注冊 | 登錄讀書好,好讀書,讀好書!
讀書網(wǎng)-DuShu.com
當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機/網(wǎng)絡(luò)家庭與辦公軟件Python+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析

Python+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析

Python+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析

定 價:¥89.00

作 者: 王紅明,張鴻斌 著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111684305 出版時間: 2021-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 202 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  智能化、自動化辦公逐漸成為職場辦公的發(fā)展趨勢,工作中結(jié)合Python編程可以自動完成大量重復(fù)性的工作,大幅提高工作效率。同時,通過Python編程可以從繁雜無序的海量數(shù)據(jù)中找出規(guī)律,分析出競品特點、客戶喜好、客戶來源等。比如銀行信貸人員統(tǒng)計大量的貸款客戶本息支付情況,上市公司財務(wù)人員統(tǒng)計大量的財務(wù)數(shù)據(jù),企業(yè)運營人員統(tǒng)計分析競品海量數(shù)據(jù),連鎖超市管理人員分析熱銷品、客戶喜好、復(fù)購率等??傊詣踊k公及大數(shù)據(jù)分析將是未來發(fā)展的趨勢,是大家都應(yīng)掌握的一門技能?!禤ython+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析》以實戰(zhàn)案例為主(重點為Python處理分析Excel數(shù)據(jù)的案例),用大量的實戰(zhàn)案例給讀者演示如何處理實際工作中的辦公自動化問題,如何對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。教會職場人士使用辦公自動化及大數(shù)據(jù)分析解決實際問題的方法?!禤ython+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析》適合數(shù)據(jù)工作量大的職場人士、財務(wù)人士、數(shù)據(jù)分析人士、商務(wù)人士、自動化辦公用戶、需要處理大數(shù)據(jù)的用戶等閱讀學(xué)習(xí),也可供Python編程愛好者學(xué)習(xí)參考?!禤ython+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析》特點:資源豐富,掃碼即可觀看49個案例視頻(總長330分鐘),所有案例源代碼均可下載專業(yè)實用,基礎(chǔ)知識點案例+銀行數(shù)據(jù)/財務(wù)數(shù)據(jù)/運營數(shù)據(jù)/銷售數(shù)據(jù)領(lǐng)域綜合案例

作者簡介

暫缺《Python+Excel職場辦公數(shù)據(jù)分析》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章 開始前的準(zhǔn)備
11 Python數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢
111 為什么用 Python處理Excel數(shù)據(jù)
112 Python中哪些模塊處理Excel數(shù)據(jù)最好用
12 下載與安裝
121 下載Python
122 安裝Python
123 模塊的安裝
13 初識Python編程
131 使用IDLE運行Python程序
132 案例1:用IDLE編寫Python程序
133 案例2:編寫第一個交互程序

第2章 Python基本語法知識
21 Python語法特點
211 注釋
212 代碼縮進(jìn)
213 引號
22 變量
221 理解Python中的變量
222 變量的定義與使用
23 基本數(shù)據(jù)類型
231 數(shù)字類型
232 字符串
案例1:輸出唐詩《春曉》
233 布爾類型
234 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
案例2:計算人民幣兌換美元
24 運算符
241 算術(shù)運算符
案例3:計算學(xué)生平均分?jǐn)?shù)
242 比較運算符
案例4:判斷成績是否優(yōu)異
243 邏輯運算符
244 賦值運算符
245 運算符的優(yōu)先級
2 5基本輸入和輸出
251 使用input()函數(shù)輸入
案例5:判斷體溫是否異常
252 使用print()函數(shù)輸出
26 流程控制語句
261 if條件語句
案例6:判斷是否能坐過山車
案例7:判斷是否能坐過山車(改進(jìn)版)
案例8:哪些人能走老年通道
262 for循環(huán)
案例9:用for循環(huán)畫螺旋線
263 while循環(huán)
案例10:輸入登錄密碼
264 break語句
案例11:輸入登錄密碼(break版)
265 continue語句
案例12:10086查詢系統(tǒng)
27 列表
271 列表的創(chuàng)建和刪除
272 訪問列表元素
案例13:畫五彩圓環(huán)
273 添加、修改和刪除列表元素
274 對列表進(jìn)行統(tǒng)計和計算
275 列表的復(fù)制
276 遍歷列表
案例14:分離紅球和藍(lán)球
28 元組
281 元組的創(chuàng)建和刪除
282 訪問元組元素
案例15:考試名次查詢系統(tǒng)
283 修改元組元素
29 字典
291 字典的創(chuàng)建
292 通過鍵值訪問字典
案例16:中考成績查詢系統(tǒng)
293 添加、修改和刪除字典
294 遍歷字典
案例17:打印客戶名稱和電話
210 函數(shù)
2101 創(chuàng)建一個函數(shù)
2102 調(diào)用函數(shù)
2103 實參和形參
2104 位置實參
2105 函數(shù)返回值
案例18:用函數(shù)任意畫圓環(huán)

第3章 Pandas模塊數(shù)據(jù)處理詳解
31 Pandas的數(shù)據(jù)格式
311 導(dǎo)入Pandas模塊
312 Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
313 DataFrame數(shù)據(jù)格式
32 讀取/寫入數(shù)據(jù)
33 數(shù)據(jù)預(yù)處理
34 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
35 數(shù)據(jù)的選擇
351 列數(shù)據(jù)選擇
352 行數(shù)據(jù)選擇
353 選擇滿足條件的行列數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)篩選)
354 按日期選擇數(shù)據(jù)
36 數(shù)值排序
37 數(shù)據(jù)計數(shù)與唯一值獲取
38 數(shù)據(jù)運算
381 算術(shù)運算
382 比較運算
383 匯總運算
384 相關(guān)性運算
39 數(shù)據(jù)分組(匯總)
310 數(shù)據(jù)拼接
3101 merge()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的橫向拼接
3102 concat()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的縱向拼接
3103 append()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)縱向拼接

第4章 xlwings模塊用法詳解及Excel操作實戰(zhàn)案例
41 打開/退出Excel程序
42 操作Excel工作簿
43 操作工作簿中的工作表
44 讀取工作表中數(shù)據(jù)
45 向工作表寫入數(shù)據(jù)
46 刪除工作表數(shù)據(jù)
47 獲取工作表數(shù)據(jù)區(qū)行數(shù)和列數(shù)
48 打印工作簿或工作表
49 實戰(zhàn)案例:Excel表格基本操作
491 案例1:批量新建Excel工作簿文件
492 案例2:批量新建不同名稱的工作簿
493 案例3:批量打開文件夾中所有Excel工作簿
494 案例4:批量修改工作簿中所有工作表名稱
495 案例5:批量重命名所有工作簿中指定的工作表
496 案例6:自動修改文件夾下所有工作簿的名稱
497 案例7:在多個工作簿中批量新增工作表
498 案例8:在多個工作簿中批量刪除工作表
499 案例9:將一個工作簿的所有工作表批量復(fù)制到其他工作簿
4910 案例10:復(fù)制表中指定區(qū)域數(shù)據(jù)到多個工作簿的指定工作表中
4911 案例11:批量對多個工作簿的工作表進(jìn)行格式排版
4912 案例12:將多個工作簿中的工作表合并到一個工作簿中
4913 案例13:將多個工作表合并到一個工作表中
4914 案例14:將指定工作表進(jìn)行匯總并拆分為多個工作簿
4915 案例15:將一個工作表內(nèi)容拆分為多個工作表

第5章實戰(zhàn)案例:Python自動處理銀行客戶數(shù)據(jù)
51Python批量自動打印銀行單據(jù)或資料
511案例1:批量打印銀行余額對賬單工作簿的所有工作表
512案例2:批量自動打印所有工作簿中指定工作表
52Python批量處理貸款客戶數(shù)據(jù)
521案例3:從銀行貸款數(shù)據(jù)工作簿的數(shù)據(jù)中提取“逾期”客戶的數(shù)據(jù)
522案例4:從銀行所有貸款數(shù)據(jù)工作簿中單挑出屬于自己客戶的數(shù)據(jù)
523案例5:Python批量自動填寫銀行客戶表單

第6章 實戰(zhàn)案例:Python自動處理公司財務(wù)數(shù)據(jù)
61 Python批量提取所有工作表中的數(shù)據(jù)
611 案例1:對財務(wù)開票工作簿所有工作表中指定的行數(shù)據(jù)進(jìn)行提取
612 案例2:對財務(wù)科目余額工作簿所有工作表的指定列數(shù)據(jù)進(jìn)行提取并求和
613 案例3:將多個財務(wù)工作簿中所有工作表的指定列數(shù)據(jù)進(jìn)行提取
62 Python自動批量對多個工作簿和工作表中的數(shù)據(jù)匯總
621 案例4:對財務(wù)日記賬所有工作表中指定列進(jìn)行去重統(tǒng)計
622 案例5:對銷售收入工作簿的單個工作表中多個列進(jìn)行分類匯總
623 案例6:對銷售收入工作簿的所有工作表中多個列進(jìn)行分類匯總
624 案例7:對多個財務(wù)日記賬工作簿的所有工作表中多個列進(jìn)行分類匯總
63 Python自動批量對工作簿文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行運算處理
631 案例8:對現(xiàn)金日記賬工作簿中所有工作表進(jìn)行求和計算
632 案例9:對多個現(xiàn)金日記賬工作簿文件中所有工作表進(jìn)行求和計算

第7章 實戰(zhàn)案例:Python自動分析企業(yè)運營數(shù)據(jù)
71 Python批量篩選所有工作表中的數(shù)據(jù)
711 案例1:自動篩選銷售明細(xì)表中所有工作表數(shù)據(jù)并分類保存
712 案例2:自動篩選多個銷售明細(xì)數(shù)據(jù)文件中所有工作表數(shù)據(jù)并分類保存
713 案例3:自動篩選銷售明細(xì)表的所有工作表中的“西服”數(shù)據(jù)
714 案例4:自動篩選多個銷售明細(xì)數(shù)據(jù)文件的所有工作表中的“西服”數(shù)據(jù)
72 Python批量統(tǒng)計所有工作表中的數(shù)據(jù)
721 案例5:自動從銷售明細(xì)表的所有工作表的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計出復(fù)購次數(shù)最高的客戶
722 案例6:自動統(tǒng)計多個銷售明細(xì)表的所有工作表中復(fù)購次數(shù)最高的客戶
723 案例7:自動從銷售明細(xì)表所有工作表的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計出最暢銷產(chǎn)品
724 案例8:自動統(tǒng)計多個銷售明細(xì)表所有工作表的數(shù)據(jù)中最暢銷產(chǎn)品

第8章 實戰(zhàn)案例:Python自動分析連鎖超市數(shù)據(jù)
81 Python自動分析超市商品
811 案例1:自動找出超市暢銷商品前10名
812 案例2:從多個數(shù)據(jù)文件中自動找出超市暢銷商品前10名
82 Python自動分析超市客流
821 案例3:自動分析每天超市客流高峰時段
822 案例4:自動分析每周超市客流高峰日
823 案例5:對日期和時間在一列的CSV格式超市數(shù)據(jù)的處理分析
83 Python自動分析超市客戶
831 案例6: 自動統(tǒng)計分析一年中復(fù)購前100名的客戶
832 案例7:自動統(tǒng)計分析超市客單價和客單量
833 案例8:自動統(tǒng)計分析超市指定日期內(nèi)的客單價和客單量

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書網(wǎng) m.ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號