金山演示2003办公应用图解教程

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出版者:中国铁道出版社
作者:金山软件股份公司编
出品人:
页数:370
译者:
出版时间:2004-1
价格:38.0
装帧:平装
isbn号码:9787113055813
丛书系列:
图书标签:
  • 金山演示
  • PPT
  • 办公软件
  • 教程
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  • 2003
  • 办公应用
  • 演示文稿
  • 技巧
  • 电脑技能
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具体描述

本书详细介绍了金山办公软件套件中金山演示的使用技巧,内容涉及创建演示文稿,编辑和修改演示文稿,演示文稿的格式设置,动画效果的使用,播放和输出演示文稿等。本书采用图解的方式,通过大量实际的例子,使读者能够掌握软件的实际应用技巧。

本书内容通俗易懂,但不失之于浅显,各种技巧重在其实用性,讲解详细,初学者可按操作步骤逐步实现。配盘中赠送相关软件及练习文件,请复制到硬盘后使用。

深入浅出:2023年度最新数据分析与商业智能实战指南 本书聚焦于2023年及以后数据科学领域的前沿技术和行业应用,旨在为读者提供一套全面、深入且高度实战性的数据分析与商业智能(BI)解决方案。我们完全摒弃对传统办公软件如Word、Excel等基础操作的讲解,而是将视角投向那些驱动现代商业决策的核心工具和思维模式。 --- 第一部分:数据素养与现代数据栈构建 (The Modern Data Stack Foundation) 本部分旨在建立扎实的现代数据基础设施概念,为后续的深入分析奠定基石。我们不谈论基础的文件操作或演示文稿制作,而是探讨如何从零开始构建一个高效、可扩展的数据处理与分析环境。 第一章:数据驱动决策的思维重塑 从“记录”到“预测”: 探讨企业数据战略的演进,区分传统报表与预测性分析的本质区别。 数据治理与合规性前沿: 深入解析GDPR、CCPA等最新数据隐私法规对数据采集、存储和使用的影响,以及如何在架构层面内嵌合规性设计。 云原生数据架构初探: 对比分析AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等主流云数仓的架构特性、成本模型与适用场景,指导读者进行技术选型。 第二章:现代ETL/ELT流程的自动化与优化 ELT范式的崛起: 详细剖析Extract-Load-Transform(ELT)相对于传统ETL的优势,以及其在云数据仓库环境中的高效实现。 数据集成工具的深度评测: 对比Fivetran、Airbyte等自动化数据管道工具的连接器覆盖率、增量同步机制及故障恢复策略。 dbt(Data Build Tool)实战入门: 将dbt作为核心建模工具,讲解如何使用SQL构建可测试、版本控制、文档化的数据转换层(Transformation Layer),实现“数据即代码”(Data as Code)。 第三章:Python与R在高级分析中的生态系统 Python数据科学主干: 侧重于Pandas的内存优化技巧(如使用Categorical数据类型)、NumPy的高级向量化操作,以及Dask在处理大规模数据集时的并行计算策略。 数据可视化的高阶库应用: 详述Plotly和Altair在创建交互式、Web嵌入式图表中的优势,超越基础的静态图表绘制。 版本控制与环境管理: 强制推行Git在数据项目中的应用,并详细介绍Conda/Poetry在项目依赖隔离和可复现性方面的最佳实践。 --- 第二部分:高级统计建模与机器学习应用 (Advanced Modeling & Machine Learning in Practice) 本部分完全聚焦于利用统计学原理和机器学习算法解决实际业务问题,如客户流失预测、市场细分和推荐系统。 第四章:回归与分类模型的精细化调优 超越线性回归: 深入探讨广义线性模型(GLM)及其在金融风险评估中的应用。 集成学习的实践艺术: 全面解析XGBoost、LightGBM和CatBoost的内部工作原理,重点讲解参数调优(如正则化、学习率调度)对模型性能的决定性影响。 模型可解释性(XAI): 介绍SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和LIME方法,确保模型决策过程的透明度,满足监管和业务理解要求。 第五章:非监督学习与深度洞察 高维数据聚类策略: 对比K-Means、DBSCAN及层次聚类在识别客户细分群体时的优劣,并探讨如何通过主成分分析(PCA)或t-SNE进行降维可视化。 关联规则挖掘: 讲解Apriori算法在购物篮分析中的应用,以及如何评估关联规则的有效性(支持度、置信度、提升度)。 自然语言处理(NLP)基础: 介绍BERT模型在情感分析中的应用框架,并演示如何使用Hugging Face Transformers库进行快速迁移学习。 第六章:时间序列分析与预测 平稳性检验与模型选择: 详细讲解ADF检验,并对比ARIMA、SARIMA在处理季节性数据时的适用性。 深度学习在时间序列中的突破: 引入LSTM和Transformer模型,展示它们如何捕获长期依赖关系,用于高频交易或需求预测。 滚动预测与回溯测试: 强调预测模型的实战部署,讲解如何设计科学的回溯测试(Backtesting)框架来评估预测准确性和风险暴露。 --- 第三部分:商业智能(BI)的可视化与叙事 (BI Visualization & Data Storytelling) 本部分致力于构建下一代交互式仪表盘,专注于如何将复杂的数据洞察转化为高影响力的商业叙事,而非简单的信息展示。 第七章:前沿BI工具的深度集成与性能优化 Power BI/Tableau/LookerStudio的架构对比: 重点分析Live Connection(直连)与Import Mode(导入模式)的性能差异,以及M Query(Power BI)或Extracts(Tableau)的优化技巧。 数据建模的星型/雪花模型设计: 讲解在BI工具内部构建高效数据模型,避免不必要的计算复杂性。 DAX/Calculated Fields的性能陷阱: 深入剖析度量值(Measures)的计算上下文(Row Context vs. Filter Context),教授如何编写高效的CALCULATE函数。 第八章:高级交互设计与数据叙事 仪表盘的用户体验(UX)原则: 讨论认知负荷理论在仪表盘设计中的应用,强调信息层级和用户引导路径的规划。 叙事驱动的可视化: 教授如何使用“Scrollytelling”技术(滚动叙事)将线性数据故事嵌入交互式报告中。 行动指标(Actionable Metrics)的提炼: 如何设计KPI看板,确保每一个展示的指标都直接对应可执行的商业行动,避免“信息过载”。 第九章:数据产品的部署与监控 数据管道的端到端监控: 介绍如何集成Prometheus/Grafana来监控数据质量、延迟和模型漂移(Model Drift)。 A/B测试的数据基础: 讲解如何利用统计显著性检验(如T检验、卡方检验)来科学地评估新功能或新营销策略的效果,并得出可靠的商业结论。 数据安全的最后一道防线: 探讨在发布BI报告时的数据脱敏、行级别安全(RLS)的配置与管理,确保敏感信息仅对授权用户可见。 --- 本书面向群体: 寻求掌握现代数据工程、高级统计建模和商业智能实践的分析师、数据科学家、IT专业人员及渴望通过数据驱动实现业务增长的中高层管理者。本书假定读者已掌握基础的SQL语法和基本的数据处理概念,并准备好迎接行业前沿技术的挑战。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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从整体的装订质量和后续支持来看,这本书也暴露出年代感带来的局限性。首先,纸张的质量一般,大量的插图和表格印刷后,墨水有时会显得不够均匀,长时间翻阅后,书页边缘已经有些毛边了。更关键的是,作为一本技术类书籍,它完全没有提供任何后续的支持途径。在那个年代,可能在线资源还不像现在这么丰富,但一本面向应用的教程,如果能附带一个光盘(即使现在已经很难找到光驱来读取了),包含所有示例文件和练习素材,那将是极大的加分项。这本书显然没有,所有的练习都需要读者手动输入或创建数据,这极大地增加了学习的时间成本。我花了近一半的时间在重复输入书本上的示例数据,而不是真正去学习背后的操作逻辑。因此,这本书更像是一份凝固在时间里的“文物”,对于希望快速掌握现代办公技能的人来说,它的价值更多在于了解过去软件的结构,而非作为当前学习的有效工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解深度上,给我最大的感受是“蜻蜓点水”。它似乎急于涵盖金山Office 2003的方方面面,从文字处理到电子表格,再到演示文稿,每一个模块都有一章或者几章的篇幅,但每一个点都点到为止,缺乏深入的剖析和实际案例的支撑。举个例子,在演示文稿制作的部分,书里提到了如何应用母版和设置动画效果,这些都是非常实用的技能。但是,当涉及到动画的“触发器”设置,也就是让动画根据特定事件播放时,书上的解释就变得非常晦涩,使用的术语也比较专业化,没有配上足够直观的步骤图来解释“点击某个对象时才播放”这个逻辑链条是如何构建的。我不得不去网上搜索其他的视频教程来辅助理解。同样的问题也出现在电子表格的数据透视表功能上,它展示了如何生成一个简单的数据透视表,但对于如何进行多级分组、如何刷新数据源的设置,甚至是一些常见的错误提示和解决方法,这本书几乎没有提及。这让我觉得,如果只是依赖这本书,我的技能上限会被极大地限制,顶多能完成一些非常初级的文档制作任务,无法应对工作中有时出现的复杂需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候,我其实是抱着挺大的期待的,毕竟“金山”这两个字在办公软件领域还是有点分量的,加上又是“2003”这个经典版本,想着能学到一些扎实的基础操作。然而,实际翻阅下来,感受是相当复杂的。首先,从装帧设计上来说,这本书的排版略显陈旧,色彩搭配比较保守,虽然图解的意图很明确,但很多截图的清晰度和对比度都不是特别理想,尤其是在涉及一些复杂菜单层级的时候,初学者可能需要花费额外的时间去对准屏幕上的图标。更让我感到困惑的是,教程的逻辑组织似乎有些跳跃。它似乎默认读者已经对Windows的基本操作有了一定的了解,所以在介绍一些基础概念时,比如文件保存、视图切换等,往往是一带而过,直接进入到具体功能模块的讲解。这对于一个完全零基础的新手来说,无疑是个不小的门槛。比如,在讲解“表格设计”的时候,它直接展示了如何合并单元格和设置边框,但对于如何正确地插入和删除行,这些最基础的动作却分散在了不同的章节,缺乏一个系统性的梳理。我花了相当长的时间才把那些看似零散的知识点串联起来,形成一个完整的操作流程。整体来看,它更像是一本“功能速查手册”,而非一本循序渐进的“入门教程”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格,说实话,读起来有点像是在阅读一份官方的操作手册,极其的正式和刻板,缺乏与读者建立情感连接的尝试。它通篇都是“首先,点击菜单栏中的‘文件’选项卡;其次,在弹出的下拉列表中选择‘打开’命令;最后,定位到您需要打开的文件路径”,这种句式反复出现,读久了会让人感到枯燥乏味。我更希望看到一些“小贴士”或者“注意事项”之类的边栏提示,用更口语化的方式提醒我们一些常见的陷阱。比如,在讲解页面设置时,如果能像朋友一样提醒一句“注意哦,页边距设置得太窄,打印出来文字边缘会被裁掉的”,学习体验会立刻提升一个档次。再者,这本书的案例设计也显得非常“时代感”——很多案例内容都是关于旧式的报告格式、或者是一些已经不再使用的商业通讯模板,这让我很难将书中学到的知识直接代入到我日常需要处理的现代文档工作中去。如果案例能更贴近当下的工作场景,比如如何快速制作一个符合当前视觉潮流的PPT汇报,或者如何用Excel分析一个电商的月度销售数据,这本书的实用价值会大大增加。

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我必须承认,这本书在某些“高级技巧”的展示上,还是有那么一丝亮点的,但这种亮点往往隐藏在大量的冗余信息之下,需要读者有足够的耐心去“淘金”。比如,它似乎在某一页提到了如何利用宏(Macro)来实现文档的自动化处理,这在当时那个版本的办公软件中算是一个相对深入的话题了。然而,作者对宏的介绍方式,更像是简单地展示了“录制”按钮的位置和效果,而对于VBA代码的编辑和理解,则完全避开了。这对于想要真正掌握软件效率工具的人来说,无疑是一个巨大的遗憾。此外,书中对兼容性问题的讨论几乎是零。2003年的软件,在与后续版本或者其他品牌办公软件进行文件互操作时,格式错位、字体丢失是常有的事情。这本书完全没有提供任何关于如何预先检查、如何调整兼容性选项的实用建议。我试着将书中某个演示文稿的模板拿到新版本的软件中打开,结果发现布局完全被打乱,这时候翻遍全书,也找不到任何可以指导我修复这些问题的段落,让人感到非常无助。

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