具体描述
《Visual Basic 程序设计与应用》是为了适应Visual Basic程序设计课程教学需要和全国计算机等级考试二级考试的要求而编写的。编写组由具有多年从事二级考试辅导教学经验教师组成。知识点全面完整，涵盖了全国计算机等级考试二级考试大纲要求。
全书共分13章，从认识Visual Basic程序开始，由浅入深地系统介绍了Visual Basic 6.0可视化程序环境下的编程方法、窗体和控件的使用、常用事件和方法、程序结构及基本算法、过程和数组。
《Visual Basic 程序设计与应用》采用案例式教学方式，注重将知识与实例分析融为一体，在知识的讲解过程中逐一引入实例。可作为高等学校Visual Basic程序设计语言课程的教材，也可作为参加全国计算机等级考试人员的自学和辅导教材。
《Python数据分析实战：从入门到精通》 内容简介： 本书旨在为读者提供一套全面、系统的Python数据分析学习指南。从Python基础语法入门，逐步深入到NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等核心数据分析库的详细讲解，最终带领读者掌握数据清洗、转换、探索性数据分析（EDA）、数据可视化以及构建简单预测模型的全过程。本书注重理论与实践相结合，通过大量的真实案例和代码示例，帮助读者理解数据分析的思维方式和技术方法，培养解决实际数据问题的能力。 第一部分：Python基础与数据科学准备 Python编程入门： 本部分将快速回顾Python的核心概念，包括变量、数据类型（整型、浮点型、字符串、布尔型）、运算符、控制流（if-else语句、for循环、while循环）、函数定义与调用、以及列表、元组、字典、集合等基本数据结构。我们不会深入到高级编程技巧，而是聚焦于数据分析必需的基础知识，确保即使是编程新手也能快速上手。 Jupyter Notebook/Lab介绍： 学习如何使用Jupyter Notebook或JupyterLab进行交互式编程。我们将介绍其工作空间、单元格的使用、代码的执行、Markdown格式的文本编写以及如何组织和分享代码。Jupyter Notebook/Lab是数据科学家常用的开发环境，能够极大地提高数据分析的效率和可视化能力。 NumPy：科学计算的基础： NumPy是Python进行数值计算的核心库，提供了强大的N维数组对象（ndarray）以及一系列用于处理这些数组的函数。本书将重点讲解NumPy数组的创建、索引、切片、数学运算、统计函数、以及广播机制。理解NumPy对于后续Pandas等库的学习至关重要。 第二部分：核心数据分析工具详解 Pandas：数据处理与分析的利器： Pandas是Python数据分析领域最强大的库之一，提供了两种核心数据结构：Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。本书将系统介绍DataFrame的创建、数据读取（CSV、Excel、SQL等）、数据选择与过滤（按行、按列、按条件）、缺失值处理（查找、填充、删除）、数据排序、分组与聚合（groupby）、数据合并与连接（merge, join, concat）、以及数据透视表（pivot_table）等操作。我们将通过实际数据集，演示如何利用Pandas高效地进行数据清洗和预处理。 Matplotlib：基础数据可视化： Matplotlib是Python中最常用的绘图库，可以生成各种静态、动态、交互式的图表。本书将从基础的线图、散点图、柱状图、饼图开始，讲解如何自定义图表的标题、轴标签、图例、颜色、样式等。我们将学习如何使用Matplotlib创建清晰、美观的图表，有效地传达数据信息。 Seaborn：高级统计数据可视化： Seaborn是基于Matplotlib的一个更高级的统计数据可视化库。它提供了更加美观的默认样式和更便捷的绘图函数，尤其适合绘制统计图形，如分布图（distplot）、分类图（countplot, boxplot, violinplot）、回归图（regplot, lmplot）、矩阵图（heatmap）等。本书将演示如何使用Seaborn快速创建出专业级的数据可视化图表，帮助读者更好地探索数据中的模式和关系。 第三部分：数据分析实战案例 探索性数据分析（EDA）： 本部分将通过几个具有代表性的数据集（例如：零售销售数据、用户行为日志、公开的调查问卷数据等），演示完整的EDA流程。这包括： 数据概览： 查看数据的基本信息，如形状、列名、数据类型、缺失值数量。 描述性统计： 计算数值型数据的均值、中位数、标准差、分位数等，理解数据的分布特征。 数据可视化： 利用Matplotlib和Seaborn绘制各种图表，发现数据中的潜在趋势、异常值和相关性。 特征工程初步： 根据数据特点，进行简单的特征创建或转换，例如从日期中提取年、月、日，或者对分类变量进行编码。 数据清洗与预处理实战： 针对实际数据中常见的脏乱差问题（如重复值、异常值、格式不一致、缺失值等），我们将演示如何利用Pandas进行有效的清洗和预处理。包括： 异常值检测与处理： 使用箱线图、Z-score等方法识别异常值，并根据情况进行移除或修正。 数据标准化与归一化： 为后续建模做准备，了解Min-Max标准化和Z-score标准化。 分类变量处理： One-hot编码、标签编码等常用技术。 基础预测模型构建： 在完成数据准备后，我们将引入一个简单的预测模型。例如，利用Scikit-learn库，我们会讲解如何使用线性回归或逻辑回归模型，对一个实际问题（如房价预测、用户流失预测）进行初步建模，并评估模型的性能。这部分将为读者开启机器学习的大门，但不会深入复杂的模型理论。 本书特点： 循序渐进： 从Python基础到高级数据分析技巧，层层递进，易于理解。 实战导向： 丰富的案例研究，紧密结合实际工作场景，强调动手实践。 工具全面： 涵盖Python数据分析领域最常用的核心库，帮助读者构建完整的工具箱。 易于上手： 对编程和统计学基础要求不高，适合初学者入门。 代码示例丰富： 提供可以直接运行的代码片段，方便读者对照学习和实践。 通过阅读本书，您将能够独立完成数据的收集、清洗、探索、可视化，并对数据构建基础的分析模型，从而为更深入的数据科学领域打下坚实的基础。无论您是希望提升工作效率的数据从业者，还是对数据分析充满兴趣的学生，本书都将是您宝贵的学习资源。
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