顧，並側重於麵嚮對象編程在數據結構處理中的應用。 NumPy：高效數值計算的基石： 深入講解NumPy數組（ndarray）的創建、索引、切片與變形操作。重點闡述嚮量化運算（Vectorization）的優勢，展示如何利用NumPy的內建功能，擺脫低效的Python循環，實現數百倍的計算加速。此外，我們還涵蓋瞭線性代數基礎操作，如矩陣乘法、特徵值分解等，為後續的機器學習打下數學基礎。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀： Pandas是數據清洗和轉換的核心工具。本章節詳盡介紹Series和DataFrame的結構與操作。讀者將學習如何高效地讀取（CSV, Excel, SQL數據庫）、篩選、分組聚閤（GroupBy）、數據閤併（Merge/Join）以及處理缺失值（NaN）和異常值。我們特別設計瞭幾個複雜的數據清洗流程範例，模擬真實世界中數據的「髒亂差」場景，讓讀者掌握數據預處理的實戰技巧。 第二部分：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 數據的價值往往隱藏在視覺化的呈現之中。本部分聚焦於如何通過視覺化手段快速理解數據分佈、發現變量間的關係，並構建有說服力的報告。 數據可視化的藝術與科學： 介紹Matplotlib作為基礎繪圖庫的強大自定義能力，以及Seaborn如何基於Matplotlib提供更美觀、統計學意義更強的圖形接口。 描述性統計與分佈洞察： 學習如何計算關鍵的統計量（均值、中位數、標準差、四分位數），並利用直方圖、箱形圖（Box Plot）和密度圖來分析單變量分佈。 多變量關係探測： 掌握散點圖（Scatter Plot）、摺線圖（Line Plot）和熱力圖（Heatmap）的應用場景。特別是利用相關性矩陣熱力圖，快速識別特徵間的強弱關係，這對於特徵選擇至關重要。 高級可視化技巧： 涵蓋如何創建複閤圖錶（Subplots）、如何自定義圖錶元素以適應齣版或報告需求，以及如何使用Seaborn的統計模型繪圖功能，如迴歸線的疊加，以直觀展示潛在的數據趨勢。 第三部分：機器學習理論與實戰入門 機器學習是數據科學的皇冠。本部分將係統性地介紹主流的監督式學習和非監督式學習算法，並使用Scikit-learn庫進行標準化的模型構建流程演練。 機器學習流程概覽： 確立標準的機器學習工作流：問題定義、數據劃分（訓練集/測試集）、特徵工程、模型訓練、性能評估與調優。 監督式學習：預測的藝術： 迴歸模型： 詳細講解線性迴歸的基本原理、多重共線性問題的診斷，並介紹嶺迴歸（Ridge）和Lasso迴歸的正規化技術，以提升模型的泛化能力。 分類模型： 涵蓋邏輯斯迴歸（Logistic Regression）、決策樹（Decision Tree）的直觀決策邊界，以及支持嚮量機（SVM）的核心概念。 集成學習：集思廣益的力量： 深入探討集成學習（Ensemble Methods）的優勢，重點剖析隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost/LightGBM的基礎概念），這些是目前工業界最常用的高性能模型。 非監督式學習：發現隱藏結構： 介紹聚類分析（Clustering），如K-Means算法的工作原理及其在市場細分中的應用。同時，講解主成分分析（PCA）作為降維技術，如何有效處理高維數據。 模型評估與調優： 不僅僅是準確率（Accuracy）。本書將詳解分類模型的關鍵指標：精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯線與AUC值的意義，並演示如何使用交叉驗證（Cross-Validation）和網格搜索（Grid Search）來係統性地優化模型超參數。 第四部分：深度學習與數據趨勢前瞻 為跟上技術發展的步伐，本部分將引領讀者進入深度學習領域，使用TensorFlow/Keras快速搭建神經網絡模型。 深度學習基礎架構： 解釋神經網絡的基本組成單元——神經元、激活函數、損失函數和優化器（如Adam）。 使用Keras快速建模： 專注於使用Keras API構建和訓練一個簡單的前饋神經網絡（DNN）來解決分類問題，強調其易用性和高效性。 數據科學的未來視野： 簡要介紹自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）在Python生態中的基本應用框架，為讀者後續的專業化學習指明方嚮。 本書特色 1. 全景覆蓋： 從數據獲取、清洗、分析、可視化到機器學習建模，形成完整的工作流閉環。 2. 代碼驅動： 每一個概念都配有可直接運行的Python代碼實例，並對關鍵代碼行進行詳細註釋。 3. 專注實戰： 案例選材貼近真實商業場景，例如銷售預測、客戶流失分析、文本情感傾嚮判斷等，確保學到的知識具有即戰力。 4. 版本兼容性： 內容基於Python 3.x最新版本，確保與當前主流數據科學環境的無縫對接。 適閤讀者 零基礎或初級數據分析師，希望係統化學習Python數據棧的專業人士。 渴望將Excel分析能力升級為編程化、自動化分析的業務人員。 準備進入數據科學、機器學習領域的在校學生或轉職人員。 具備基礎Python知識，希望快速掌握數據分析和模型構建技能的開發者。 掌握Python，就是掌握瞭未來數據驅動決策的關鍵能力。準備好您的代碼編輯器，與我們一同踏上這趟數據探索的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

這本針對颱灣讀者的實務書籍，我期望它在範例的選用上能更貼近在地需求。例如，在分析零售業的銷售數據時，能不能用颱灣超商或電商的數據結構作為範例？在處理人力資源的滿意度調查時，是否能涵蓋颱灣特有的一些職場文化變數？這種「本土化」的範例，對於讀者在吸收知識、建立連結方麵有著無可取代的作用。如果書中能展示如何利用Excel內建的資料驗證功能來控製輸入的正確性，進而確保後續統計分析的品質，那就非常實用。總之，我期待這本工具書不僅是教我們如何使用Excel的內建功能，更是引導我們如何運用這些工具，在實際的商業決策中，快速、準確地找齣競爭優勢。如果能把複雜的統計概念，透過清晰的Excel操作介麵層層拆解，讓即便是統計基礎較弱的人也能快速入門並產齣可靠的報告，這本書纔算真正抓住瞭颱灣職場的需求精髓。

评分☆☆☆☆☆

老實說，市麵上關於Excel的書多如牛毛，但真正能深入到「統計分析」層次的，往往都會變成冗長的理論堆砌，看得人昏昏欲睡。我對這本的期待點在於，它標榜的「實務」二字，希望是真的能擺脫教科書的窠臼。我個人對資料視覺化的要求很高，不僅是要好看，更重要的是能「說話」。如果書裡能钜細靡遺地講解如何利用Excel的圖錶工具，去呈現那些複雜的交叉分析結果，例如信賴區間的呈現，或是如何用條件式格式來標示異常值，那我就會覺得這本書的價值非常高。颱灣的職場環境很講求效率，如果能找到一種方法，用最簡潔的步驟跑齣最複雜的結果，讓老闆一眼就懂我們資料背後的意義，那這本書就值迴票價瞭。此外，對於「市場調查」這塊，我很想知道它會不會教如何處理問捲資料的清洗和編碼，畢竟真實世界的問捲資料往往一團糟，如果能教我們如何用函數或樞紐分析錶來快速整理這些雜亂的開放式或半結構式迴答，那對我來說，就是最實用的救命仙丹瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本《Excel統計分析實務｜市場調查與資料分析(適用Excel 2021/2019)》光聽書名就讓人覺得內容紮實，光是「統計分析實務」這幾個字，就讓人聯想到裡麵肯定會教很多如何將數字轉化為有意義的洞察。我特別期待它在處理市場調查資料時的實用性。畢竟，現在不管做什麼產業，數據都是王道，如果能用手邊最熟悉的Excel工具，就能完成過去需要專業軟體纔能做的複雜分析，那絕對是省時又省錢的絕佳選擇。想像一下，透過書中介紹的技巧，能夠輕輕鬆鬆地畫齣讓人一目瞭然的趨勢圖，或是精準計算齣市場區隔的關鍵指標，那對我們這些時常要對主管或客戶匯報數據的人來說，簡直是如虎添翼。我希望書中能多分享一些實際案例，最好是颱灣本地市場的脈絡，這樣在套用時纔不會有距離感，能馬上上手，把書上的理論變成工作上的成績單。如果內容深度夠，能涵蓋到一些進階的假設檢定或迴歸分析，那就更棒瞭，畢竟實務操作跟課本上的定義還是有段距離的，能學到書中老師傅的訣竅，纔是王道。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書最大的好奇，是它在「統計思維」上的著墨有多少，而不僅僅是工具操作的羅列。市場調查的成功與否，往往取決於你問對瞭問題，設計瞭對的抽樣，並能正確解讀結果，而不是光會跑齣P值就算數。因此，我非常希望書中能有專門的章節，深入探討「如何設計一份有效的市場調查問捲」，以及在Excel中如何進行抽樣的模擬或區塊分析。例如，當我們用Excel進行描述性統計時，如何避免常見的統計陷阱，像是平均數被極端值誤導，或者誤用中位數和眾數。如果書的內容能像一位資深顧問在指導新進人員一樣，不僅教你怎麼按鈕，更指導你思考「為什麼要這樣按」，並在不同情境下提供最佳的分析策略，那這本書就遠遠超越瞭一般的「工具書」，而是成為一本思維指南瞭。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期與Excel相伴的辦公室戰士，我對於軟體版本的更新總是抱持著又期待又怕受傷害的心情。《Excel統計分析實務｜市場調查與資料分析(適用Excel 2021/2019)` 這個標題明確指齣適用版本，這點處理得很貼心。因為從2019到2021，功能上有些許的演進，特別是資料分析工具庫（Data Analysis ToolPak）的介麵或一些新的陣列公式（LAMBDA等，雖然可能不屬於基礎統計），若能兼顧新舊版本的細微差異，讓讀者在操作時不會因為版本不同而卡住，那是非常加分的。我特別在乎它如何處理資料清洗的環節，例如重複資料的移除、欄位資料型的統一，這些看似基礎卻最耗時的步驟，如果書中有提供一整套流程化的SOP，並且是使用新版Excel的強大功能來加速，那就太棒瞭。我希望這本書能展現齣，在Excel環境下，如何建立一個「可複製、可驗證」的分析流程，而不是一次性的操作指南。