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Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
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集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。 《对比Excel，轻松学习Python数据分析》围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头的实操工具书。 《对比Excel，轻松学习Python数据分析》通过对比Excel功能操作去学习Python的代码实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel比较熟练的数据分析师，以及从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
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《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。 学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条，为什么会这样呢？这是因为我们负责的是与数据相关的工作，而获取数据是我们工作的*步，比如，你要通过数据做决策，但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中，而是存储在数据库中，想要从数据库中获取数据就需要使用SQL，所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者入职的必要条件。
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本书是一本讲解如何用Python 和Excel“强强联手”打造办公利器的案例型教程。全书共9 章。第1 ～ 3 章主要讲解Python 编程环境的搭建、Python 的基础语法知识、模块的安装和导入、常用模块的基本用法等内容，为后面的案例应用打下坚实的基础。第4 ～ 8 章通过大量典型案例讲解如何用Python 编程操控Excel，实现数据整理、数据分析、数据可视化等工作的自动化和批量化处理。第9 章主要讲解如何在Excel 中调用Python 代码，进一步拓宽办公自动化的应用范围。 本书理论知识精练，案例典型实用，学习资源齐备，适合有一定Excel 基础又想进一步提高工作效率的办公人员，如从事文秘、行政、人事、营销、财务等职业的人士阅读，也可供Python 编程爱好者参考。
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