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出版者:北京希望电子出版社

作者:甘登岱

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2002-11-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787900118790

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel 2002
• 办公软件
• 教程
• 速成
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• 办公技巧
• 数据处理
• 电子表格
• 学习

《数据可视化实战：从基础到精通》 内容简介 本书旨在系统性地引导读者掌握数据可视化的核心理念、方法与技术，最终实现将复杂数据转化为清晰、富有洞察力图表的能力。我们不再局限于传统工具的简单操作，而是深入探讨数据驱动决策背后的逻辑与美学。 第一部分：可视化思维与基础构建（奠定认知框架） 本部分聚焦于建立正确的数据可视化思维模式。数据呈现绝非简单地将数字堆砌成图形，它是一种沟通方式，一种讲述数据故事的艺术。 第一章：理解数据的本质与沟通的艺术 数据的生命周期与价值挖掘： 探讨数据采集、清洗、分析到最终呈现的全过程。强调“为什么”要可视化，而非仅仅“如何”可视化。 认知负荷理论与视觉感知： 深入讲解格式塔原理（Gestalt Principles）在图表设计中的应用，如接近性、相似性、闭合性等，如何利用人类的自然视觉倾向来优化信息的传达效率。 目标受众分析： 针对不同的决策者（技术人员、管理层、普通用户）定制信息密度和复杂程度，确保图表直击痛点。 第二章：告别“默认设置”：图表选择的科学性 图表家族的深度剖析： 详细分类和比较散点图、折线图、柱状图、树状图、热力图、桑基图等主流图表的适用场景和局限性。 时间序列数据的最佳实践： 探讨如何处理时间轴的尺度、周期性数据（如季节性波动）以及趋势线的准确表达，避免误导性的时间切片。 分布与比较的艺术： 重点解析箱线图（Box Plot）在展示数据离散程度上的优势，以及如何使用小多图（Small Multiples）清晰地进行多维度比较。 比例与构成： 批判性地评估饼图、甜甜圈图，并提供更优的替代方案，如百分比堆积条形图或条形堆叠图，尤其在类别较多时。 第二部分：进阶技术与现代工具应用（实践操作深化） 本部分将引入现代数据分析工具集中的可视化功能，侧重于交互性和动态数据处理能力。 第三章：掌握现代数据可视化平台（以特定商业智能工具为例） 界面与数据源连接： 详细介绍连接不同数据源（数据库、云服务、本地文件）的步骤，并探讨数据模型的构建对可视化效果的影响。 交互性设计的核心： 讲解过滤器（Filters）、钻取（Drill-down）、联动（Brushing and Linking）等交互功能的设计与实现，使用户能够自主探索数据。 参数驱动的可视化： 实践如何设置动态参数，允许用户实时调整计算指标或时间范围，实现高度定制化的视图。 第四章：地理空间数据的可视化（地图的叙事力量） 地图类型的选择： 区分基于点的地图（Markers）、填充地图（Choropleth Maps）和流线图（Flow Maps）。 地理编码与数据准备： 讲解如何将非标准化的地理信息（如街道地址、公司名称）转换为可用于地图的可识别坐标。 符号学在地图中的应用： 如何通过符号的大小、颜色深浅、形状变化来有效编码附加信息，同时避免地图信息过载。 第五章：高级图表技术与复杂数据建模 网络图与关系分析： 介绍如何使用力导向布局（Force-Directed Layout）展示实体间的复杂关联，适用于社交网络、供应链分析等场景。 仪表盘（Dashboard）的结构化设计： 讲解布局的黄金法则（如 F 型阅读模式、Z 型阅读模式），信息层级划分，以及如何平衡信息密度与加载速度。 叙事性仪表盘的构建： 步骤化指导如何通过图表序列、注解和流程引导，将一系列静态或交互视图串联成一个完整的数据故事。 第三部分：美学、伦理与数据故事（超越技术层面） 优秀的可视化不仅要准确，还要美观且负责任。 第六章：色彩心理学与视觉优化 色彩方案的选择策略： 区分定性色、顺序色和发散色标，并讲解在不同背景下（深色/浅色模式）的颜色对比度要求。 无障碍设计考量： 重点关注如何设计对色盲用户友好的图表，并优化字体、标签的清晰度。 去除“图表赘余”： 严格遵循Tufte的“数据墨水比”原则，移除不必要的网格线、装饰边框和三维效果，确保每一像素都在为信息服务。 第七章：避免陷阱：可视化中的伦理与误导 轴线操纵的识别与规避： 详细分析截断Y轴、使用非线性轴、或错误设定基准线可能导致的误导性结论。 数据的聚合陷阱： 探讨过度聚合或不恰当分组数据（如Simpson's Paradox）如何扭曲原始洞察。 透明度与责任： 强调在展示有争议或敏感数据时，保持图表设计的高度透明性和客观性。 附录：工具库与资源推荐 提供当前业界主流的可视化编程库（如D3.js基础概念简介、Python的Matplotlib/Seaborn/Plotly进阶应用）以及优秀设计案例参考。 本书特色： 本书强调“实践驱动的学习”，案例均来源于金融、市场分析、运营效率等多个真实商业场景，旨在帮助读者从“制作图表的人”转变为“用数据指导决策的分析师”。它提供的不是特定软件的录入指南，而是驱动可视化决策的底层逻辑和跨平台思维框架。

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这本书给我最大的惊喜在于它的“表格规范化”内容。我之前工作时，经常被前辈批评说我的表格“看着乱”、“格式不统一”。那时候我以为只要数据算对了就行，根本没意识到表格的“颜值”和规范性在商务沟通中有多重要。这本书里有一整章专门讲如何让你的表格看起来更专业，涉及字体选择的对比度、单元格边框的层次感、条件格式的应用来高亮异常值等。它甚至提到了如何使用“分栏打印”功能，确保A3纸打印出来内容清晰不丢失。这些细节，恰恰是那些纯粹讲函数公式的书籍会忽略的“软技能”。通过学习这些内容，我开始意识到，一个好的Excel文件不仅要保证数据的正确性，还要保证其在不同人之间传递信息时的“易读性”和“专业性”。这本书成功地将Excel从一个单纯的计算工具，提升到了一个专业的商务沟通媒介的高度来对待，这对我未来在职场的形象塑造帮助太大了，完全超出了一个“速成教程”的预期价值。

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这本书的排版设计和内容逻辑性简直是教科书级别的典范，完全不像某些速成教材那样，为了追求“快”而牺牲了学习的连贯性。我个人对那种零散、东拉西扯的书籍深恶痛绝，每次翻开都像在做一场信息碎片化的拼图游戏。但《中文Excel 2002速成教程》的结构非常清晰，它不是按照菜单栏的顺序来罗列功能，而是根据实际工作场景来构建知识模块的。比如，它把“基础数据录入与美化”、“公式与函数应用”、“图表制作与分析”这几个核心板块划分得井井有条。我印象特别深刻的是，它在介绍函数时，不是把上百个函数一股脑堆给你，而是根据使用频率和实用性进行了优先级排序，比如重点讲解了VLOOKUP、SUMIF等“高频神器”，并配有大量贴近日常办公的实例。光是图表制作那块，就细致地分析了不同类型的数据（趋势型、对比型、构成型）应该选择哪种图表，以及如何通过调整颜色和坐标轴来突出重点信息，这一点对于做PPT演示汇报的人来说简直是福音。读完这一部分，我感觉自己做出来的报表瞬间“高大上”了好几个档次，连老板都主动夸赞我的数据可视化能力提升了。

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这本书的配套资源支持绝对是加分项。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“自测与提高”环节。这些自测题不是简单的选择题或填空题，而是情景模拟式的操作任务。例如，它会设定一个场景：“你需要从附件的客户名单中，筛选出居住在A市且最近三个月购买金额超过五千元的所有客户，并将结果导出到新的工作表”，然后让你动手实践。这比单纯看文字描述有效得多，因为电子表格的学习本质上就是一种动手实践的过程。如果我操作错了，书里也会给出详细的“错误分析与修正路径”，这个过程帮助我很快定位到自己思维的盲点。而且，书里还贴心地提供了一些快捷键的汇总清单，虽然有些可能在旧版本中略有出入，但核心的Ctrl+C/V、Ctrl+Z等效率类快捷键都清晰地标注了出来，极大地提高了我的操作速度。这种注重实践反馈的编写方式，让学习过程不再是单向的灌输，而是一种互动的提升体验。

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天哪，这本书简直是为我这种对数字表格望而生畏的人量身定做的！我记得我刚开始接触电子表格那会儿，看着满屏的单元格和各种复杂的函数公式，脑袋就嗡嗡作响。我试过好几家网上找的零散教程，东拼西凑的，一会儿这个软件版本不一样，一会儿那个操作步骤又说得含糊不清，搞得我几次差点想直接放弃，觉得数据处理这事儿跟我八字不合。后来我同事推荐了这本书，说它特别注重“速成”这个概念，不是那种拽着你从最基础的“什么是单元格”讲起的枯燥教科书。它更像是请了一位经验丰富的老会计坐在你旁边，手把手地教你如何快速上手处理实际工作中的那些棘手问题。特别是它讲解数据透视表的那一章，用了一种特别形象的比喻，一下子就把我困扰已久的行列转换问题给捋顺了。我用书里的方法试着整理上个月的销售数据，原本需要花一整天时间手动筛选、汇总的工作，竟然不到一个小时就搞定了，准确率还奇高。那种效率的提升带来的成就感，真的让人忍不住想立刻把这本书推荐给所有还在为报表发愁的朋友们。这本书的价值，就在于它能迅速帮你跨越“看不懂”到“能应用”的鸿沟，真正实现了快速上手，效率翻倍的目标。

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说实话，我原本对“2002”这个版本号有点担忧，毕竟现在软件迭代这么快，会不会有很多内容已经过时，跟现在主流的版本有巨大差异？抱着试试看的心态翻开，却发现它对于底层逻辑和核心操作的阐述异常扎实和深刻。很多基础的电子表格原理，比如相对引用和绝对引用的区别、工作表与工作簿的关系等，这些是跨版本通用的核心概念。这本书的讲解方式非常注重“为什么”，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。它用很简洁的语言解释了背后的计算逻辑，这对我理解后续更高级的功能非常有帮助。举个例子，它对“数据有效性”的讲解，不仅教你怎么设置下拉列表，还深入分析了这种设置如何从源头上避免数据错误录入，这是一种预防性的思维。这种注重底层原理的教学，使得即使将来我升级到更新的版本，也能很快适应新的界面和细微的功能变化，因为根本的思维框架已经在脑海中建立起来了。它卖的不是一时的技巧，而是长期的“数据处理思维”。

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