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版权信息
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前言
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第1章 Excel与Python的定位与功能对比
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1.1 数据分析简介
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1.1.1 发展趋势
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1.1.2 赋能增值
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1.2 Excel与Python的特征对比
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1.2.1 定位对比
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1.2.2 操作方式对比
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1.2.3 适用场景和对象
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1.3 Excel与Python的功能范围
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1.3.1 Excel的功能区
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1.3.2 Python数据处理包和工具
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1.3.3 Excel与Python的数据处理功能对比
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1.4 Excel与Python的选择和协作
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1.4.1 如何选择
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1.4.2 如何协作
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第2章 统计量
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2.1 常用统计量介绍
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2.1.1 集中趋势
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2.1.2 离散程度
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2.1.3 可能性评估
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2.1.4 条件概率
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2.2 随机变量及其分布
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2.2.1 随机变量
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2.2.2 离散型随机变量分布
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2.2.3 连续型随机变量分布
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第3章 实践环境的搭建
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3.1 Excel数据分析环境
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3.1.1 配置和扩展功能区
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3.1.2 Excel的操作方法
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3.2 Python开发环境
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3.2.1 安装Python
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3.2.2 安装Anaconda开发环境
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3.3 Python基础语法
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3.3.1 认识Python的工作方式
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3.3.2 基础语法——Python的独特“口音”
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3.3.3 变量与类型——角色扮演
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3.3.4 运算符——算术演示
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3.3.5 字符串操作——以语文实例演示
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3.3.6 条件控制——以物理实例演示
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3.3.7 循环控制——以数学实例演示
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3.3.8 GUI编程——以美术实例演示
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3.3.9 复合数据类型——以地理实例演示
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3.3.10 函数——以化学实例演示
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3.3.11 类——时间对象的演示
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3.3.12 包和模块
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3.3.13 主要的数据科学包
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3.3.14 数据库操作
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3.4 Excel与Python的整合环境
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