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超高效!Python×Excel資料分析自動化:輕鬆打造你的完美工作法!

出版日期
2022/04/01
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9786263330856

文化部計次

借閱規則
借閱天數 14
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提昇Excel資料分析的工作效率讓Python幫你實現!
通過Python自動化,讓繁瑣的 Excel工作也能變得更容易!
Python終極省時技巧,讓大量Excel數據處理瞬間完成!

推薦給喜歡的讀者
*想大幅改善資料分析的工作效率的人
*有大量解讀圖表及報表的資料分析需求的人
*想熟悉Python結合Excel資料分析實例的人
*追求自動化實作樞紐分析表、視覺化統計圖表的人

“Excel x Python”讓繁瑣的Excel工作和耗時的處理變得更容易。

資料分析是一種有明確目的,再從資料收集、加工、資料整理,並藉助分析工具來取到你想要的資訊,或以圖表來展現分析的結果,藉以輔助資料趨勢預測或商業的決策。
資料分析的主要目的,就是希望透過資料分析的過程,來取得原先設定的資料分析目標。
想改善資料分析的工作效率,採用Python程式語言結合Excel來進行資料分析,可以大幅提高資料分析工作的效能。

精彩內容
*資料分析與Python基礎語法
資料處理與資料分析的定義、常見的資料分析工具、為何選擇Python結合Excel來作為資料分析的工具、Python與Excel VBA分析工具的優劣、Python語法快速入門、資料分析模組(os、pathlib、csv、openpyx1、pandas、numpy等)。
*以Python實作Excel資料分析
資料匯入新增讀取、資料預覽、檔案資訊查看、指定欄位類型、缺失值、異常值、空值整理、移除重複、索引設定、資料選取運算取代、數值排序、以Python進行Excel工作表與儲存格操作、儲存格範圍選取、儲存格範格式套用、設定格式化條件、資料分組、樞紐分析、分組統計、彙總運算、視覺化統計圖表繪製、多張工作表串接與合併。
*資料分析實務應用案例
「基金操作績效資料分析」案例:示範如何用Python自動化讀取Excel檔,並將讀取資料儲存成新的.xlsx檔。
「中小企業各事業體營運成果」案例:示範如何根據各事業體的業績收入,自動繪製出事業體收入佔比圖餅圖。
「股票獲利績效及價格變化」案例:根據股票交易操作績效的來源資料,繪製獲利績效長(橫)條圖與堆疊長條圖、洞察股票價格變化折線圖、股票操作績效平面(及3D)區域圖、投資效益的雷達圖。
  • CHAPTER 01 資料處理與資料分析
    • 1-1 資料科學簡介
      • 1-1-1 結構化資料
      • 1-1-2 非結構化資料
    • 1-2 淺談資料分析與應用
      • 1-2-1 了解客戶的行為投其所好
      • 1-2-2 修正行銷方案提升業績
    • 1-3 資料分析的流程
      • 1-3-1 先行確定資料分析的目的
      • 1-3-2 匯入資料或自行鍵入資料
      • 1-3-3 熟悉資料並進行資料處理工作
      • 1-3-4 搭配工具分析資料並產出所需的數據
      • 1-3-5 將所要分析的資訊以總表或圖表方式呈現
      • 1-3-6 作出資料分析的結論
    • 1-4 大數據特性與應用
      • 1-4-1 大數據的應用
      • 1-4-2 大數據的特性
  • CHAPTER 02 資料分析工具
    • 2-1 有哪些資料分析工具
      • 2-1-1 應用軟體類的資料分析工具
      • 2-1-2 程式語言類的資料分析工具
    • 2-2 Python語言簡介與特色
      • 2-2-1 程式簡潔與開放原始碼
      • 2-2-2 直譯與跨平台的特性
      • 2-2-3 物件導向的設計風格
      • 2-2-4 豐富的第三方套件
      • 2-2-5 無所不在的應用領域
    • 2-3 PythonVS Excel VBA
  • CHAPTER 03 Python語法快速入門
    • 3-1 輕鬆學Python程式
    • 3-2 基本資料處理
      • 3-2-1 數值資料型態
      • 3-2-2 布林資料型態
      • 3-2-3 字串資料型態
    • 3-3 輸出print與輸入input
      • 3-3-1 輸出print
      • 3-3-2 輸出跳脫字元
      • 3-3-3 輸入input
    • 3-4 運算子與運算式
      • 3-4-1 算術運算子
      • 3-4-2 複合指定運算子
      • 3-4-3 關係運算子
      • 3-4-4 邏輯運算子
      • 3-4-5 位元運算子
    • 3-5 流程控制
      • 3-5-1 if敘述
      • 3-5-2 for迴圈
      • 3-5-3 while迴圈
    • 3-6 其它常用的型別
      • 3-6-1 string字串
      • 3-6-2 List串列
      • 3-6-3 tuple元組及dict字典
    • 3-7 函數
      • 3-7-1 自訂無參數函數
      • 3-7-2 有參數列的函數
      • 3-7-3 函數回傳值
      • 3-7-4 參數傳遞
  • CHAPTER 04 Python資料分析函數庫與外部模組
    • 4-1 認識模組與套件
      • 4-1-1 模組的使用
      • 4-1-2 建立自訂模組
      • 4-1-3 第三方套件集中地PyPI
      • 4-1-4 pip管理工具
    • 4-2 常見資料分析內建模組
      • 4-2-1 os模組及pathlib模組
      • 4-2-2 csv模組
    • 4-3 常見資料分析外部模組
      • 4-3-1 openpyx1
      • 4-3-2 pandas
      • 4-3-3 numpy
  • CHAPTER 05 資料取得與資料整理
    • 5-1 資料匯入與新增
      • 5-1-1 匯入.xlsx檔案格式
      • 5-1-2 匯入.csv/.txt檔案格式
    • 5-2 資料讀取與取得資訊
      • 5-2-1 資料讀取
      • 5-2-2 前幾筆及後幾筆資料預覽
      • 5-2-3 查看檔案資訊及資料類型——info()
      • 5-2-4 指定欄位的資料類型-dtype
      • 5-2-5 檔案的大小——shape 屬性
      • 5-2-6 計數value_counts()
      • 5-2-7 查看基本統計資訊——describe()
    • 5-3 資料整理的前置工作
      • 5-3-1 缺失值查詢
      • 5-3-2 刪除缺失值
      • 5-3-3 空值資料的填充
      • 5-3-4 實作Excel的移除重複功能——drop_duplicates()
    • 5-4 索引設定
      • 5-4-1 加入列索引及欄索引
      • 5-4-2 使用set_index()設定索引
      • 5-4-3 使用reset_index()重置索引
      • 5-4-4 使用rename()方法重新命名索引
    • 5-5 資料的選取工作
      • 5-5-1 列選取
      • 5-5-2 欄選取
      • 5-5-3 欄與列同時選取
    • 5-6 資料的運算
      • 5-6-1 算術運算
      • 5-6-2 比較運算
    • 5-7 資料的操作
      • 5-7-1 數值排序
      • 5-7-2 使用drop()來刪除數值或欄位
      • 5-7-3 用其他值替換DataFrame中的值
      • 5-7-4 其它實用的資料操作技巧
    • 5-8 彙總運算
  • CHAPTER 06 範圍選取與套用格式
    • 6-1 活頁簿讀取、新建與儲存
      • 6-1-1 工作表的基本操作
      • 6-1-2 儲存格的基本操作
      • 6-1-3 在工作表中插入圖片
    • 6-2 資料範圍的選取
      • 6-2-1 選取欄
      • 6-2-2 選取列
      • 6-2-3 選取資料範圍
    • 6-3 儲存格格式設定
      • 6-3-1 字型
      • 6-3-2 儲存格色彩與圖樣
      • 6-3-3 對齊方式
      • 6-3-4 框線樣式
    • 6-4 合併儲存格
    • 6-5 設定格式化條件
      • 6-5-1 設定色階
  • CHAPTER 07 資料分組與樞紐分析
    • 7-1 認識樞紐分析表
      • 7-1-1 樞紐分析表的建立三步驟
      • 7-1-2 實際建立樞紐分析表
    • 7-2 以Python實作分組統計
      • 7-2-1 利用groupby()方法以欄名來分組
      • 7-2-2 以aggregate()方法進行彙總運算
    • 7-3 以Python實作EXCEL樞紐分析表
      • 7-3-1 index設定單一欄位
      • 7-3-2 index設定多個欄位
      • 7-3-3 設定多個彙總函數
  • CHAPTER 08 視覺化統計圖表繪製
    • 8-1 資料視覺化
    • 8-2 圖表組成元件
    • 8-3 安裝matplotlib模組
    • 8-4 長條圖/橫條圖
      • 8-4-1 垂直長條圖
      • 8-4-2 橫條圖
      • 8-4-3 以長條圖並排比較數據
    • 8-5 直方圖
      • 8-5-1 直方圖與長條圖差異
      • 8-5-2 繪製直方圖
    • 8-6 折線圖
      • 8-6-1 色彩指定的方式
      • 8-6-2 設定線條寬度與樣式
      • 8-6-3 設定標記樣式
    • 8-7 圓形圖
    • 8-8 以子圖方式呈現多圖
    • 8-9 綜合演練——以matplotlib.pyplot繪製柱狀圖
  • CHAPTER 09 多張工作表串接與合併
    • 9-1 兩表格有共同鍵的橫向連接
      • 9-1-1 利用參數on來指定一對一串接
      • 9-1-2 利用參數on來指定多對一串接
      • 9-1-3 利用參數on來指定多對多串接
    • 9-2 具有共同鍵的4種連結方式
      • 9-2-1 以how=inner來指定連接方式(內連結)
      • 9-2-2 以how=left來指定連接方式(左連結)
      • 9-2-3 以how=right來指定連接方式(右連結)
      • 9-2-4 以how=outer來指定連接方式(全連結)
    • 9-3 兩表格沒有共同鍵的橫向連接
      • 9-3-1 沒有共同鍵的單一鍵連結方式
      • 9-3-2 沒有共同鍵的多重鍵連結方式
      • 9-3-3 標示重複欄名
      • 9-3-4 利用索引欄當連接鍵
    • 9-4 兩表格的縱向連接
      • 9-4-1 兩表格的縱向連接並去除重複項
      • 9-4-2 以新索引執行兩表格的縱向合併
      • 9-4-3 concat()方法的join模式
      • 9-4-4 使用DataFrame append來合併資料
  • CHAPTER 10 實務資料分析研究案例
    • 10-1 基金操作績效資料分析
      • 10-1-1 再談Python字典資料結構
      • 10-1-2 基金操作績效資料分析
      • 10-1-3 解讀統計資料分析總表的執行結果
      • 10-1-4 完整程式碼及程式解析
    • 10-2 股票交易及企業營運績效圖表
      • 10-2-1 圖表繪製前置工作——匯入對應的函式庫
      • 10-2-2 獲利績效長(橫)條圖與堆疊長條圖
      • 10-2-3 洞察股票價格變化折線圖
      • 10-2-4 各事業體收入佔比圖餅圖
      • 10-2-5 各季股票操作績效平面(及3D)區域圖
      • 10-2-6 一眼看出投資效益的雷達圖

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