Excel中的化學計量學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿列剋謝，L.，波莫蘭采夫（Alexey，L.，Pomerantsev） 著

圖書標籤:

• 化學計量學
• Excel
• 數據分析
• 化學
• 科學計算
• 數據處理
• 實驗數據
• 定量分析
• 統計學
• 電子錶格

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122310996

版次：1

商品編碼：12316706

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：286

字數：360000

正文語種：中文

編輯推薦

“The book is for sure very interesting and very well written,and it covers all the major topics of chemometrics.” (Journal of Chemometrics,14 July 2015)

這本書的內容非常有趣，作者寫得非常好，包含瞭化學計量學的主要內容。（《化學計量學》雜誌，2015年7月14日）

內容簡介

全書共分4部分，第1部分對化學計量學進行瞭總體介紹；第2部分概述瞭閱讀本書所需的相關數學和計算機基礎知識；第3部分詳細介紹瞭Chemometrics Add-In所包含化學計量學算法的原理和操作；第4部分是本書的附錄章節，包括Chemometrics Add-In的擴展功能、使用Chemometrics Add-In所提供的化學計量學方法對光譜數據的動力學建模示例，以及MATLAB�k的簡單初學者指南等內容。
本書可供化學、物理、生物、計算機、數學等相關專業技術人員和研究人員使用，還可作為相關專業高年級本科生及研究生的專業課參考書。

內頁插圖

目錄

第1部分導論001
第1章什麼是化學計量學？002
1.1化學計量學的主題002
1.2曆史上的題外話004
第2章這本書是關於什麼的？007
2.1有用的提示007
2.2本書大綱008
2.3標記法009
第3章Chemometrics Add-In的安裝010
3.1安裝010
3.2基本信息013
第4章關於化學計量學的更多讀物014
4.1書籍014
4.1.1基礎知識014
4.1.2化學計量學015
4.1.3補充讀物015
4.2互聯網016
4.2.1教程016
4.3期刊017
4.3.1化學計量學017
4.3.2分析化學017
4.3.3數學018
4.4軟件018
4.4.1專用程序包018
4.4.2通用統計學軟件包018
4.4.3免費軟件019

第2部分基礎知識020
第5章矩陣和嚮量021
5.1基礎知識021
5.1.1矩陣021
5.1.2矩陣的簡單運算022
5.1.3矩陣乘法023
5.1.4方陣024
5.1.5跡和行列式024
5.1.6嚮量025
5.1.7嚮量的簡單運算026
5.1.8嚮量的積026
5.1.9嚮量的範數027
5.1.10嚮量之間的夾角027
5.1.11矩陣的嚮量錶示028
5.1.12綫性相關嚮量028
5.1.13矩陣的秩028
5.1.14逆矩陣029
5.1.15僞逆029
5.1.16矩陣與嚮量的乘積030
5.2進階信息030
5.2.1綫性方程組030
5.2.2雙綫性型和二次型031
5.2.3正定矩陣031
5.2.4Cholesky分解031
5.2.5極分解031
5.2.6本徵值和本徵嚮量032
5.2.7本徵值032
5.2.8本徵嚮量033
5.2.9等價性和相似性034
5.2.10對角化034
5.2.11奇異值分解034
5.2.12嚮量空間035
5.2.13空間基036
5.2.14幾何解釋036
5.2.15基的不唯一性036
5.2.16子空間037
5.2.17投影037
第6章統計學038
6.1基礎知識038
6.1.1概率038
6.1.2隨機值039
6.1.3分布函數039
6.1.4數學期望039
6.1.5方差和標準差040
6.1.6矩040
6.1.7分位數040
6.1.8多變量分布041
6.1.9協方差和相關性041
6.1.10函數041
6.1.11標準化042
6.2主要的分布042
6.2.1二項分布042
6.2.2均勻分布043
6.2.3正態分布044
6.2.4卡方分布045
6.2.5Student分布047
6.2.6F分布048
6.2.7多元正態分布049
6.2.8僞隨機數050
6.3參數估計050
6.3.1樣本050
6.3.2異常值和極端值051
6.3.3統計總體051
6.3.4Statistics052
6.3.5樣本均值和方差052
6.3.6樣本協方差和相關性053
6.3.7順序統計量053
6.3.8經驗分布和直方圖054
6.3.9矩方法055
6.3.10極大似然方法056
6.4估計量的性質056
6.4.1一緻性056
6.4.2偏置057
6.4.3有效性057
6.4.4穩健性057
6.4.5正態樣本058
6.5置信估計058
6.5.1置信區域058
6.5.2置信區間059
6.5.3置信區間的示例059
6.5.4正態分布的置信區間059
6.6假設檢驗060
6.6.1假設060
6.6.2假設檢驗060
6.6.3第一類錯誤和第二類錯誤060
6.6.4示例061
6.6.5皮爾遜卡方檢驗061
6.6.6F檢驗062
6.7迴歸064
6.7.1簡單迴歸064
6.7.2最小二乘法064
6.7.3多元迴歸065
第7章Excel中的矩陣計算067
7.1基本信息067
7.1.1地區及語言067
7.1.2工作簿、工作錶和單元格069
7.1.3地址070
7.1.4區域072
7.1.5簡單運算073
7.1.6函數073
7.1.7重要函數075
7.1.8公式中的錯誤078
7.1.9公式拖拽079
7.1.10創建圖錶080
7.2矩陣運算081
7.2.1數組公式081
7.2.2數組公式的創建和編輯082
7.2.3最簡單的矩陣運算083
7.2.4訪問矩陣的一部分083
7.2.5一元運算085
7.2.6二元運算086
7.2.7迴歸087
7.2.8Excel 2003中的嚴重漏洞090
7.2.9虛擬數組090
7.3Excel功能的擴展091
7.3.1VBA編程091
7.3.2示例093
7.3.3宏的示例093
7.3.4用戶自定義函數示例096
7.3.5插件096
7.3.6插件的安裝097
第8章Excel中的投影方法099
8.1投影方法099
8.1.1概念和符號099
8.1.2主成分分析100
8.1.3PLS101
8.1.4數據預處理102
8.1.5教學示例103
8.2Chemometrics Add-In的應用103
8.2.1安裝103
8.2.2概述103
8.3主成分分析104
8.3.1ScoresPCA104
8.3.2LoadingsPCA105
8.4PLS106
8.4.1ScoresPLS106
8.4.2UScoresPLS107
8.4.3LoadingsPLS109
8.4.4WLoadingsPLS109
8.4.5QLoadingsPLS110
8.5PLS2111
8.5.1ScoresPLS2111
8.5.2UScoresPLS2112
8.5.3LoadingsPLS2114
8.5.4WLoadingsPLS2115
8.5.5QLoadingsPLS2115
8.6附加函數116
8.6.1MIdent116
8.6.2MIdentD2117
8.6.3MCutRows118
8.6.4MTrace118

第3部分化學計量學120
第9章主成分分析121
9.1基礎知識121
9.1.1數據121
9.1.2直觀方法122
9.1.3降維123
9.2主成分分析124
9.2.1格式規範124
9.2.2算法124
9.2.3主成分分析和奇異值分解125
9.2.4得分125
9.2.5載荷126
9.2.6特殊類型的數據127
9.2.7誤差128
9.2.8驗證130
9.2.9分解的“質量”131
9.2.10主成分數131
9.2.11主成分的不唯一性132
9.2.12數據預處理133
9.2.13杠杆和偏差133
9.3人群和國傢133
9.3.1示例133
9.3.2數據134
9.3.3數據探索135
9.3.4數據預處理136
9.3.5得分和載荷的計算137
9.3.6得分圖137
9.3.7載荷圖139
9.3.8殘差分析140
第10章校正143
10.1基礎知識143
10.1.1問題陳述143
10.1.2綫性和非綫性校正144
10.1.3校正和驗證146
10.1.4校正“質量”146
10.1.5不確定度、精密度和準確度148
10.1.6欠擬閤和過擬閤149
10.1.7多重共綫性150
10.1.8數據預處理152
10.2模擬數據152
10.2.1綫性準則152
10.2.2“純”光譜152
10.2.3“標準”樣品152
10.2.4X數據的創建153
10.2.5數據中心化154
10.2.6數據概覽154
10.3經典校正155
10.3.1單變量（單通道）校正155
10.3.2Vierordt法158
10.3.3間接校正160
10.4逆嚮校正162
10.4.1多元綫性校正163
10.4.2逐步校正164
10.5潛變量校正167
10.5.1投影方法167
10.5.2潛變量迴歸170
10.5.3潛變量校正的執行172
10.5.4主成分迴歸（PCR）172
10.5.5潛結構投影-1（PLS1）174
10.5.6潛結構投影-2（PLS2）177
10.6方法比較179
第11章分類184
11.1基礎知識184
11.1.1問題陳述184
11.1.2分類的類型185
11.1.3假設檢驗185
11.1.4分類中的錯誤186
11.1.5單類彆分類186
11.1.6訓練和驗證187
11.1.7有監督和無監督訓練187
11.1.8維數災難187
11.1.9數據預處理187
11.2數據189
11.2.1示例189
11.2.2數據子集189
11.2.3工作簿Iris.xls190
11.2.4主成分分析191
11.3有監督分類192
11.3.1綫性判彆分析192
11.3.2二次判彆分析197
11.3.3偏最小二乘判彆分析199
11.3.4SIMCA203
11.3.5k-最近鄰208
11.4無監督分類210
11.4.1再一次的主成分分析(再訪問)210
11.4.2K均值聚類211
第12章多元麯綫分辨215
12.1基礎知識215
12.1.1問題陳述215
12.1.2解的不確定性217
12.1.3可解性條件218
12.1.4兩種類型的數據219
12.1.5已知光譜或分布麯綫219
12.1.6主成分分析220
12.1.7主成分分析和多元麯綫分辨221
12.2模擬數據222
12.2.1示例222
12.2.2數據222
12.2.3主成分分析223
12.2.4直觀推導式演進特徵投影圖225
12.3因子分析226
12.3.1Procrustes分析226
12.3.2漸進因子分析227
12.3.3窗口因子分析231
12.4迭代方法233
12.4.1迭代目標轉換因子分析233
12.4.2交替最小二乘235

第4部分附錄238
第13章Chemometrics Add-In的擴展239
13.1使用虛擬數組239
13.1.1模擬數據239
13.1.2虛擬數組241
13.1.3數據預處理241
13.1.4分解241
13.1.5殘差的計算242
13.1.6本徵值的計算243
13.1.7正交距離的計算244
13.1.8杠杆值的計算245
13.2使用VBA編程246
13.2.1VBA的優點246
13.2.2真實數組的虛擬化247
13.2.3數據預處理247
13.2.4殘差的計算248
13.2.5本徵值的計算249
13.2.6正交距離的計算249
13.2.7杠杆值的計算250
第14章光譜數據的動力學建模252
14.1“灰色”建模方法252
14.1.1問題陳述252
14.1.2示例254
14.1.3數據254
14.1.4軟交替最小二乘法（Soft-ALS）255
14.1.5硬交替最小二乘法（Hard-ALS）257
14.1.6使用Solver插件258
第15章MATLAB：初學者指南262
15.1基礎知識262
15.1.1工作區262
15.1.2基本計算263
15.1.3迴顯264
15.1.4工作區的保存：MAT文件264
15.1.5日誌264
15.1.6幫助265
15.2矩陣266
15.2.1標量、嚮量和矩陣266
15.2.2訪問矩陣的元素267
15.2.3矩陣的基本運算267
15.2.4特殊矩陣268
15.2.5矩陣計算269
15.3Excel和MATLAB的集成270
15.3.1配置Excel270
15.3.2數據交換271
15.4編程272
15.4.1M-文件272
15.4.2腳本文件272
15.4.3函數文件274
15.4.4繪圖275
15.4.5圖的打印276
15.5示例程序276
15.5.1中心化和縮放277
15.5.2奇異值分解/主成分分析277
15.5.3主成分分析/NIPALS277
15.5.4PLS1278
15.5.5PLS2280

後記:第四範式283

前言/序言

化學計量學是一門非常實用的學科。要學習它，不僅要理解眾多的化學計量學方法，還應懂得這些方法的實際應用。這本書可以幫助讀者完成這項艱巨的任務。本書主要麵嚮那些對實驗數據分析感興趣的化學傢、物理學傢、生物學傢和其他專傢，也可以作為多元數據分析初學者的化學計量學入門讀物。
化學計量學培訓的常規方法是使用專門的程序（Unscrambler、SIMCA等）或者MATLAB�k。我們提齣自己特有的（化學計量學培訓）方法，這就是利用世界上最普及的程序Microsoft Excel�k提供的功能。但是，使用基本Excel係統很難實現最主要的一些化學計量學算法，例如主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）這類投影方法。因此，我們開發瞭對標準Excel版本的一個專門補充，稱為Chemometrics Add-In，這個插件可用於執行這些化學計量學算法的計算。
這本書不僅是一個多元數據分析技術的使用手冊，也是一個多元數據分析技術的實用指導。幾乎每章都附帶有一個專用的Excel工作簿，其中包含瞭與所討論技術有關的計算。為瞭更好地理解本書的素材，讀者應該經常查閱這些工作簿並盡力重復執行這些計算。在Wiley Book Support網站（http://booksupport.wiley.com）收集瞭帶有實例的工作簿以及Chemometrics Add-In。安裝指南在第3章中介紹。我們強烈建議學習這本書的時候安裝和使用該軟件（即Chemometrics Add-In）。
我的同事Oxana Rodionova博士在本書的編寫中發揮瞭非常重要的作用。她設計和完善瞭Chemometrics Add-In軟件，還幫助撰寫瞭本書的多個章節。因此，可以毫不誇張地說，沒有她的幫助這本書就不能完成。第15章是與我的學生Yevgeny V. Mikhailov一起撰寫的。
非常感謝編輯Svetlana和Pieter Rol為籌備本書做齣的大量貢獻。
我們計劃持續地修改和補充本書。歡迎讀者通過郵箱rcs@chph.ras.ru給我們發送您的意見和建議。

《Excel在化學計量學中的應用：實用指南》 本書並非一本關於Excel軟件操作技巧的教程，也不是一本純粹的化學計量學理論書籍。它是一份詳盡的操作指南，旨在教授讀者如何巧妙運用Microsoft Excel這款廣為人知的電子錶格軟件，將其強大的數據處理、可視化和基礎統計分析功能，應用於解決實際的化學計量學問題。我們相信，Excel作為一種易於獲取且功能強大的工具，能夠幫助許多非專業數據科學傢和實驗室研究人員，更高效地開展化學計量學相關的分析工作，從而深化對實驗數據的理解，並做齣更明智的科學決策。 本書將跳過Excel軟件本身冗長而基礎的功能介紹，直接切入化學計量學的核心應用場景。我們將假設讀者對Excel的基本界麵和常用操作（如單元格輸入、公式應用、圖錶創建等）已有一定程度的熟悉。在此基礎上，我們將聚焦於如何將Excel的特性與化學計量學的理念相結閤，為化學分析、過程控製、質量監測等領域提供一套切實可行的解決方案。 內容概述： 第一部分：Excel基礎在化學計量學中的復習與深化 盡管我們不打算進行基礎教學，但在此部分，我們將快速迴顧Excel在化學數據處理中的關鍵功能，並對其進行有針對性的深化。 數據導入與清洗： 學習如何高效導入不同來源的化學數據（如CSV、文本文件），並利用Excel的文本函數、查找和替換功能，以及條件格式化，快速識彆和修正數據中的錯誤、缺失值或不一緻之處。我們將探討如何建立結構化的數據集，為後續分析奠定基礎。 公式與函數的進階應用： 除瞭基本的算術運算，我們將深入講解Excel在統計、數學和邏輯運算方麵的強大函數，如SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, VLOOKUP, INDEX/MATCH, IF/OR/AND等。特彆地，我們會展示如何利用這些函數構建復雜的數據處理流程，實現自動化計算和數據轉換。 數據可視化： Excel圖錶功能的全麵探索。我們將不僅僅停留在創建基本的散點圖、摺綫圖，而是重點展示如何利用散點圖矩陣、箱綫圖、誤差條圖、雷達圖等，直觀地展示化學數據的分布、趨勢、相關性和組間差異。我們將討論圖錶美化技巧，確保圖錶清晰、專業且信息傳達準確。 第二部分：化學計量學核心概念在Excel中的實現 本部分是本書的核心，我們將具體展示如何將化學計量學的關鍵理論和方法，通過Excel的工具來實現。 描述性統計與數據探索： 利用Excel的“數據分析”工具庫（包括“描述統計”、“直方圖”、“迴歸”等）快速獲取數據的中心趨勢、離散程度、分布形態。我們將學習如何解讀這些統計量，並結閤Excel圖錶，進行初步的數據探索和假設檢驗。 數據預處理技術： 歸一化與標準化： 介紹常用的歸一化（Min-Max Scaling）和標準化（Z-score Standardization）方法，並通過Excel公式演示如何在不同尺度的數據集上應用它們，以消除量綱影響，為建模做好準備。 平滑與去噪： 探討使用移動平均法（Moving Average）等簡單技術，在Excel中對光譜或時間序列數據進行初步的平滑處理，以降低噪聲對後續分析的影響。 基綫校正： 演示如何通過Excel的趨勢綫功能，識彆和扣除光譜數據中的基綫漂移，獲取更清晰的信號。 相關性分析與探索性因子分析（EFA）的初步探索： 相關係數矩陣： 利用Excel的CORREL函數，計算變量之間的相關係數，並以熱力圖的形式展示，直觀地識彆變量間的綫性關係。 主成分分析（PCA）的簡化應用： 雖然Excel本身不直接提供PCA算法，但我們將展示如何利用Excel的“數據分析”工具中的“迴歸”功能，逐步進行主成分提取和得分計算。我們還將討論如何利用Excel圖錶，可視化主成分的方差貢獻率和主成分得分，輔助理解數據的內在結構。 迴歸分析： 多元綫性迴歸（MLR）： 詳細演示如何使用Excel的“數據分析”工具庫中的“迴歸”功能，建立多元綫性迴歸模型。我們將指導讀者如何解讀迴歸輸齣的各種統計量，如R方、調整R方、p值、迴歸係數等，並進行模型診斷（如殘差分析）。 非綫性迴歸的近似處理： 對於Excel不直接支持的復雜非綫性迴歸，我們將演示如何利用Excel的“趨勢綫”功能，探索不同類型的擬閤麯綫（如指數、對數、多項式），並獲取近似的擬閤參數，用於簡單的定量分析。 聚類分析的初步應用： 層次聚類： 介紹層次聚類基本思想，並演示如何在Excel中手動或通過簡單的公式，計算樣本間的距離矩陣，以及如何基於距離矩陣，構建簡單的層次聚類樹。 K-Means聚類： 盡管Excel不直接內置K-Means算法，但我們將展示如何通過迭代的公式和條件判斷，在Excel中實現K-Means聚類的過程，並可視化聚類結果。 第三部分：化學計量學在特定領域的Excel應用實踐 本部分將把前麵介紹的方法應用於具體的化學應用場景。 光譜數據分析： UV-Vis光譜數據處理： 利用Excel處理吸光度數據，繪製吸光度麯綫，進行基綫校正，並結閤迴歸分析，進行簡單濃度的定量測定。 紅外（IR）光譜數據初步處理： 演示如何處理IR譜圖數據，進行峰識彆的初步嘗試，並利用Excel的散點圖和可視化功能，對比不同樣品的IR譜圖。 質量控製（QC）圖錶的構建與分析： 控製圖（Control Charts）： 介紹X-bar和R控製圖、p控製圖等基礎QC圖錶的概念，並利用Excel的公式和圖錶功能，自動計算控製限，繪製控製圖，幫助監控生産過程的穩定性。 能力指數（Cp, Cpk）的計算： 演示如何利用Excel公式，計算過程能力指數，評估過程滿足規格要求的能力。 實驗設計（DOE）的簡化應用： 析因設計（Factorial Design）的數據整理與初步分析： 對於簡單的二水平析因設計，我們將展示如何利用Excel錶格管理實驗數據，並利用ANOVA（方差分析）的思路，通過Excel的公式計算主效應和交互效應。 本書特色： 實用性強： 聚焦於Excel實際操作，提供可復製的代碼段和詳細的步驟說明，讓讀者能夠快速上手。 循序漸進： 從基礎的數據處理能力，逐步深入到化學計量學的核心方法，確保讀者能夠逐步掌握。 可視化導嚮： 強調利用Excel的圖錶功能，將抽象的數據分析結果轉化為直觀的圖形，便於理解和溝通。 低門檻： 針對擁有Excel使用基礎，但缺乏專業統計軟件操作經驗的化學工作者，提供瞭一條低成本、高效率的學習路徑。 強調理解： 在展示操作方法的同時，也會適度解釋所涉及的化學計量學概念，幫助讀者理解“為什麼”這樣做，而不僅僅是“怎麼做”。 通過本書的學習，讀者將能夠擺脫繁瑣的手工計算，高效地處理化學實驗數據，藉助Excel這款熟悉的工具，深入挖掘數據中的信息，提升化學分析和科研工作的效率與準確性。無論您是實驗室分析師、質量控製工程師，還是化學專業的學生，本書都將成為您手中得力的助手。

評分☆☆☆☆☆

《Excel中的化學計量學》這本書，在我看來，更像是一本“化學計量學的實踐指南”，而非一本純粹的學術專著。它以Excel為載體，將化學計量學的理論知識與實際操作緊密結閤，為讀者提供瞭一條清晰的學習路徑。我過去對化學計量學一直存在一種“畏難情緒”，總覺得它是一門需要深厚數學功底和專業軟件技能的學科。然而，這本書徹底打消瞭我的顧慮。作者以一種極其友好的方式，從Excel最基礎的數據處理功能講起，逐步引入化學計量學的核心概念，如迴歸分析、模式識彆、降維等。例如，在講解“多元綫性迴歸”時，作者並沒有直接給齣復雜的數學公式，而是通過一個具體的例子，演示如何利用Excel的“數據分析”工具箱中的“迴歸”功能，來構建模型，並詳細解讀輸齣結果中的係數、p值、R方值等重要參數。更讓我驚喜的是，書中還演示瞭如何利用Excel的圖錶功能，將迴歸結果可視化，例如繪製實際值與預測值之間的散點圖，這讓抽象的統計量變得生動形象。我尤其欣賞書中關於“數據預處理”的詳盡講解。在實際的化學分析中，數據的質量直接影響到模型的可靠性。作者在書中詳細介紹瞭各種數據預處理方法，如異常值檢測、數據平滑、變量歸一化等，並一一演示瞭如何在Excel中實現這些操作。這讓我認識到，即使是Excel，也能成為強大的數據清洗和整理工具。這本書的價值在於，它讓我這個原本對化學計量學知之甚少的讀者，能夠藉助Excel，輕鬆地進行初步的數據分析和建模，這極大地增強瞭我解決實際化學問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，如同一顆璀璨的明珠，照亮瞭我學習化學計量學的道路。我一直對如何利用Excel這樣一個普及率極高的工具來處理復雜的化學數據感到好奇，卻苦於找不到閤適的入門指導。《Excel中的化學計量學》正是這樣一本集理論與實踐於一體的寶典。它以Excel的強大功能為基礎，將抽象的化學計量學概念，如迴歸分析、主成分分析、聚類分析等，以一種非常直觀、易懂的方式呈現齣來。我尤其贊賞書中對“變量選擇”方法的介紹。在進行建模時，選擇哪些變量進入模型，對模型的性能有著至關重要的影響。作者在書中詳細演示瞭如何利用Excel的“排序”、“篩選”以及一些簡單的公式，來輔助進行變量的選擇，從而構建齣更具解釋性和預測性的模型。這讓我能夠更好地理解數據之間的關係，並優化我的分析策略。此外，書中關於“模型驗證”的講解也十分細緻。建立模型僅僅是第一步，如何評估模型的可靠性和泛化能力同樣重要。作者在書中提供瞭多種實用的模型驗證方法，並詳細說明瞭如何在Excel中實現這些方法，例如殘差分析、交叉驗證等。通過這些練習，我不僅學會瞭如何評價一個模型的優劣，還深刻理解瞭過擬閤和欠擬閤的概念，這對我今後的建模工作有著深遠的指導意義。這本書讓我認識到，即使是Excel這樣看似簡單的工具，也能蘊含如此強大的數據分析潛力，隻要掌握瞭正確的方法和思路。

評分☆☆☆☆☆

《Excel中的化學計量學》這本書，簡直是化學計量學領域的一股清流。我之前接觸過一些化學計量學的入門書籍，但它們要麼過於理論化，要麼需要掌握復雜的編程語言，這讓我總是難以堅持下去。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它以Excel為平颱，將化學計量學的核心概念和應用技巧，以一種極其平易近人的方式呈現齣來。我尤其欣賞書中對“光譜數據處理”的詳細講解。在很多化學分析中，光譜數據是主要的分析對象，而其處理過程往往需要用到化學計量學的方法。書中詳細演示瞭如何利用Excel來讀取、預處理（如基綫校正、平滑、歸一化）和分析光譜數據，例如使用多元綫性迴歸來定量分析混閤物的成分。這對於我這樣需要處理大量光譜數據的研究人員來說，簡直是救星。更讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用Excel的“數據分析”工具箱，來實現一些高級的化學計量學方法，例如“樣本選擇”和“外標法校準”。這些原本需要專業軟件纔能實現的功能，在這本書中得到瞭清晰的演示。通過學習這些內容，我不僅能夠更有效地處理和分析我的實驗數據，還能夠對模型的可靠性和準確性進行更深入的評估。這本書的價值，不僅僅在於提供瞭一種新的數據分析工具，更重要的是，它培養瞭我運用科學方法解決實際化學問題的能力，讓我能夠更加自信地麵對未來的科研挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行不久的分析化學研究生，我常常在麵對海量的實驗數據時感到茫然，不知道從何下手進行有效的分析。市麵上關於化學計量學的書籍，要麼過於理論化，要麼依賴於昂貴的專業軟件，這讓我感到非常無助。《Excel中的化學計量學》這本書的齣現，宛如黑暗中的一道曙光。它用一種非常親切、易懂的語言，將原本高深莫測的化學計量學原理，巧妙地融入到日常辦公軟件Excel的操作中。我從未想過，Excel強大的數據處理和可視化能力，竟然可以被如此充分地挖掘和利用，以解決復雜的化學計量學問題。書中對一些經典化學計量學方法的介紹，如偏最小二乘迴歸（PLSR），都做得非常細緻。作者一步步地展示瞭如何將實驗數據導入Excel，如何進行數據預處理，如何利用Excel的函數和插件來構建PLSR模型，以及如何解讀模型的各項參數，例如解釋方差、預測能力等。我尤其喜歡書中關於模型診斷的部分，作者提供瞭多種直觀的圖錶來幫助讀者理解模型的擬閤情況和預測誤差，這讓我對模型的可靠性有瞭更清晰的認識。這本書並沒有迴避化學計量學中的挑戰，反而將其轉化為可以一步步剋服的難點。例如，在講解如何處理多變量共綫性問題時，作者通過Excel的輔助工具，生動地展示瞭如何通過主成分分析來降低數據的維度，從而減輕共綫性的影響。這種循序漸進的教學方式，讓我能夠紮實地掌握每一個知識點，並能融會貫通。這本書的價值遠不止於教會我使用Excel進行化學計量學分析，更重要的是，它培養瞭我運用數據驅動思維來解決化學問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Excel中的化學計量學》，我纔真正體會到“化繁為簡”的深刻含義。在過去的學習和工作中，我一直認為化學計量學是一門高高在上的學科，需要專業的統計軟件和深厚的數學功底纔能駕馭。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它以Excel為平颱，將化學計量學的核心概念和應用技巧“移植”到瞭一個許多人都熟悉的環境中。這種“拿來即用”的模式，極大地降低瞭學習門檻，讓我這個非統計學背景的化學工作者也能輕鬆入門。書中對各種化學計量學方法的講解，都緊密結閤Excel的函數和工具，比如在講解主成分分析（PCA）時，作者詳細演示瞭如何利用Excel的數據透視錶和條件格式等功能，來輔助理解數據的方差貢獻率和主成分得分。這種將抽象概念具象化的教學方式，讓我能夠迅速抓住核心要點，而不是被復雜的數學推導所睏擾。我尤其喜歡書中對於模型驗證部分的講解。在實際的化學分析中，建立模型隻是第一步，如何評估模型的可靠性和泛化能力同樣至關重要。作者在書中提供瞭多種實用的模型驗證方法，並詳細說明瞭如何在Excel中實現這些方法，例如交叉驗證。通過這些練習，我不僅學會瞭如何評價一個模型的優劣，還深刻理解瞭過擬閤和欠擬閤的概念，這對我今後的建模工作有著深遠的指導意義。這本書不僅僅是教我如何“操作Excel”，更是教我如何“思考”和“分析”化學數據。它讓我意識到，即使是Excel這樣看似簡單的工具，也能蘊含如此強大的數據分析潛力，隻要掌握瞭正確的方法和思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭用Excel進行復雜化學數據分析的無限可能。我一直在尋找一種能夠將Excel的易用性與化學計量學的強大功能相結閤的學習資源，而《Excel中的化學計量學》正是這樣一本難得的著作。作者的敘述風格非常流暢，並且深入淺齣，使得即使是初學者也能輕鬆理解。我最喜歡書中對“主成分分析（PCA）”的講解。通常，PCA被認為是比較高深的統計方法，需要專業的軟件支持。然而，在這本書中，作者巧妙地利用Excel的“數據分析”工具箱中的“主成分分析”插件（或通過VBA編程實現），詳細演示瞭如何進行降維，如何解讀主成分的方差貢獻率，以及如何繪製得分圖和載荷圖。這讓我能夠直觀地理解數據中的主要變異來源，以及哪些變量對主成分影響最大。此外，書中關於“聚類分析”的講解也給我留下瞭深刻的印象。作者展示瞭如何利用Excel的“數據透視錶”和“排序”功能，來輔助進行層次聚類和劃分聚類，並通過散點圖等可視化手段，直觀地展示聚類結果。這讓原本抽象的分類算法，變得觸手可及。我尤其要強調的是，這本書不僅僅是停留在“如何操作”層麵，更注重“為什麼這麼做”的科學原理。作者在講解每一種方法時，都會深入淺齣地解釋其背後的統計學原理，並說明其在化學分析中的應用價值。這讓我不僅學會瞭如何使用Excel進行化學計量學分析，更重要的是，我理解瞭這些分析方法為何有效，以及如何根據具體問題選擇閤適的分析策略。

評分☆☆☆☆☆

老實說，一開始我帶著半信半疑的態度翻開瞭《Excel中的化學計量學》，因為我一直認為化學計量學與Excel這樣基礎的辦公軟件是風馬牛不相及的。但這本書在短短幾頁之內就徹底打消瞭我的疑慮，並讓我驚嘆不已。作者的功力可見一斑，他能夠將原本需要復雜編程和專業軟件纔能實現的化學計量學算法，巧妙地“翻譯”成Excel中的公式、函數和宏。這對於像我這樣，雖然掌握瞭基礎化學知識，但在數據分析方麵比較薄弱的研究人員來說，簡直是天賜的禮物。我最欣賞的是書中對“可視化”的強調。化學計量學分析的結果，如果僅僅是冷冰冰的數字，很難讓人直觀理解。而這本書則充分利用瞭Excel強大的圖錶功能，例如散點圖、摺綫圖、三維圖等，將復雜的模型結果、數據分布、成分變化趨勢等，以最直觀、最易於理解的方式呈現齣來。我印象深刻的是在介紹模型校準時，作者展示瞭如何利用Excel繪製校準麯綫，並計算齣迴歸方程和相關係數，同時還演示瞭如何通過“數據分析”工具箱中的“迴歸”功能，來得到更全麵的統計信息，包括置信區間和預測區間。這讓我對模型的不確定性有瞭更深刻的理解。此外，書中對於“數據探索性分析”的講解也十分精彩。在進行正式建模之前，對數據進行深入的探索和理解是至關重要的。作者利用Excel的排序、篩選、條件格式、數據透視錶等功能，教會讀者如何快速識彆數據的分布特徵、異常值、變量之間的潛在關係，為後續的模型構建打下瞭堅實的基礎。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這麼做”，這對於提升我的科學研究水平至關重要。

評分☆☆☆☆☆

《Excel中的化學計量學》這本書，對我來說，是一次顛覆性的學習體驗。我長期以來都認為化學計量學是一門高深莫測的學科，需要專業的統計軟件和復雜的數學推導。然而，這本書卻以Excel這個我們日常辦公中最常用的軟件為載體，將化學計量學的精髓巧妙地展現齣來，極大地降低瞭學習門檻。我印象最深刻的是書中對“實驗設計”（Design of Experiments, DOE）的講解。通常，DOE被認為是一項復雜的工作，需要專業的統計軟件來規劃和分析。但是，在這本書中，作者通過Excel的錶格功能和一些簡單的計算，就能夠清晰地演示如何進行全因子設計、部分因子設計，以及如何解讀分析方差（ANOVA）錶。這讓我能夠更有效地規劃我的實驗，從而獲取更有價值的數據。此外，書中對“信號處理”的講解也讓我受益匪淺。在很多化學分析中，原始信號往往包含噪聲，需要進行平滑和濾波處理。作者在書中詳細演示瞭如何利用Excel的各種函數和宏，來實現各種濾波算法，如移動平均濾波、Savitzky-Golay濾波等。這使得我能夠更清晰地提取信號中的有用信息，從而提高分析的準確性。這本書不僅僅是教會我如何使用Excel進行化學計量學分析，更重要的是，它培養瞭我用數據驅動思維來解決化學問題的能力，讓我能夠更自信地麵對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特之處在於其“落地性”和“普適性”。在許多化學實驗室中，Excel是日常工作中不可或缺的工具，而《Excel中的化學計量學》則充分利用瞭這一優勢，將原本高門檻的化學計量學知識，通過Excel這一大眾化的平颱進行瞭傳播。我之前嘗試過一些介紹化學計量學的書籍，但往往因為需要學習新的軟件，或者理解抽象的數學概念而半途而廢。這本書則完全不同，它從Excel的基本操作齣發，逐步引導讀者理解化學計量學的核心理念。例如，在講解“降維”這一重要概念時，作者並沒有一開始就拋齣高深的矩陣分解理論，而是先通過Excel的“排序”和“篩選”功能，展示如何從海量數據中提取關鍵信息，然後纔逐步引入主成分分析（PCA）的思想，並用Excel的“數據分析”工具箱來演示如何計算主成分得分。這種由淺入深的教學方式，讓我這個對數學模型不太敏感的讀者，也能輕鬆理解其中的奧妙。我尤其喜歡書中對“模型選擇”的討論。在實際的化學分析中，如何選擇最適閤的模型來描述數據，是一項重要的任務。作者在書中提供瞭多種模型評估指標，並詳細演示瞭如何在Excel中計算和可視化這些指標，例如均方根誤差（RMSE）、決定係數（R2）等。通過這些練習，我學會瞭如何客觀地評價不同模型的優劣，從而做齣更明智的選擇。這本書不僅教會瞭我如何利用Excel進行化學計量學分析，更重要的是，它培養瞭我用數據說話、用證據支持結論的科學思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的到來，如同一場及時雨，澆灌瞭我心中長久以來對化學計量學知識的渴求。我一直對如何用Excel這樣一個大眾化、易於上手的工具來處理復雜的化學數據感到好奇，卻又苦於找不到閤適的入門指導。市麵上關於化學計量學的書籍大多晦澀難懂，充斥著高深的數學模型和專業的術語，讓我望而卻步。而《Excel中的化學計量學》則完全打破瞭這一藩籬。它以一種極其接地氣的方式，從最基礎的Excel操作講起，一步步引導讀者理解化學計量學的基本原理，並將其巧妙地應用於實際的數據分析中。我最欣賞的是作者在講解過程中，總是會穿插一些生動的案例，這些案例不僅僅是枯燥的數字，而是真實存在的化學實驗場景，讓我能夠立刻將書中的知識與自己的實際工作聯係起來。例如，在講解多元綫性迴歸時，作者並沒有直接拋齣公式，而是先描述瞭一個分析樣品中多種成分含量的情景，然後展示瞭如何通過Excel的“數據分析”工具箱，構建迴歸模型，並一步步解讀模型的各項指標，如R方值、p值等。更令人驚喜的是，書中還詳細介紹瞭如何利用Excel的圖錶功能，將復雜的迴歸結果可視化，使得數據的趨勢和關係一目瞭然。這對於我這樣習慣於通過圖錶來理解數據的讀者來說，簡直是福音。此外，書中對於數據預處理的講解也十分到位，包括異常值檢測、缺失值填補、數據平滑等，這些都是進行可靠化學計量學分析的基礎，而作者將其融入Excel操作流程中，讓學習過程變得既高效又有趣。我迫不及待地想要將書中學習到的方法應用到我自己的科研項目中，相信它會極大地提升我的數據分析能力。