Excel 中的 Python 实战指南：从零开始的数据分析

与数据科学之旅 (英文版电子书） 电子书格式: pdf 在数据驱动决策的时代，Microsoft Excel 作为全球最普及的数据处理工具，始终在不断进化以适应更复杂的分析需求。《Excel 中的 Python 实战指南：从零开始的数据分析与数据科学之旅》一书，正是为了帮助职场人士解锁 Excel 的全新潜能 —— 将 Python 的强大数据分析能力与 Excel 的易用性完美融合，打造人人可用的自助式数据科学平台。 本书面向各类职场专业人士，无论你是需要构建潜在客户评分模型的营销经理、开展用户细分分析的产品经理，还是借助机器学习优化预测的财务分析师，都能通过本书掌握核心技能。不同于面向软件工程师或专业数据科学家的编程书籍，本书以 Excel 用户的认知习惯为出发点，将 Python 概念与 Excel 操作相对应，降低学习门槛，让无编程基础的读者也能快速上手。 全书结构循序渐进，从基础到进阶层层递进。开篇介绍 Excel 中 Python 的核心概念、工作原理（基于云端架构的运行机制、安全保障与扩展性设计），解答 “为何需要在 Excel 中使用 Python” 这一核心问题 —— 包括可重复分析、高级数据可视化、自助式数据科学及 AI 辅助功能等核心优势。 基础部分系统讲解 Python 的数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）与数据结构（列表、字典、元组、集合），并通过 Excel 操作类比，帮助读者快速理解。随后深入控制流与循环、函数与 lambda 表达式等编程核心，为后续数据分析奠定基础。 核心应用部分聚焦数据表格操作，这也是 Excel 用户最熟悉的场景。通过 Pandas 库介绍数据表格的基础操作，包括数据加载（单元格区域、Excel 表格、Power Query 连接三种方式）、数据探索（info ()、head ()、describe () 等核心方法），以及列操作、表格修改、筛选、合并与透视等实战技能。书中大量结合 AdventureWorks 的真实业务场景数据，让读者在实际应用中掌握技能。 数据可视化章节是本书的亮点之一。通过 plotnine 库，读者将学会制作超越 Excel 原生功能的多维可视化图表，包括分类数据的条形图、比例条形图、分面图表，以及时间序列的折线图等，实现数据洞察的可视化呈现。 最后一章为读者提供了自助式数据科学的学习路线图，涵盖决策树、随机森林、K 均值聚类、DBSCAN 聚类、逻辑回归与线性回归六大核心算法，帮助读者逐步构建 AI 时代所需的数据分析能力。同时，书中详细阐述了 Excel Copilot 与 Python 的协同工作模式，让读者提前布局未来办公技能。 本书的核心优势在于 “实用性” 与 “易理解性”。所有示例均基于 Excel 环境，无需额外配置复杂的 Python 开发环境，依托 Microsoft 365 订阅即可使用。书中代码简洁明了，步骤清晰，每个知识点都配有具体操作案例，读者可直接跟随练习。无论是希望提升日常数据分析效率，还是渴望掌握数据科学基础技能以适应 AI 时代需求，本书都是必备的实战指南。 通过本书的学习，你将不再局限于 Excel 的传统功能，而是能借助 Python 的力量，完成复杂数据清洗、高级统计分析、机器学习建模与专业可视化，成为职场中不可或缺的数据驱动型人才。