Excel 2002在财务金融上的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:张大成

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:39.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115103048

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 财务
• 金融
• 数据分析
• 会计
• 投资
• 建模
• 报表
• 办公软件
• 技巧

现代企业数据分析与商业智能实践 ——超越电子表格，迈向数据驱动的决策体系 本书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，数据的价值被提升到了前所未有的高度。仅仅掌握基础的电子表格操作已远不足以应对复杂的市场挑战和精细化的内部管理需求。本书《现代企业数据分析与商业智能实践》旨在为财务、市场营销、运营管理乃至高层决策者提供一套系统化、前沿化的数据分析与应用框架。它将引导读者从传统的数据处理思维中解放出来，深入探索如何利用现代化的工具和方法论，将原始数据转化为具有战略指导意义的商业洞察（Business Intelligence, BI）。 本书的结构设计遵循“理念导入—工具实操—案例深度解析—前沿趋势展望”的逻辑主线，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”，最终实现“如何用好”。全书内容涵盖了从数据采集、清洗、建模到可视化呈现及决策支持的完整生命周期。 --- 第一部分：数据驱动思维的重塑与基础奠基 本部分着重于构建现代数据分析的基石，强调数据在企业战略层面的核心地位，并为后续的技术应用打下坚实的基础。 第一章：数据时代的商业逻辑转型 探讨商业环境如何被大数据、云计算和移动互联重塑。分析数据驱动型组织（Data-Driven Organization）的核心特征，区分“描述性分析”、“诊断性分析”、“预测性分析”与“规范性分析”的本质区别和应用场景。强调决策者应具备的数据素养（Data Literacy）——如何提出正确的数据问题，以及如何批判性地解读分析结果。 第二章：现代数据基础架构概览 介绍企业数据环境的构成，包括OLTP（联机事务处理）系统与OLAP（联机分析处理）系统的区别。深入讲解数据仓库（Data Warehouse）的设计理念，如事实表与维度表的设计原则（星型模型与雪花模型）。对比传统数据库（RDBMS）与新兴的NoSQL数据库（如文档型、键值型）在处理非结构化数据时的优势与劣势。 第三章：数据采集、清洗与质量控制 数据的价值取决于其质量。本章详细阐述数据生命周期中的“脏数据”问题及其处理流程。重点介绍ETL/ELT（提取、转换、加载）流程的最佳实践，包括数据去重、缺失值填补、异常值检测与修正技术。引入数据治理（Data Governance）的概念，确保数据合规性与一致性。 --- 第二部分：进阶分析技术与建模实践 本部分是本书的核心技术环节，聚焦于应用现代统计学方法和专业分析工具，进行深入的数据挖掘和模型构建。 第四章：统计学在商业分析中的应用 回顾回归分析（线性、逻辑回归）在线性预测和概率建模中的应用。讲解假设检验（Hypothesis Testing）在A/B测试中的实际操作，帮助企业科学验证市场活动或产品迭代的效果。引入时间序列分析（如ARIMA模型）在需求预测和趋势判断中的应用。 第五章：商业智能平台与交互式可视化 不再局限于固定的报表制作，本章深入讲解主流BI工具（如Power BI、Tableau等）的操作界面与高级功能。重点在于构建动态仪表板（Dashboard），强调叙事性数据可视化（Data Storytelling）的原则——如何通过视觉元素清晰、有力地传达分析结论，而非仅仅罗列图表。探讨移动BI的应用场景。 第六章：高级数据挖掘技术入门 介绍无监督学习（聚类分析，如K-Means）在客户细分（Segmentation）中的应用，以及监督学习（分类算法，如决策树、随机森林）在风险评估或客户流失预测中的部署。强调模型的可解释性（Interpretability）在商业决策中的重要性，避免“黑箱”模型的盲目应用。 第七章：财务分析的现代化升级：超越台账 本章将前述分析技术应用于财务管理的核心领域。探讨如何利用高级分析技术进行营运资本优化、现金流预测的精度提升。讲解基于多因素模型的盈利能力归因分析，以及如何构建穿透式成本核算体系，而非仅仅依赖静态的预算对比。 --- 第三部分：数据驱动的决策支持与战略落地 本部分关注如何将分析结果转化为可执行的商业战略，并解决在实际企业中推行数据文化所面临的挑战。 第八章：运营效率与供应链优化分析 侧重于运营数据的深度挖掘。利用流程挖掘技术分析关键业务流程的瓶颈所在。在供应链管理中，讲解如何结合外部宏观数据和内部库存数据，构建更具韧性的供需预测模型，降低牛鞭效应（Bullwhip Effect）。 第九章：市场营销效果评估与客户生命周期价值（CLV） 深入探讨归因模型（Attribution Modeling）在多渠道营销活动中的应用，超越“末次点击”的局限性。详细介绍如何构建和迭代客户生命周期价值模型，指导市场预算的精准投放和客户保留策略的制定。 第十、十一章：风险管理与合规性数据实践 风险管理部分，侧重于利用异常检测和关联规则挖掘技术识别欺诈行为（Fraud Detection）。在合规性方面，讨论如何使用数据分析工具自动化监管报告的生成，确保数据的可追溯性和审计的便捷性。 第十二章：构建企业的数据文化与未来展望 数据分析的成功不仅是技术问题，更是组织文化问题。本章讨论如何建立跨部门的数据共享机制，如何培养业务人员的数据思维，并应对数据安全、隐私保护（如GDPR, CCPA）带来的技术和伦理挑战。最后展望AI、机器学习操作化（MLOps）在未来几年对商业分析领域带来的颠覆性变革。 --- 本书特色 高度实战导向： 每一个技术章节均配有详细的商业情景设定和操作步骤，避免纯理论阐述。 工具兼容性强： 介绍的分析原理和方法论不局限于某一特定软件，具有极强的通用性和迁移性。 跨界知识融合： 深度融合了统计学、计算机科学、财务管理和运营管理的知识体系，培养具备“T”型知识结构的复合型人才。 本书是面向所有渴望利用数据资产提升企业核心竞争力的专业人士的必备参考书。

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这本书的装帧设计给我的第一印象是相当复古，封面那种略带磨砂质感的深蓝色，让我想起了大学时代图书馆里那些厚重的专业教材。翻开内页，纸张的触感虽然不算顶级，但排版布局确实是下了功夫的，图表和文字之间的间距处理得恰到好处，至少在阅读体验上，没有造成视觉上的疲劳。我原本对Excel 2002这个略显古早的版本抱有一丝疑虑，毕竟现在市面上主流的都是更新的版本，但深入阅读后发现，作者在基础功能的讲解上，那种扎实的逻辑构建和层层递进的讲解方式，非常适合需要打牢根基的初学者。特别是关于数据透视表的构建流程，作者用一种非常耐心、近乎手把手的态度进行梳理，即便我偶尔会跳着看一些自认为已经掌握的部分，回过头来再对照，都能发现自己理解上的细微偏差。这本书的优势，似乎并不在于展示最新的炫酷功能，而是在于如何用最可靠、最经典的操作逻辑，去解决那些财务分析中常年不变的核心问题。对于想要系统学习传统电子表格处理方法的读者来说，这本“老”教材反而提供了一种久经考验的稳定感。

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从图书馆借阅的版本来看，这本书的受众群体似乎非常广泛，书页边缘有不少读者留下的铅笔笔记和折角，这侧面证明了它的实用性和被反复查阅的频率。然而，有一点我必须指出，就是书中所有关于金融市场数据获取和实时分析的章节，在今天看来，几乎完全失去了时效性。书中展示的那些通过手动导入CSV文件来更新的案例，在现在这个时代，我们已经可以通过API接口或者专业金融数据终端在几秒内完成更新。因此，如果期望这本书能教授如何进行高频交易模型的搭建、或者如何利用Excel链接彭博终端进行实时风险敞口分析，那么这本书绝对会让人大失所望。它固守的领域是“离线、结构化、基于历史数据的财务分析”，这在金融领域的重要性毋庸置疑，但它对“实时性”和“自动化连接”的沉默，也无形中暴露了其时代的局限性。购买时务必明确自己的需求，如果你的工作核心是历史数据回溯与月度/季度报告编制，它依然是可靠的；但若涉及T+1甚至更快的决策支持，则需要寻求更现代化的解决方案。

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坦白说，我购买这本书的初衷是希望能从中找到一些能立刻应用于我日常工作中的高级定制化函数组合，毕竟我们团队处理的报表动辄上百万行数据，对效率要求极高。然而，阅读过程中我发现，这本书的侧重点似乎更偏向于“教学”而非“实战工具箱”。作者在讲解VLOOKUP和HLOOKUP时，花了大量篇幅去解释它们的底层逻辑以及为什么在某些特定场景下它们可能不如INDEX/MATCH组合来得灵活，这种深入骨髓的原理剖析，对于那些满足于“会用”而不是“理解”的用户来说，可能会显得有些冗长。我个人对其中关于宏录制（Macro Recording）的应用实例部分感到有些失望，实例展示的都是非常基础的重复性操作自动化，并没有触及到如何通过VBA代码进行更深层次的业务流程定制，比如自动邮件发送提醒或者复杂的多表单数据清洗合并，这让我感觉这本书的“应用”深度在金融实操层面上略显保守。当然，对于刚从学校踏入职场的“小白”而言，这种稳健的教学风格或许是最好的入门阶梯，只是对于我这种追求效率突破的资深用户来说，这更像是一次对基础知识的温柔回顾，而非效率提升的利器。

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这本书在排版和示例文件的设计上，采取了非常保守但极其细致的策略。每一个公式的输入，每一个单元格的格式设置，都被清晰地标注了操作步骤，甚至连“如何调整列宽以适应内容”这种细节都没有放过。这对于那些害怕犯错、需要每一步都被确认的谨慎型学习者来说，无疑是一种极大的心理安慰。我个人在尝试复现书中关于“敏感性分析”的案例时，深切体会到了这种严谨带来的便利：作者不仅展示了如何使用数据表功能进行单变量敏感度测试，还专门用一个附录篇幅讲解了如何利用规划求解（Solver）来处理多约束条件的优化问题。尽管Solver的界面在Excel 2002中显得简陋，但作者对其参数设置的逻辑解释却异常透彻，帮助我理解了优化问题的本质而非仅仅是工具的按钮操作。总而言之，这本书就像一位耐心十足、知识渊博的老教授，他不会告诉你最近最热门的投资策略是什么，但他会确保你理解每一个基础计算背后的数学原理和逻辑架构，这是一种对知识传承的尊重。

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这本书的语言风格有一种独特的英式幽默感和严谨并存的特质，尽管是翻译版本，但读起来并不像很多技术手册那样干涩难懂。尤其是在阐述“财务报表结构化”这一章节时，作者引入了一些非常生动的比喻，比如将资产负债表比作一个公司的“体检报告”，将现金流量表描述为“血液循环系统”，这种形象化的表达方式，极大地降低了非专业财务人员理解复杂概念的门槛。我印象最深的是关于折旧与摊销计算的部分，作者不仅给出了直线法和加速折旧法的公式演示，还特别加入了一段关于税务处理对财务决策影响的旁白分析，这体现了作者不仅精通Excel工具本身，对应用领域的业务知识也有着深刻的洞察力。这种跨学科的融合，使得这本书不仅仅是一本软件操作指南，更像是一本结合了基础会计学和数据处理技能的入门教材。对于那些希望通过Excel工具来真正理解财务逻辑的读者，这种“带着思考”去操作的引导，价值无可估量。

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