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阿列克谢，L.，波莫兰采夫（Alexey，L.，Pomerantsev） 著

图书标签:

• 化学计量学
• Excel
• 数据分析
• 化学
• 科学计算
• 数据处理
• 实验数据
• 定量分析
• 统计学
• 电子表格

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122310996

版次：1

商品编码：12316706

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：286

字数：360000

正文语种：中文

编辑推荐

“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)

这本书的内容非常有趣，作者写得非常好，包含了化学计量学的主要内容。（《化学计量学》杂志，2015年7月14日）

内容简介

全书共分4部分，第1部分对化学计量学进行了总体介绍；第2部分概述了阅读本书所需的相关数学和计算机基础知识；第3部分详细介绍了Chemometrics Add-In所包含化学计量学算法的原理和操作；第4部分是本书的附录章节，包括Chemometrics Add-In的扩展功能、使用Chemometrics Add-In所提供的化学计量学方法对光谱数据的动力学建模示例，以及MATLAB�k的简单初学者指南等内容。
本书可供化学、物理、生物、计算机、数学等相关专业技术人员和研究人员使用，还可作为相关专业高年级本科生及研究生的专业课参考书。

内页插图

目录

第1部分导论001
第1章什么是化学计量学？002
1.1化学计量学的主题002
1.2历史上的题外话004
第2章这本书是关于什么的？007
2.1有用的提示007
2.2本书大纲008
2.3标记法009
第3章Chemometrics Add-In的安装010
3.1安装010
3.2基本信息013
第4章关于化学计量学的更多读物014
4.1书籍014
4.1.1基础知识014
4.1.2化学计量学015
4.1.3补充读物015
4.2互联网016
4.2.1教程016
4.3期刊017
4.3.1化学计量学017
4.3.2分析化学017
4.3.3数学018
4.4软件018
4.4.1专用程序包018
4.4.2通用统计学软件包018
4.4.3免费软件019

第2部分基础知识020
第5章矩阵和向量021
5.1基础知识021
5.1.1矩阵021
5.1.2矩阵的简单运算022
5.1.3矩阵乘法023
5.1.4方阵024
5.1.5迹和行列式024
5.1.6向量025
5.1.7向量的简单运算026
5.1.8向量的积026
5.1.9向量的范数027
5.1.10向量之间的夹角027
5.1.11矩阵的向量表示028
5.1.12线性相关向量028
5.1.13矩阵的秩028
5.1.14逆矩阵029
5.1.15伪逆029
5.1.16矩阵与向量的乘积030
5.2进阶信息030
5.2.1线性方程组030
5.2.2双线性型和二次型031
5.2.3正定矩阵031
5.2.4Cholesky分解031
5.2.5极分解031
5.2.6本征值和本征向量032
5.2.7本征值032
5.2.8本征向量033
5.2.9等价性和相似性034
5.2.10对角化034
5.2.11奇异值分解034
5.2.12向量空间035
5.2.13空间基036
5.2.14几何解释036
5.2.15基的不唯一性036
5.2.16子空间037
5.2.17投影037
第6章统计学038
6.1基础知识038
6.1.1概率038
6.1.2随机值039
6.1.3分布函数039
6.1.4数学期望039
6.1.5方差和标准差040
6.1.6矩040
6.1.7分位数040
6.1.8多变量分布041
6.1.9协方差和相关性041
6.1.10函数041
6.1.11标准化042
6.2主要的分布042
6.2.1二项分布042
6.2.2均匀分布043
6.2.3正态分布044
6.2.4卡方分布045
6.2.5Student分布047
6.2.6F分布048
6.2.7多元正态分布049
6.2.8伪随机数050
6.3参数估计050
6.3.1样本050
6.3.2异常值和极端值051
6.3.3统计总体051
6.3.4Statistics052
6.3.5样本均值和方差052
6.3.6样本协方差和相关性053
6.3.7顺序统计量053
6.3.8经验分布和直方图054
6.3.9矩方法055
6.3.10极大似然方法056
6.4估计量的性质056
6.4.1一致性056
6.4.2偏置057
6.4.3有效性057
6.4.4稳健性057
6.4.5正态样本058
6.5置信估计058
6.5.1置信区域058
6.5.2置信区间059
6.5.3置信区间的示例059
6.5.4正态分布的置信区间059
6.6假设检验060
6.6.1假设060
6.6.2假设检验060
6.6.3第一类错误和第二类错误060
6.6.4示例061
6.6.5皮尔逊卡方检验061
6.6.6F检验062
6.7回归064
6.7.1简单回归064
6.7.2最小二乘法064
6.7.3多元回归065
第7章Excel中的矩阵计算067
7.1基本信息067
7.1.1地区及语言067
7.1.2工作簿、工作表和单元格069
7.1.3地址070
7.1.4区域072
7.1.5简单运算073
7.1.6函数073
7.1.7重要函数075
7.1.8公式中的错误078
7.1.9公式拖拽079
7.1.10创建图表080
7.2矩阵运算081
7.2.1数组公式081
7.2.2数组公式的创建和编辑082
7.2.3最简单的矩阵运算083
7.2.4访问矩阵的一部分083
7.2.5一元运算085
7.2.6二元运算086
7.2.7回归087
7.2.8Excel 2003中的严重漏洞090
7.2.9虚拟数组090
7.3Excel功能的扩展091
7.3.1VBA编程091
7.3.2示例093
7.3.3宏的示例093
7.3.4用户自定义函数示例096
7.3.5插件096
7.3.6插件的安装097
第8章Excel中的投影方法099
8.1投影方法099
8.1.1概念和符号099
8.1.2主成分分析100
8.1.3PLS101
8.1.4数据预处理102
8.1.5教学示例103
8.2Chemometrics Add-In的应用103
8.2.1安装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附加函数116
8.6.1MIdent116
8.6.2MIdentD2117
8.6.3MCutRows118
8.6.4MTrace118

第3部分化学计量学120
第9章主成分分析121
9.1基础知识121
9.1.1数据121
9.1.2直观方法122
9.1.3降维123
9.2主成分分析124
9.2.1格式规范124
9.2.2算法124
9.2.3主成分分析和奇异值分解125
9.2.4得分125
9.2.5载荷126
9.2.6特殊类型的数据127
9.2.7误差128
9.2.8验证130
9.2.9分解的“质量”131
9.2.10主成分数131
9.2.11主成分的不唯一性132
9.2.12数据预处理133
9.2.13杠杆和偏差133
9.3人群和国家133
9.3.1示例133
9.3.2数据134
9.3.3数据探索135
9.3.4数据预处理136
9.3.5得分和载荷的计算137
9.3.6得分图137
9.3.7载荷图139
9.3.8残差分析140
第10章校正143
10.1基础知识143
10.1.1问题陈述143
10.1.2线性和非线性校正144
10.1.3校正和验证146
10.1.4校正“质量”146
10.1.5不确定度、精密度和准确度148
10.1.6欠拟合和过拟合149
10.1.7多重共线性150
10.1.8数据预处理152
10.2模拟数据152
10.2.1线性准则152
10.2.2“纯”光谱152
10.2.3“标准”样品152
10.2.4X数据的创建153
10.2.5数据中心化154
10.2.6数据概览154
10.3经典校正155
10.3.1单变量（单通道）校正155
10.3.2Vierordt法158
10.3.3间接校正160
10.4逆向校正162
10.4.1多元线性校正163
10.4.2逐步校正164
10.5潜变量校正167
10.5.1投影方法167
10.5.2潜变量回归170
10.5.3潜变量校正的执行172
10.5.4主成分回归（PCR）172
10.5.5潜结构投影-1（PLS1）174
10.5.6潜结构投影-2（PLS2）177
10.6方法比较179
第11章分类184
11.1基础知识184
11.1.1问题陈述184
11.1.2分类的类型185
11.1.3假设检验185
11.1.4分类中的错误186
11.1.5单类别分类186
11.1.6训练和验证187
11.1.7有监督和无监督训练187
11.1.8维数灾难187
11.1.9数据预处理187
11.2数据189
11.2.1示例189
11.2.2数据子集189
11.2.3工作簿Iris.xls190
11.2.4主成分分析191
11.3有监督分类192
11.3.1线性判别分析192
11.3.2二次判别分析197
11.3.3偏最小二乘判别分析199
11.3.4SIMCA203
11.3.5k-最近邻208
11.4无监督分类210
11.4.1再一次的主成分分析(再访问)210
11.4.2K均值聚类211
第12章多元曲线分辨215
12.1基础知识215
12.1.1问题陈述215
12.1.2解的不确定性217
12.1.3可解性条件218
12.1.4两种类型的数据219
12.1.5已知光谱或分布曲线219
12.1.6主成分分析220
12.1.7主成分分析和多元曲线分辨221
12.2模拟数据222
12.2.1示例222
12.2.2数据222
12.2.3主成分分析223
12.2.4直观推导式演进特征投影图225
12.3因子分析226
12.3.1Procrustes分析226
12.3.2渐进因子分析227
12.3.3窗口因子分析231
12.4迭代方法233
12.4.1迭代目标转换因子分析233
12.4.2交替最小二乘235

第4部分附录238
第13章Chemometrics Add-In的扩展239
13.1使用虚拟数组239
13.1.1模拟数据239
13.1.2虚拟数组241
13.1.3数据预处理241
13.1.4分解241
13.1.5残差的计算242
13.1.6本征值的计算243
13.1.7正交距离的计算244
13.1.8杠杆值的计算245
13.2使用VBA编程246
13.2.1VBA的优点246
13.2.2真实数组的虚拟化247
13.2.3数据预处理247
13.2.4残差的计算248
13.2.5本征值的计算249
13.2.6正交距离的计算249
13.2.7杠杆值的计算250
第14章光谱数据的动力学建模252
14.1“灰色”建模方法252
14.1.1问题陈述252
14.1.2示例254
14.1.3数据254
14.1.4软交替最小二乘法（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：初学者指南262
15.1基础知识262
15.1.1工作区262
15.1.2基本计算263
15.1.3回显264
15.1.4工作区的保存：MAT文件264
15.1.5日志264
15.1.6帮助265
15.2矩阵266
15.2.1标量、向量和矩阵266
15.2.2访问矩阵的元素267
15.2.3矩阵的基本运算267
15.2.4特殊矩阵268
15.2.5矩阵计算269
15.3Excel和MATLAB的集成270
15.3.1配置Excel270
15.3.2数据交换271
15.4编程272
15.4.1M-文件272
15.4.2脚本文件272
15.4.3函数文件274
15.4.4绘图275
15.4.5图的打印276
15.5示例程序276
15.5.1中心化和缩放277
15.5.2奇异值分解/主成分分析277
15.5.3主成分分析/NIPALS277
15.5.4PLS1278
15.5.5PLS2280

后记:第四范式283

前言/序言

化学计量学是一门非常实用的学科。要学习它，不仅要理解众多的化学计量学方法，还应懂得这些方法的实际应用。这本书可以帮助读者完成这项艰巨的任务。本书主要面向那些对实验数据分析感兴趣的化学家、物理学家、生物学家和其他专家，也可以作为多元数据分析初学者的化学计量学入门读物。
化学计量学培训的常规方法是使用专门的程序（Unscrambler、SIMCA等）或者MATLAB�k。我们提出自己特有的（化学计量学培训）方法，这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系统很难实现最主要的一些化学计量学算法，例如主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）这类投影方法。因此，我们开发了对标准Excel版本的一个专门补充，称为Chemometrics Add-In，这个插件可用于执行这些化学计量学算法的计算。
这本书不仅是一个多元数据分析技术的使用手册，也是一个多元数据分析技术的实用指导。几乎每章都附带有一个专用的Excel工作簿，其中包含了与所讨论技术有关的计算。为了更好地理解本书的素材，读者应该经常查阅这些工作簿并尽力重复执行这些计算。在Wiley Book Support网站（http://booksupport.wiley.com）收集了带有实例的工作簿以及Chemometrics Add-In。安装指南在第3章中介绍。我们强烈建议学习这本书的时候安装和使用该软件（即Chemometrics Add-In）。
我的同事Oxana Rodionova博士在本书的编写中发挥了非常重要的作用。她设计和完善了Chemometrics Add-In软件，还帮助撰写了本书的多个章节。因此，可以毫不夸张地说，没有她的帮助这本书就不能完成。第15章是与我的学生Yevgeny V. Mikhailov一起撰写的。
非常感谢编辑Svetlana和Pieter Rol为筹备本书做出的大量贡献。
我们计划持续地修改和补充本书。欢迎读者通过邮箱rcs@chph.ras.ru给我们发送您的意见和建议。

《Excel在化学计量学中的应用：实用指南》 本书并非一本关于Excel软件操作技巧的教程，也不是一本纯粹的化学计量学理论书籍。它是一份详尽的操作指南，旨在教授读者如何巧妙运用Microsoft Excel这款广为人知的电子表格软件，将其强大的数据处理、可视化和基础统计分析功能，应用于解决实际的化学计量学问题。我们相信，Excel作为一种易于获取且功能强大的工具，能够帮助许多非专业数据科学家和实验室研究人员，更高效地开展化学计量学相关的分析工作，从而深化对实验数据的理解，并做出更明智的科学决策。 本书将跳过Excel软件本身冗长而基础的功能介绍，直接切入化学计量学的核心应用场景。我们将假设读者对Excel的基本界面和常用操作（如单元格输入、公式应用、图表创建等）已有一定程度的熟悉。在此基础上，我们将聚焦于如何将Excel的特性与化学计量学的理念相结合，为化学分析、过程控制、质量监测等领域提供一套切实可行的解决方案。 内容概述： 第一部分：Excel基础在化学计量学中的复习与深化 尽管我们不打算进行基础教学，但在此部分，我们将快速回顾Excel在化学数据处理中的关键功能，并对其进行有针对性的深化。 数据导入与清洗： 学习如何高效导入不同来源的化学数据（如CSV、文本文件），并利用Excel的文本函数、查找和替换功能，以及条件格式化，快速识别和修正数据中的错误、缺失值或不一致之处。我们将探讨如何建立结构化的数据集，为后续分析奠定基础。 公式与函数的进阶应用： 除了基本的算术运算，我们将深入讲解Excel在统计、数学和逻辑运算方面的强大函数，如SUMIFS, COUNTIFS, AVERAGEIFS, VLOOKUP, INDEX/MATCH, IF/OR/AND等。特别地，我们会展示如何利用这些函数构建复杂的数据处理流程，实现自动化计算和数据转换。 数据可视化： Excel图表功能的全面探索。我们将不仅仅停留在创建基本的散点图、折线图，而是重点展示如何利用散点图矩阵、箱线图、误差条图、雷达图等，直观地展示化学数据的分布、趋势、相关性和组间差异。我们将讨论图表美化技巧，确保图表清晰、专业且信息传达准确。 第二部分：化学计量学核心概念在Excel中的实现 本部分是本书的核心，我们将具体展示如何将化学计量学的关键理论和方法，通过Excel的工具来实现。 描述性统计与数据探索： 利用Excel的“数据分析”工具库（包括“描述统计”、“直方图”、“回归”等）快速获取数据的中心趋势、离散程度、分布形态。我们将学习如何解读这些统计量，并结合Excel图表，进行初步的数据探索和假设检验。 数据预处理技术： 归一化与标准化： 介绍常用的归一化（Min-Max Scaling）和标准化（Z-score Standardization）方法，并通过Excel公式演示如何在不同尺度的数据集上应用它们，以消除量纲影响，为建模做好准备。 平滑与去噪： 探讨使用移动平均法（Moving Average）等简单技术，在Excel中对光谱或时间序列数据进行初步的平滑处理，以降低噪声对后续分析的影响。 基线校正： 演示如何通过Excel的趋势线功能，识别和扣除光谱数据中的基线漂移，获取更清晰的信号。 相关性分析与探索性因子分析（EFA）的初步探索： 相关系数矩阵： 利用Excel的CORREL函数，计算变量之间的相关系数，并以热力图的形式展示，直观地识别变量间的线性关系。 主成分分析（PCA）的简化应用： 虽然Excel本身不直接提供PCA算法，但我们将展示如何利用Excel的“数据分析”工具中的“回归”功能，逐步进行主成分提取和得分计算。我们还将讨论如何利用Excel图表，可视化主成分的方差贡献率和主成分得分，辅助理解数据的内在结构。 回归分析： 多元线性回归（MLR）： 详细演示如何使用Excel的“数据分析”工具库中的“回归”功能，建立多元线性回归模型。我们将指导读者如何解读回归输出的各种统计量，如R方、调整R方、p值、回归系数等，并进行模型诊断（如残差分析）。 非线性回归的近似处理： 对于Excel不直接支持的复杂非线性回归，我们将演示如何利用Excel的“趋势线”功能，探索不同类型的拟合曲线（如指数、对数、多项式），并获取近似的拟合参数，用于简单的定量分析。 聚类分析的初步应用： 层次聚类： 介绍层次聚类基本思想，并演示如何在Excel中手动或通过简单的公式，计算样本间的距离矩阵，以及如何基于距离矩阵，构建简单的层次聚类树。 K-Means聚类： 尽管Excel不直接内置K-Means算法，但我们将展示如何通过迭代的公式和条件判断，在Excel中实现K-Means聚类的过程，并可视化聚类结果。 第三部分：化学计量学在特定领域的Excel应用实践 本部分将把前面介绍的方法应用于具体的化学应用场景。 光谱数据分析： UV-Vis光谱数据处理： 利用Excel处理吸光度数据，绘制吸光度曲线，进行基线校正，并结合回归分析，进行简单浓度的定量测定。 红外（IR）光谱数据初步处理： 演示如何处理IR谱图数据，进行峰识别的初步尝试，并利用Excel的散点图和可视化功能，对比不同样品的IR谱图。 质量控制（QC）图表的构建与分析： 控制图（Control Charts）： 介绍X-bar和R控制图、p控制图等基础QC图表的概念，并利用Excel的公式和图表功能，自动计算控制限，绘制控制图，帮助监控生产过程的稳定性。 能力指数（Cp, Cpk）的计算： 演示如何利用Excel公式，计算过程能力指数，评估过程满足规格要求的能力。 实验设计（DOE）的简化应用： 析因设计（Factorial Design）的数据整理与初步分析： 对于简单的二水平析因设计，我们将展示如何利用Excel表格管理实验数据，并利用ANOVA（方差分析）的思路，通过Excel的公式计算主效应和交互效应。 本书特色： 实用性强： 聚焦于Excel实际操作，提供可复制的代码段和详细的步骤说明，让读者能够快速上手。 循序渐进： 从基础的数据处理能力，逐步深入到化学计量学的核心方法，确保读者能够逐步掌握。 可视化导向： 强调利用Excel的图表功能，将抽象的数据分析结果转化为直观的图形，便于理解和沟通。 低门槛： 针对拥有Excel使用基础，但缺乏专业统计软件操作经验的化学工作者，提供了一条低成本、高效率的学习路径。 强调理解： 在展示操作方法的同时，也会适度解释所涉及的化学计量学概念，帮助读者理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。 通过本书的学习，读者将能够摆脱繁琐的手工计算，高效地处理化学实验数据，借助Excel这款熟悉的工具，深入挖掘数据中的信息，提升化学分析和科研工作的效率与准确性。无论您是实验室分析师、质量控制工程师，还是化学专业的学生，本书都将成为您手中得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了用Excel进行复杂化学数据分析的无限可能。我一直在寻找一种能够将Excel的易用性与化学计量学的强大功能相结合的学习资源，而《Excel中的化学计量学》正是这样一本难得的著作。作者的叙述风格非常流畅，并且深入浅出，使得即使是初学者也能轻松理解。我最喜欢书中对“主成分分析（PCA）”的讲解。通常，PCA被认为是比较高深的统计方法，需要专业的软件支持。然而，在这本书中，作者巧妙地利用Excel的“数据分析”工具箱中的“主成分分析”插件（或通过VBA编程实现），详细演示了如何进行降维，如何解读主成分的方差贡献率，以及如何绘制得分图和载荷图。这让我能够直观地理解数据中的主要变异来源，以及哪些变量对主成分影响最大。此外，书中关于“聚类分析”的讲解也给我留下了深刻的印象。作者展示了如何利用Excel的“数据透视表”和“排序”功能，来辅助进行层次聚类和划分聚类，并通过散点图等可视化手段，直观地展示聚类结果。这让原本抽象的分类算法，变得触手可及。我尤其要强调的是，这本书不仅仅是停留在“如何操作”层面，更注重“为什么这么做”的科学原理。作者在讲解每一种方法时，都会深入浅出地解释其背后的统计学原理，并说明其在化学分析中的应用价值。这让我不仅学会了如何使用Excel进行化学计量学分析，更重要的是，我理解了这些分析方法为何有效，以及如何根据具体问题选择合适的分析策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于其“落地性”和“普适性”。在许多化学实验室中，Excel是日常工作中不可或缺的工具，而《Excel中的化学计量学》则充分利用了这一优势，将原本高门槛的化学计量学知识，通过Excel这一大众化的平台进行了传播。我之前尝试过一些介绍化学计量学的书籍，但往往因为需要学习新的软件，或者理解抽象的数学概念而半途而废。这本书则完全不同，它从Excel的基本操作出发，逐步引导读者理解化学计量学的核心理念。例如，在讲解“降维”这一重要概念时，作者并没有一开始就抛出高深的矩阵分解理论，而是先通过Excel的“排序”和“筛选”功能，展示如何从海量数据中提取关键信息，然后才逐步引入主成分分析（PCA）的思想，并用Excel的“数据分析”工具箱来演示如何计算主成分得分。这种由浅入深的教学方式，让我这个对数学模型不太敏感的读者，也能轻松理解其中的奥妙。我尤其喜欢书中对“模型选择”的讨论。在实际的化学分析中，如何选择最适合的模型来描述数据，是一项重要的任务。作者在书中提供了多种模型评估指标，并详细演示了如何在Excel中计算和可视化这些指标，例如均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。通过这些练习，我学会了如何客观地评价不同模型的优劣，从而做出更明智的选择。这本书不仅教会了我如何利用Excel进行化学计量学分析，更重要的是，它培养了我用数据说话、用证据支持结论的科学思维方式。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我带着半信半疑的态度翻开了《Excel中的化学计量学》，因为我一直认为化学计量学与Excel这样基础的办公软件是风马牛不相及的。但这本书在短短几页之内就彻底打消了我的疑虑，并让我惊叹不已。作者的功力可见一斑，他能够将原本需要复杂编程和专业软件才能实现的化学计量学算法，巧妙地“翻译”成Excel中的公式、函数和宏。这对于像我这样，虽然掌握了基础化学知识，但在数据分析方面比较薄弱的研究人员来说，简直是天赐的礼物。我最欣赏的是书中对“可视化”的强调。化学计量学分析的结果，如果仅仅是冷冰冰的数字，很难让人直观理解。而这本书则充分利用了Excel强大的图表功能，例如散点图、折线图、三维图等，将复杂的模型结果、数据分布、成分变化趋势等，以最直观、最易于理解的方式呈现出来。我印象深刻的是在介绍模型校准时，作者展示了如何利用Excel绘制校准曲线，并计算出回归方程和相关系数，同时还演示了如何通过“数据分析”工具箱中的“回归”功能，来得到更全面的统计信息，包括置信区间和预测区间。这让我对模型的不确定性有了更深刻的理解。此外，书中对于“数据探索性分析”的讲解也十分精彩。在进行正式建模之前，对数据进行深入的探索和理解是至关重要的。作者利用Excel的排序、筛选、条件格式、数据透视表等功能，教会读者如何快速识别数据的分布特征、异常值、变量之间的潜在关系，为后续的模型构建打下了坚实的基础。这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这对于提升我的科学研究水平至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《Excel中的化学计量学》这本书，在我看来，更像是一本“化学计量学的实践指南”，而非一本纯粹的学术专著。它以Excel为载体，将化学计量学的理论知识与实际操作紧密结合，为读者提供了一条清晰的学习路径。我过去对化学计量学一直存在一种“畏难情绪”，总觉得它是一门需要深厚数学功底和专业软件技能的学科。然而，这本书彻底打消了我的顾虑。作者以一种极其友好的方式，从Excel最基础的数据处理功能讲起，逐步引入化学计量学的核心概念，如回归分析、模式识别、降维等。例如，在讲解“多元线性回归”时，作者并没有直接给出复杂的数学公式，而是通过一个具体的例子，演示如何利用Excel的“数据分析”工具箱中的“回归”功能，来构建模型，并详细解读输出结果中的系数、p值、R方值等重要参数。更让我惊喜的是，书中还演示了如何利用Excel的图表功能，将回归结果可视化，例如绘制实际值与预测值之间的散点图，这让抽象的统计量变得生动形象。我尤其欣赏书中关于“数据预处理”的详尽讲解。在实际的化学分析中，数据的质量直接影响到模型的可靠性。作者在书中详细介绍了各种数据预处理方法，如异常值检测、数据平滑、变量归一化等，并一一演示了如何在Excel中实现这些操作。这让我认识到，即使是Excel，也能成为强大的数据清洗和整理工具。这本书的价值在于，它让我这个原本对化学计量学知之甚少的读者，能够借助Excel，轻松地进行初步的数据分析和建模，这极大地增强了我解决实际化学问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，如同一颗璀璨的明珠，照亮了我学习化学计量学的道路。我一直对如何利用Excel这样一个普及率极高的工具来处理复杂的化学数据感到好奇，却苦于找不到合适的入门指导。《Excel中的化学计量学》正是这样一本集理论与实践于一体的宝典。它以Excel的强大功能为基础，将抽象的化学计量学概念，如回归分析、主成分分析、聚类分析等，以一种非常直观、易懂的方式呈现出来。我尤其赞赏书中对“变量选择”方法的介绍。在进行建模时，选择哪些变量进入模型，对模型的性能有着至关重要的影响。作者在书中详细演示了如何利用Excel的“排序”、“筛选”以及一些简单的公式，来辅助进行变量的选择，从而构建出更具解释性和预测性的模型。这让我能够更好地理解数据之间的关系，并优化我的分析策略。此外，书中关于“模型验证”的讲解也十分细致。建立模型仅仅是第一步，如何评估模型的可靠性和泛化能力同样重要。作者在书中提供了多种实用的模型验证方法，并详细说明了如何在Excel中实现这些方法，例如残差分析、交叉验证等。通过这些练习，我不仅学会了如何评价一个模型的优劣，还深刻理解了过拟合和欠拟合的概念，这对我今后的建模工作有着深远的指导意义。这本书让我认识到，即使是Excel这样看似简单的工具，也能蕴含如此强大的数据分析潜力，只要掌握了正确的方法和思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，如同一场及时雨，浇灌了我心中长久以来对化学计量学知识的渴求。我一直对如何用Excel这样一个大众化、易于上手的工具来处理复杂的化学数据感到好奇，却又苦于找不到合适的入门指导。市面上关于化学计量学的书籍大多晦涩难懂，充斥着高深的数学模型和专业的术语，让我望而却步。而《Excel中的化学计量学》则完全打破了这一藩篱。它以一种极其接地气的方式，从最基础的Excel操作讲起，一步步引导读者理解化学计量学的基本原理，并将其巧妙地应用于实际的数据分析中。我最欣赏的是作者在讲解过程中，总是会穿插一些生动的案例，这些案例不仅仅是枯燥的数字，而是真实存在的化学实验场景，让我能够立刻将书中的知识与自己的实际工作联系起来。例如，在讲解多元线性回归时，作者并没有直接抛出公式，而是先描述了一个分析样品中多种成分含量的情景，然后展示了如何通过Excel的“数据分析”工具箱，构建回归模型，并一步步解读模型的各项指标，如R方值、p值等。更令人惊喜的是，书中还详细介绍了如何利用Excel的图表功能，将复杂的回归结果可视化，使得数据的趋势和关系一目了然。这对于我这样习惯于通过图表来理解数据的读者来说，简直是福音。此外，书中对于数据预处理的讲解也十分到位，包括异常值检测、缺失值填补、数据平滑等，这些都是进行可靠化学计量学分析的基础，而作者将其融入Excel操作流程中，让学习过程变得既高效又有趣。我迫不及待地想要将书中学习到的方法应用到我自己的科研项目中，相信它会极大地提升我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行不久的分析化学研究生，我常常在面对海量的实验数据时感到茫然，不知道从何下手进行有效的分析。市面上关于化学计量学的书籍，要么过于理论化，要么依赖于昂贵的专业软件，这让我感到非常无助。《Excel中的化学计量学》这本书的出现，宛如黑暗中的一道曙光。它用一种非常亲切、易懂的语言，将原本高深莫测的化学计量学原理，巧妙地融入到日常办公软件Excel的操作中。我从未想过，Excel强大的数据处理和可视化能力，竟然可以被如此充分地挖掘和利用，以解决复杂的化学计量学问题。书中对一些经典化学计量学方法的介绍，如偏最小二乘回归（PLSR），都做得非常细致。作者一步步地展示了如何将实验数据导入Excel，如何进行数据预处理，如何利用Excel的函数和插件来构建PLSR模型，以及如何解读模型的各项参数，例如解释方差、预测能力等。我尤其喜欢书中关于模型诊断的部分，作者提供了多种直观的图表来帮助读者理解模型的拟合情况和预测误差，这让我对模型的可靠性有了更清晰的认识。这本书并没有回避化学计量学中的挑战，反而将其转化为可以一步步克服的难点。例如，在讲解如何处理多变量共线性问题时，作者通过Excel的辅助工具，生动地展示了如何通过主成分分析来降低数据的维度，从而减轻共线性的影响。这种循序渐进的教学方式，让我能够扎实地掌握每一个知识点，并能融会贯通。这本书的价值远不止于教会我使用Excel进行化学计量学分析，更重要的是，它培养了我运用数据驱动思维来解决化学问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《Excel中的化学计量学》这本书，简直是化学计量学领域的一股清流。我之前接触过一些化学计量学的入门书籍，但它们要么过于理论化，要么需要掌握复杂的编程语言，这让我总是难以坚持下去。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以Excel为平台，将化学计量学的核心概念和应用技巧，以一种极其平易近人的方式呈现出来。我尤其欣赏书中对“光谱数据处理”的详细讲解。在很多化学分析中，光谱数据是主要的分析对象，而其处理过程往往需要用到化学计量学的方法。书中详细演示了如何利用Excel来读取、预处理（如基线校正、平滑、归一化）和分析光谱数据，例如使用多元线性回归来定量分析混合物的成分。这对于我这样需要处理大量光谱数据的研究人员来说，简直是救星。更让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用Excel的“数据分析”工具箱，来实现一些高级的化学计量学方法，例如“样本选择”和“外标法校准”。这些原本需要专业软件才能实现的功能，在这本书中得到了清晰的演示。通过学习这些内容，我不仅能够更有效地处理和分析我的实验数据，还能够对模型的可靠性和准确性进行更深入的评估。这本书的价值，不仅仅在于提供了一种新的数据分析工具，更重要的是，它培养了我运用科学方法解决实际化学问题的能力，让我能够更加自信地面对未来的科研挑战。

评分☆☆☆☆☆

《Excel中的化学计量学》这本书，对我来说，是一次颠覆性的学习体验。我长期以来都认为化学计量学是一门高深莫测的学科，需要专业的统计软件和复杂的数学推导。然而，这本书却以Excel这个我们日常办公中最常用的软件为载体，将化学计量学的精髓巧妙地展现出来，极大地降低了学习门槛。我印象最深刻的是书中对“实验设计”（Design of Experiments, DOE）的讲解。通常，DOE被认为是一项复杂的工作，需要专业的统计软件来规划和分析。但是，在这本书中，作者通过Excel的表格功能和一些简单的计算，就能够清晰地演示如何进行全因子设计、部分因子设计，以及如何解读分析方差（ANOVA）表。这让我能够更有效地规划我的实验，从而获取更有价值的数据。此外，书中对“信号处理”的讲解也让我受益匪浅。在很多化学分析中，原始信号往往包含噪声，需要进行平滑和滤波处理。作者在书中详细演示了如何利用Excel的各种函数和宏，来实现各种滤波算法，如移动平均滤波、Savitzky-Golay滤波等。这使得我能够更清晰地提取信号中的有用信息，从而提高分析的准确性。这本书不仅仅是教会我如何使用Excel进行化学计量学分析，更重要的是，它培养了我用数据驱动思维来解决化学问题的能力，让我能够更自信地面对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

读完《Excel中的化学计量学》，我才真正体会到“化繁为简”的深刻含义。在过去的学习和工作中，我一直认为化学计量学是一门高高在上的学科，需要专业的统计软件和深厚的数学功底才能驾驭。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以Excel为平台，将化学计量学的核心概念和应用技巧“移植”到了一个许多人都熟悉的环境中。这种“拿来即用”的模式，极大地降低了学习门槛，让我这个非统计学背景的化学工作者也能轻松入门。书中对各种化学计量学方法的讲解，都紧密结合Excel的函数和工具，比如在讲解主成分分析（PCA）时，作者详细演示了如何利用Excel的数据透视表和条件格式等功能，来辅助理解数据的方差贡献率和主成分得分。这种将抽象概念具象化的教学方式，让我能够迅速抓住核心要点，而不是被复杂的数学推导所困扰。我尤其喜欢书中对于模型验证部分的讲解。在实际的化学分析中，建立模型只是第一步，如何评估模型的可靠性和泛化能力同样至关重要。作者在书中提供了多种实用的模型验证方法，并详细说明了如何在Excel中实现这些方法，例如交叉验证。通过这些练习，我不仅学会了如何评价一个模型的优劣，还深刻理解了过拟合和欠拟合的概念，这对我今后的建模工作有着深远的指导意义。这本书不仅仅是教我如何“操作Excel”，更是教我如何“思考”和“分析”化学数据。它让我意识到，即使是Excel这样看似简单的工具，也能蕴含如此强大的数据分析潜力，只要掌握了正确的方法和思路。