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出版者:

作者:Gilster, Ron

出品人:

页数:840

译者:

出版时间:2009-6

价格:303.00元

装帧:

isbn号码:9780789737748

丛书系列:

图书标签:

MCAS
Office 2007
Exam
Preparation
Microsoft Office
Certification
Computer Skills
Technology
Education
Business
Office Suite

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具体描述

MCAS Exam PrepMicrosoft Certified Application SpecialistExams for Microsoft(R) Office 2007 Word 77-601Excel 77-602PowerPoint 77-603Outlook 77-604Access 77-605 Ron Gilster CD Features Five Practice Exams Score Higher on the MCAS Exams! We provide you with the proven study tools and expert insight that will help you score higher on your exams. Clear and simple explanations, lists, and screen shots walk you through the Microsoft Office processes you need to know to score well on the MCAS exams. Study strategies, challenges, and key terms focus your study so you can maximize your preparation time. Comprehensive discussion of all subject areas covered on the MCAS exams. Practice Questions that include detailed explanations of correct and incorrect answers--so you can learn the material from your success and mistakes. This book covers all the skills measured by the MCAS Exams for Microsoft Office 2007, including Creating, customizing, formatting, and organizing Word documents Working with visual content, references, and document review processes Creating, manipulating, and formatting data and other content in Microsoft Excel Presenting Excel data visually with charts and illustrations Sharing and securing Microsoft Office content Creating, formatting, and delivering PowerPoint presentations Managing messaging, scheduling, and tasks with Microsoft Outlook Working with Outlook contacts and personal contact information Structuring, presenting, managing, and maintaining Access databases Building and modifying Access queries CD Features Five Practice ExamsThe CD includes five practice exams so you can drill and practice--another effective Exam Prep study tool that helps you assess your readiness for the MCAS Exams for Microsoft Office 2007 (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Access). informit.com/examcramISBN-13: 978-0-7897-3774-8ISBN-10: 0-7897-3774-4

深入探索：现代数据分析与可视化——基于Python与R的实践指南书籍主题：现代数据科学核心技术、数据清洗、高级统计建模、交互式数据可视化及机器学习基础应用。目标读者：渴望从数据中提取洞察的分析师、数据科学家初学者、需要提升编程技能的统计专业人士、以及希望在职业生涯中转型至数据驱动决策领域的专业人士。 --- 第一部分：奠定基石——数据科学工作流与编程环境配置 (约 300 字) 本书旨在为读者提供一个全面且实用的现代数据分析工具箱，重点关注当前行业内应用最广泛的两个编程语言：Python 和 R。我们不会涉及任何特定办公软件（如 Microsoft Office 2007 或更早版本）的操作指南，而是将全部篇幅聚焦于数据科学的前沿技术栈。章节概述： 1. 数据科学生态概览：明确数据科学的完整生命周期——从问题定义、数据获取、清洗、建模到最终部署和报告的各个阶段。强调不同阶段中 Python (Pandas, NumPy) 与 R (Tidyverse) 生态的协同作用。 2. 环境搭建与管理：详细指导读者使用 Anaconda/Miniconda 配置 Python 环境，以及使用 RStudio 管理 R 包依赖。重点介绍虚拟环境的重要性，确保项目可复现性。 3. 基础语法回顾与强化：快速回顾 Python (控制流、函数定义、面向对象基础) 和 R (向量化操作、函数式编程概念) 的核心语法，重点在于如何用向量化思维处理大规模数据集，而非基础的文本编辑操作。 4. Jupyter Notebook 与 R Markdown：学习创建可执行、可解释的分析报告。掌握 Markdown 语法，并配置代码块以实现代码、输出和解释文本的无缝集成。 --- 第二部分：数据准备的艺术——清洗、转换与特征工程 (约 450 字) 数据的质量决定了分析的上限。本部分将深入探讨如何使用强大的库处理真实世界数据的混乱与复杂性。核心技术栈： Python 的 Pandas, NumPy；R 的 dplyr, tidyr。 1. 高效数据导入与结构化：掌握读取 CSV, JSON, SQL 数据库、Parquet 文件等多种格式数据的方法。重点讲解 Pandas DataFrame 和 R data.frame 的内存管理和索引优化技巧。 2. 缺失值处理的策略选择：不再依赖简单的删除，而是深入探讨插补（Imputation）技术的选择，包括均值/中位数/众数插补、基于模型的插补（如 MICE 框架在 R 中的应用）以及使用特定算法（如 K-Nearest Neighbors）进行预测性插补。 3. 数据重塑与聚合：精通“宽表”到“长表”的转换（`melt`/`pivot_longer`）和反向操作（`pivot`/`pivot_wider`），这对于后续的图形化展示至关重要。学习复杂的 Group-By 操作，结合 `transform` 和窗口函数实现跨组计算。 4. 文本数据预处理（NLP 启蒙）：介绍基础的文本清理流程，包括分词（Tokenization）、停用词移除、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）。使用 NLTK (Python) 或 tm (R) 进行初步的文本向量化准备。 5. 特征工程的实践：讲解如何从现有数据中衍生出具有预测能力的特征。包括日期时间特征提取（年、月、周几、是否节假日）、类别变量的编码（One-Hot Encoding, Target Encoding）以及特征缩放（标准化与归一化）。 --- 第三部分：深度洞察——统计推断与建模基础 (约 400 字) 本部分侧重于如何利用严谨的统计学方法来验证假设并构建预测模型，完全侧重于数学和编程实现，而非电子表格的简单计算。工具箱： Python 的 Statsmodels, Scikit-learn；R 的基础统计包。 1. 描述性统计与假设检验的自动化：学习如何快速生成全面描述性报告（均值、标准差、四分位数）。熟练执行 T 检验、ANOVA、卡方检验等，并使用统计库自动计算 P 值和置信区间。 2. 线性回归模型的构建与诊断：深入理解最小二乘法的假设前提（线性、独立性、同方差性、正态性）。使用 Statsmodels 进行详细的回归输出解读（R-squared, F-statistic, 系数显著性）。诊断多重共线性（VIF）和异常值对模型的影响。 3. 广义线性模型（GLMs）：针对非正态分布的因变量（如计数数据、比例数据），学习使用泊松回归和逻辑回归。重点解析 Logit/Log-Odds 的实际业务含义。 4. 模型评估与选择：掌握交叉验证（Cross-Validation）的概念和实现，理解偏差-方差的权衡（Bias-Variance Trade-off）。学习使用 AIC, BIC, ROC 曲线下面积（AUC）等指标来比较不同模型的性能。 --- 第四部分：传达故事——高级数据可视化与报告 (约 350 字) 分析的最终价值在于有效的沟通。本部分专注于创建专业、互动性强且信息丰富的视觉化作品。核心库： Python 的 Matplotlib, Seaborn, Plotly；R 的 ggplot2, Leaflet。 1. ggplot2 的语法哲学（R）：深入讲解图形的“语法”（Grammar of Graphics），通过图层（Layers）、数据映射（Aesthetics）和标度（Scales）构建复杂图形。覆盖散点图、直方图、箱线图、密度图及分面（Faceting）的精确控制。 2. Python 可视化的高级定制：掌握 Seaborn 对统计图形的快速生成能力，以及 Matplotlib 的底层控制，用于精细调整图表元素（字体、颜色、注解）。 3. 交互式可视化：介绍 Plotly (或 Bokeh) 创建可缩放、可悬停（Tooltip）的 Web 嵌入式图表。学习如何将这些图表嵌入到动态报告中。 4. 地理空间数据可视化入门：使用 Leaflet (R/Python 绑定) 绘制地图，并对空间数据进行初步的聚合展示（如热力图或 Choropleth Map），帮助读者理解数据的空间分布特征。 5. 动态报告生成：结合 R Markdown 或 Jupyter Notebook 的输出功能，展示如何一键生成包含所有代码、模型输出和交互式图表的专业报告或仪表板雏形。总结：本书将数据分析的视角完全置于现代编程环境和统计学理论之上，是一本面向未来、强调实践操作和理论深度的工具书。