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综合性强：本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合，使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法，提升数据分析能力。内容丰富：详尽地比较了Excel、Python以及数据库等主流数据分析工具的优势和局限，同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。循序渐进：内容解析深入浅出，能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解，附赠书中涉及到的源代码及图片文件，供读者边学边连。案例翔实：本书采用了生动的实际案例模拟方法，这些案例贴近职场实际，旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。使用 本书学习，读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧，在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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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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