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对照Excel，零基础学Python数据分析 杨开振著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 正版保障·七天无理由退换·企业采购/团购咨询客服享大额优惠
·围绕数据分析的全流程，系统、地介绍数据分析的主要知识点。 ·对照Excel学thon数据分析，降低学，方便快速上手。 ·知识点，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 ·突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 ·提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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数据分析轻松进阶:从Excel到Python和R:from Excel to Python and R [美]乔治·芒特 数据分析轻松进阶:从Excel到Python和R
数据分析领域看似令人生畏，但你可以借助Excel这一“神奇的跳板”，轻松跃入数据分析领域。通过这本实践指南，Excel用户将轻松学会数据分析师常用的语言，在面对复杂的数据分析任务时做到胸有成竹。读完本书后，你将能够使用Python和行探索数据分析和假设检验。 本书首先利用Excel帮助你理解概率分布、相关、线回归等统计学知识，然后分别展示如何将这些知识迁移到Python和R中。通过使用本书介绍的工具和框架，你将能够很好地掌握继续学数据分析技术的窍门。 本书的阅读路线如下。 * Excel数据分析基础：使用Excel检验变量之间的关系，并将统计学和数据分析中的重要概念可视化。 * 从Excel到R：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到R中。 * 从Excel到Python：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到Python中，并对照行完整的数据分析。
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《超简单 用Python让Excel飞起来》 《超简单 用Python让Excel飞起来》 本书对于编程知识零基础的办公人士特别友好，其摒弃了晦涩的理论讲解，引入了实用的办公场景，为办公人士开辟了一条学习办公自动化的新路。本书精选典型办公案例以及通俗易懂的讲解，有助于办公人士掌握Python+Excel的联合使用，也有利于读者在大数据的应用上能够更进一步。本书代码简洁、思路清晰，在学习过程中只需简单地修改一下本书附赠代码就能够应用到实际的工作场景中，让学习和工作事半功倍。 《超简单 用Python让Excel飞起来 实战150例》 本书刻意减少抽象和枯燥的理论阐述，以典型应用场景的形式引出案例，营造出轻松的学习氛围，有效帮助读者消除畏难情绪并迅速进入学习状态。书中的代码均有详细、明了的解释说明，没有编程基础的读者也能快速理解程序的功能。每一个案例
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Excel+Python 飞速搞定数据分析与处理[瑞士]费利克斯·朱姆斯坦（Felix Zumstein）人民邮电出版社 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的语言。通过本书，即使完全不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。 本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。
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Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
本书是一本基础门加实战的书籍，既有基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。本书对Pandas的基本概念讲解很详细，包括基本概念及代码示例。
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为什么AI时代的职场精英必须学编程？提高生产力：AI技术已大幅降低学习编程的门槛，非专业程序员也能独立开发脚本或程序，用于优化工作流程，从而减少人工耗时，将精力聚焦于更高价值的创意与决策。培养思考力：编程不仅是工具，更是思维的训练场。职场人士可以将编程过程中习得的逻辑思维与系统化分析能力无缝迁移到业务工作中，更轻松地应对各类挑战。锻造竞争力：职场人士学会了编程，就能自主将业务需求转化为
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新手学电脑从入门到精通 办公应用入门到精通 python编程从入门到精通+C语言从入门到精通 实用教程 剪映 从入门到精
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Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas曾贤志清华大学出版社9787302602811 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。 全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。 本书可作为Excel爱好者和数据分析初学者的入门
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