100 条"Excel Python:飞速搞定数据分析与处理"搜索结果
Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理 电子书
用Python轻松处理Excel数据 电子书
  • 阳光灿烂 著
  • 本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理Excel数据,实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装,接着讲解编写代码前的准备,然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例,最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译,以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读,还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块
Python大数据处理与分析 电子书
  • 编著
  • 本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章,主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
Excel 2016数据处理与分析应用教程 电子书
  • 谢萍
  • 本书分为10章,内容包括Excel2016基础知识、数据输入与编辑、公式、函数、图表、数据管理、数据透视分析、宏、财务分析函数及应用、模拟分析。全书采用由易到难、循序渐进的方式介绍了Excel的常用知识点,并通过大量的实例讲解Excel的常用功能与操作步骤。本书内容翔实,案例丰富,操作步骤清晰,实用性强,并在各章配备微课视频,读者扫描二维码即可进行在线网络学习。本书可以作为高等院校相关专业的教学用
Excel数据获取与处理 电子书
  • 杨怡滨 张良均
  • 本书以项目为导向,由浅入深地介绍Excel2016在数据获取与处理中的应用。全书共14个项目,项目1简单介绍Excel2016的界面,以及工作簿、工作表、单元格的概念;项目2介绍各种类型数据的输入;项目3介绍如何美化工作表;项目4介绍如何使用Excel获取文本数据;项目5介绍如何使用Excel获取网站数据;项目6介绍如何使用Excel获取MySQL数据库中的数据;项目7介绍如何对数据进行排序;项目
Python+Excel职场办公数据分析 电子书
Excel+Python轻松掌握数据分析 电子书
  • 本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心,结合Excel和数据库的特点,并以基础统计学贯穿其中,帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中,首先,讨论了如何使用Excel整理数据,以及Excel中数学和统计函数的应用;其次,探讨了与Python编程相关的数据分析内容,包括在Python中进行
Excel数据处理与分析:数据思维+分析方法+场景应用 电子书
  • 姚梦珂
  • 作者在世界500强企业从事数据分析师工作,有着丰富的实践经验,带你轻松入门数据分析。
Excel 2016数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 郭清溥 张桂香
  • 本书分两篇,共8章。基础篇为第1-3章,包括第1章Excel基础,第2章数据录入的格式设置,第3章公式与函数应用。提高篇为第4-8章,包括第4章数据分析基础,第5章规划求解,第6章数据可视化,第7章VBA应用,第8章综合应用。
Excel 2016 数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 刘福刚 熊永福
  • 本书以培养应用能力为目标,将理论与实际应用相结合,系统地讲解使用Excel 2016进行数据处理与分析的方法。全书共分为11章,主要内容包括数据的输入与编辑,单元格数据的格式设置,公式、引用与名称,函数及其应用,数据图表处理,数据的排序与筛选,数据的汇总、合并与透视,数据的查询与核对,工作表的显示与打印,数据的安全与保密设置及Excel VBA基础等。本书可作为普通高等院校相关专业的教材,也可作为
Excel商务数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 刘亚男 谢文芳 李志宏
  • 本书主要用于对商务数据的管理与分析,书中深入浅出地介绍了利用Excel2010软件对商务数据进行编辑、分析和管理的方法,可以帮助用户快速、高效地完成数据的处理与分析工作。全书共分为11章,其中第1章主要介绍商务数据的基础知识;第2~5章主要介绍数据编辑与处理的方法,如数据的可视化、数据的排序以及数据的分类和筛选等,第6~11章主要介绍实际工作中不同类型数据的分析方法,并对其中的实用函数、公式和数据
Python数据处理、分析、可视化与数据化运营 电子书
  • 宋天龙
  • 本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
Excel2016数据处理与分析:微课版 电子书
  • Excel之家
  • 汇集使用Excel进行数据处理与分析时最常见的问题需求,帮助你灵活有效地使用Excel来处理问题。
Excel高级数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 丁菊玲 主编
  • 本书由Excel数据处理与分析基础篇、基于Excel的数据分析综合应用篇、Excel数据分析报告篇这3篇共10章组成。其中,Excel数据处理与分析基础篇(第1章~第5章)从数据分析流程的视角介绍数据分析概述、数据获取与数据预处理、数据管理、数据处理与分析、数据可视化,并贯穿Excel基础内容,包括Excel基本数据表操作、数据管理、数据验证、图表、分类汇总、透视分析、数据处理函数、规划求解等;基
Excel 2010 商务数据分析与处理(第2版) 电子书
  • 杨尚群 乔红 蒋亚珺
  • 本书较系统地介绍了Excel2010的功能、操作技巧、各种实用函数、数据处理和数据分析工具的使用等。本书的特点是通过案例引导读者掌握解决实际应用问题的方法和技巧。本书案例丰富且具有实用价值,并配有习题和实验,以便读者巩固所学知识,提高实际应用能力。本书可作为本科、研究生相关课程的教材,也可作为Excel培训班、办公室管理人员和计算机爱好者的自学参考书或速查手册。
Excel 2016 商务数据处理与分析(微课版) 电子书
  • 谢萍
  • 本书分为理论基础和综合应用两篇,包括商务数据分析基础、商务数据的获取与数据清洗、商务数据分析计算、商务数据可视化、商务数据透视分析、商品采购成本分析、商品销售情况分析、商品库存数据分析等12章内容。
Python数据处理与挖掘 电子书
  • 吴振宇 李春忠 李建锋
  • 本书以构建完整的知识体系为目标,按照从简单到复杂的思路,贯穿了数据处理与挖掘的各个环节,具体包括:Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外,针对各知识点,全书均设计了相应的Python案例,并给出了实现代码、效果图以及相应的解释,以强化读者对各知识
Python数据预处理 电子书
  • 黑马程序员
  • 全书共8章,其中第1章介绍数据预处理的入门知识;第2-6章介绍科学计算库numpy和数据分析库pandas,以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能;第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用;第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外,其他章均配置了丰富的示例或案例,读者可以一边学习一边练习,巩固所学的知识,并在实践中提升实际开发能力。本
Excel财务数据处理与分析实战技巧精粹 电子书
  • 郭辉
  • 一本拿来解决实际问题的财务工作者案头书。
Excel新媒体营销达人修炼手册:数据高效处理与分析 电子书
  • 李军
  • 本书作为新媒体营销数据分析的实操宝典,通过“专业线”和“技能线”两条线,第一条是新媒体营销专业线,主要由13个专题组成,从新媒体营销的概要知识入手,再分别对用户数量、用户属性、用户兴趣、单篇分析、日报分析、小时报分析、自定义菜单、消息分析、关键词分析、指数分析、广告主分析、流量主分析等模块进行了介绍,每个模块都会涉及Excel表格的制作。第二条是Excel技能线,本书对60个经典的新媒体营销数据表
Excel电商数据分析达人修炼手册:数据高效处理与分析 电子书
  • 李军
  • 本书讲解了Excel软件,帮助读者快速成为电商运营数据分析高手。电商运营专业线是第1条线,主要由十大专题组成,从电商运营的整体到个体,从大势到细节,分别对行业分析、进货分析、成本分析、用户分析、流量分析、对手分析、销售分析、上下架分析、库存分析等进行讲解,每个专题都会提供Excel表格操作案例。电商运营技能线是第二条线,主要对60多个经典的电商运营数据表格进行讲解,内容涉及Excel软件的表格设置
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本书以Excel在商务数据可视化中的具体应用为主线,详细介绍了商务数据分析可视化的方法与技巧,主要内容包括:商务数据可视化入门、商务数据表格图形化、使用折线图展示数据趋势、使用柱形图与条形图对比商务数据、使用饼图展示数据占比、使用散点图与气泡图展示数据分布、使用特殊图表实现数据可视化、使用动态图表实现可视化交互、商务数据图表的设计与美化等。
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精选13项Excel核心技术,提升数据处理与分析技能。
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本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心,结合Excel和数据库的特点,并以基础统计学贯穿其中,帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中,首先,讨论了如何使用Excel整理数据,以及Excel中数学和统计函数的应用;其次,探讨了与Python编程相关的数据分析内容,包括在Python中进行
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