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“这本书架起了连接Python和Excel这两大世界的桥梁，并帮助你从原本躲不掉的巨型工作簿、上千条公式、奇形怪状的VBA代码中解脱出来。这本书让我获益良多，我将它推荐给每一位Excel用户。” ——Andreas F.Clenow，著有《趋势交易》《趋势永存》
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·围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。·对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。·知识点全面，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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"采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。在讲解的过程中重思路、重基础、重实操，“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中，书中有演示大量的对比方案，例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。"
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《对比Excel，轻松学习Python统计分析》是“对比Excel”的第4本书，全书依旧突出对比学习的特点，通过对比 Excel 的方式来讲解如何利用 Python 学习统计学知识，即统计分析。是“对比 Excel”之前3本书的延续，同时也是数据分析师技能树的扩展。 《对比Excel，轻松学习Python统计分析》的主线是围绕统计学的理论知识展开的，层层递进，依次为描述性分析、概率和概率分布、抽样推 断与参数估计、假设检验、方差分析、卡方分析、回归模型、相关性分析、时间序列。每个理 论知识又由核心的 3 个部分组成：该理论知识在数据分析中的应用、理论知识讲解、Excel 和 Python 工具的实现，让大家学完本书以后既学到了理论知识，也知道如何将理论知识在数据分 析中应用，还知道如何用 Excel 和 Python 去实现。
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适读人群 ：零基础入门数据分析的、会Excel的数据分析师、想学习Python的数据相关从业者等。 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，而不是直接学习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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