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| 內容簡介： |
.本书以计算思维和数据思维为导向，旨在培养读者运用Excel和Python进行数据分析与计算的能力。全书分为三篇，从信息技术基础、Excel数据分析与计算和Python数据分析与计算三方面，分别介绍信息与计算机、计算资源管理和利用、计算机网络及信息安全；Excel基础知识、数据分析与应用（包括数据分析的含义和步骤、数据清洗与加工、数据排序与筛选、分类汇总、常用函数、数据可视化、数据透视表、数据透视图等）；Python程序设计基础（包括数据类型和运算、控制结构、函数、内置类型），Pandas数据分析与计算（包括Series和DataFrame、单条件查询、多条件查询、重塑和透视表、Matplotlib基础、Pandas图表可视化），以及数据分析综合案例等。
本书既可作为高等院校非计算机专业的计算机公共基础课教材，也可作为数据分析相关工作从业人员的参考用书。
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| 目錄：
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第一篇 信息技术基础
第1章 信息技术与计算机基础
1.1 信息与计算机
1.1.1 计算机发展和未来
1.1.2 计算机基础知识
1.1.3 信息与信息的表示
1.1.4 非数值信息在计算机中的编码
1.1.5 计算机基本组成和工作原理
1.1.6 计算机常用外设
1.2 计算资源管理和利用
1.2.1 操作系统概述
1.2.2 Windows 10基本操作
1.2.3 文件与文件夹管理
1.3 计算机网络及信息安全
1.3.1 计算机网络基础
1.3.2 网络互联与Internet
1.3.3 Internet应用
1.3.4 网络安全与法规
第二篇 Excel数据分析与计算
第2章 Excel基础
2.1 工作簿与工作表
2.1.1 工作界面
2.1.2 工作簿的操作
2.1.3 工作表的编辑
2.2 数据的输入与格式
2.2.1 数据类型与输入
2.2.2 序列的输入
2.2.3 数据的编辑
2.2.4 数据的验证
2.3 格式化工作表
2.3.1 单元格、行、列、单元格区域
2.3.2 格式化单元格
2.3.3 设置框线和底纹
2.3.4 条件格式
2.4 公式与函数
2.4.1 单元格引用
2.4.2 公式的输入
2.4.3 公式中的运算符
2.4.4 函数
第3章 Excel数据分析与应用
3.1 数据分析的含义和步骤
3.1.1 提出问题
3.1.2 理解数据
3.1.3 数据清洗
3.2 数据清洗与加工
3.3 数据排序
3.4 数据筛选
3.5 分类汇总
3.6 常用函数
3.7 数据可视化——图表
3.8 数据透视表
3.9 数据透视图
3.10 在Word和PowerPoint中使用Excel文件
第三篇 Python数据分析与计算
第4章 Python程序设计基础
4.1 编程语言简介
4.1.1 程序设计概念
4.1.2 Python语言概述
4.1.3 上机实践
4.2 数据类型和运算
4.2.1 数据类型和表达式
4.2.2 字符串及其操作
4.2.3 上机实践
4.3 程序的基本控制结构
4.3.1 顺序结构
4.3.2 选择结构
4.3.3 循环结构
4.3.4 上机实践
4.4 函数
4.4.1 函数的基本使用
4.4.2 模块化编程基础
4.4.3 上机实践
4.5 元组、列表、集合与字典
4.5.1 元组
4.5.2 列表
4.5.3 集合
4.5.4 字典
4.5.5 上机实践
第5章 Pandas数据分析与计算
5.1 Pandas基础
5.1.1 Pandas概述
5.1.2 安装Pandas及相关库
5.2 Pandas数据结构
5.2.1 Series
5.2.2 DataFrame
5.3 过滤行
5.3.1 单条件查询
5.3.2 多条件查询
5.4 重塑和透视表
5.5 数据可视化
5.5.1 Matplotlib基础
5.5.2 Pandas图表可视化
第6章 数据分析综合案例
6.1 中国大学排行榜数据分析
6.1.1 数据爬取
6.1.2 数据清洗
6.1.3 统计与可视化分析
6.2 葡萄酒品质分析
6.2.1 数据集描述
6.2.2 简单描述性统计分析
6.2.3 探索性分析
6.2.4 数学模型构建与应用
参考文献
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