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页数:288

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出版时间:2002-7

价格:28.90元

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isbn号码:9787040081299

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• Excel
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• 基础教程
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• 学习资料

深入探索：现代数据管理与分析的基石 图书名称： 深入探索：现代数据管理与分析的基石 目标读者： 任何希望系统掌握当前主流数据处理技术、提升数据洞察能力，并将其应用于复杂商业环境的专业人士、学生及技术爱好者。 内容概要： 本书旨在成为读者步入现代数据科学和商业智能（BI）领域的权威指南。我们摒弃对过时软件特性的冗余介绍，专注于当前业界公认的、效率最高的工具和方法论。全书结构严谨，从数据思维的建立到高级分析模型的部署，层层递进，确保读者不仅“知道如何操作”，更能理解“为何如此操作”。 第一部分：现代数据思维与基础架构 本部分首先建立对当代数据生态的宏观理解。我们将探讨数据驱动决策（Data-Driven Decision Making, DDDM）的哲学基础，以及在信息爆炸时代如何有效地筛选、清洗和组织信息。 第一章：数据驱动的商业哲学 本章深入剖析了现代企业如何利用数据实现战略目标。内容涵盖了关键绩效指标（KPIs）的设计原则、数据伦理与隐私保护（GDPR、CCPA等合规性要求），以及构建数据文化的重要性。我们着重分析了从描述性分析到规范性分析的思维跃迁。 第二章：云计算与大数据平台概览 介绍当前主流的云计算平台（如AWS、Azure、GCP）在数据存储和计算中的作用。重点讲解分布式文件系统（如HDFS的现代替代方案）的基本概念，以及数据仓库（Data Warehousing）与数据湖（Data Lake）的设计哲学差异与适用场景。我们不会陷入特定软件的语法细节，而是侧重于架构选择的依据。 第三章：SQL——结构化查询语言的精通 SQL作为数据交互的通用语言，是本部分的核心。我们超越基础的`SELECT`和`JOIN`，深入讲解窗口函数（Window Functions）、递归公用表表达式（Recursive CTEs）以及性能优化技巧，如索引策略、查询执行计划的解读。目标是让读者能够处理数TB级别的数据集并编写出高效、可维护的查询脚本。 第二部分：关系型数据库与数据建模 本部分聚焦于如何设计、构建和维护一个健壮的关系型数据库系统，这是所有上层应用的基础。 第四章：高级数据建模技术 详细介绍范式理论（Third Normal Form及以上）的应用，并探讨反范式化（Denormalization）在特定查询性能优化中的作用。重点讲解维度建模（Dimensional Modeling），特别是星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）在构建分析型数据仓库中的实现细节。 第五章：事务管理与数据库优化 深入探讨数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的实际应用。内容包括锁机制（悲观锁与乐观锁）、事务隔离级别对业务逻辑的影响，以及如何通过数据库维护脚本（如分区、归档）确保系统长期高性能运行。 第六章：NoSQL数据库的适用性分析 并非所有数据都适合关系型模型。本章对比了键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases，如MongoDB的应用场景）、列式存储（Column-Family Stores）和图数据库（Graph Databases）的优势和局限性，指导读者在异构数据环境中做出正确的技术选型。 第三部分：数据分析、可视化与商业智能（BI） 掌握数据后，如何有效地提炼洞察并将其转化为可操作的建议，是本部分的核心。 第七章：现代统计学基础与假设检验 回顾核心的统计学概念，如概率分布、回归分析（线性与逻辑回归）、方差分析（ANOVA）。重点在于如何正确应用假设检验（T检验、卡方检验等）来支持或反驳业务假设，并理解P值和置信区间的实际意义。 第八章：高级数据挖掘技术简介 介绍无监督学习（如聚类分析K-Means, DBSCAN）和监督学习（如决策树、随机森林）在商业问题中的应用。本章侧重于业务场景的构建，而非复杂的数学推导，例如如何利用聚类识别新的客户细分市场。 第九章：交互式数据可视化与仪表板设计 探讨数据可视化设计的黄金法则，避免误导性的图表展示。详细介绍现代BI工具（如Tableau, Power BI）的核心功能，包括参数驱动的叙事流设计、动态过滤器的应用，以及如何设计能够驱动管理层快速决策的“一页式”综合仪表板。我们将使用基于Web的现代可视化库（如D3.js的基础概念）来展示定制化图表的潜力。 第十部分：自动化与数据管道（Data Pipelining） 本部分关注如何将数据获取、转换和加载（ETL/ELT）过程自动化，构建可靠的数据管道。 第十一章：编程脚本在数据处理中的角色 强调Python在数据工程中的核心地位。我们将聚焦于Pandas库的向量化操作能力，用于高效清洗和转换数据。同时，介绍使用Requests库与API进行数据获取的基础知识。 第十二章：工作流管理与调度系统 讲解现代数据管道的编排需求。深入探讨如Apache Airflow等工作流调度工具的架构，如何定义有向无环图（DAGs），处理任务依赖关系、设置重试策略和告警机制，确保数据流的鲁棒性和可追溯性。 结论：迈向数据科学家的未来 总结全文，本书将数据处理视为一个完整的工程流程，强调从业务理解到最终部署的每一个环节都需要精湛的技术和清晰的思维。读者在完成本书的学习后，将具备构建和维护企业级数据分析系统的能力，能够自信地应对数据时代的复杂挑战。 --- (总计约1500字)

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从**排版和易用性**的角度来看，《Excel 2000基础与应用》的表现中规中矩。纸张质量不错，印刷清晰，没有出现墨迹模糊或者插图失真的问题。全书的**索引**做得相当到位，如果想快速查找某个函数或命令，可以通过目录和尾部的索引快速定位到页码，这在厚厚的技术参考书中是极其重要的品质。不过，书中在处理**数据导入和导出**方面的内容略显单薄。它提到了如何使用“从文本文件导入数据”的功能，并解释了分隔符的选择，但这部分通常是很多初学者最容易出错的地方，例如处理编码问题或者非标准分隔符时。这本书在这些“边角料”的细节处理上，往往是“点到为止”，没有提供足够的故障排除案例。例如，当导入的数字被识别为文本时，如何快速批量转换？书中没有提供快速的技巧。此外，对于**网络共享工作簿**的协同编辑功能，书中提及不多，也许是受限于当时的软件环境，但这对于现代团队协作来说是一个非常实用的功能点。总而言之，这是一本可靠的“工具箱”，但缺乏一些能够真正将用户从“使用者”提升为“高手”的“秘籍”或“陷阱预警”。

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这本书的语言风格，怎么说呢，非常**严谨和书面化**，读起来给人一种非常正式的感觉，几乎没有穿插任何轻松的口吻或者行业内的“黑话”或捷径分享。在讲解如何进行**数据有效性设置**时，它详尽地列出了每一种数据验证类型（整数、小数、列表、自定义）的参数设置界面，每一步的截图都非常清晰，红框和箭头标注得一丝不苟。这种详尽的步骤对于**追求标准操作规范**的用户来说是极大的帮助，确保你不会因为漏掉一个小小的勾选框而导致设置失败。但与此同时，这种严谨也带来了一些阅读上的枯燥感。例如，在讲述**图表制作**时，它花了大量篇幅讲解了标准柱状图、折线图、饼图等基础图表的每一个元素（坐标轴、图例、数据标签）的命名和调整方法。虽然信息量是充足的，但缺乏一些关于“如何让图表更具视觉冲击力”或者“如何选择最适合报告目的的图表类型”的**设计指导**。这本书似乎更关注“如何把图做出来”，而不是“如何把图做好看、有效”。因此，对于需要制作商业报告的白领来说，这本书提供的工具箱是完整的，但“美学”和“说服力”的提升空间则需要自己去探索。

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这本《Excel 2000基础与应用》的装帧设计还算朴实，拿到手里感觉分量适中，不像有些技术书籍那样厚得让人望而却步。我当初购买它主要是因为工作需要快速上手处理一些表格数据，听说2000版是当时非常普及的一个版本，学习资料相对容易找。不过，这本书的侧重点似乎更偏向于**基础概念的梳理和基本操作的演示**。它花了大量的篇幅讲解了单元格的引用方式，比如绝对引用和相对引用在不同场景下的切换逻辑，这部分内容阐述得相当清晰，即便是对计算机操作不太熟悉的新手也能通过图文并茂的步骤理解透彻。书中对于菜单栏和工具栏的逐一介绍也比较详尽，确保读者能找到每一个基础功能按钮的位置。然而，对于一些进阶的用户来说，这本书的深度可能稍显不足。例如，在处理**数据透视表（Pivot Table）**这一核心功能时，它只是简单地展示了如何创建和拖拽字段，对于如何进行复杂的分组、计算（如“显示值为”的百分比计算等）以及如何利用数据透视表进行多维度交叉分析，着墨不多，很多实用的技巧和陷阱都没有深入探讨。总的来说，它更像是一本合格的“入门向导”，适合需要快速建立Excel操作框架的初学者，但对于追求效率提升和高级数据分析能力的人士来说，可能需要寻找更深入的后续资料来作为补充。

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拿到这本书时，我首先留意的是它的章节编排逻辑，它似乎遵循了一种非常**“学院派”的教学思路**，一步步地构建知识体系，这一点值得称赞，尤其是在讲解**函数**的部分。作者对于常用函数的分类非常清晰，比如将它们归纳为数学函数、逻辑函数、文本函数和日期时间函数，然后针对每个类别选取了最具代表性的函数进行讲解。比如对于IF函数的嵌套使用，书中提供了好几个贴近实际工作场景的例子，比如根据销售额评定奖金等级，这个例子让抽象的逻辑判断变得具体化了。不过，我对书中对**宏（Macros）和VBA**的介绍部分感到有些失望。虽然提到了可以使用录制宏的功能来简化重复性操作，但对于如何进入VBA编辑器、理解基本的对象模型（如Worksheet、Range）以及如何手动编辑或调试代码，几乎是草草带过。这对于希望将Excel能力提升到自动化处理水平的用户来说，是一个明显的短板。毕竟，Excel 2000虽然不如后续版本强大，但其内置的VBA环境已经具备了相当的潜力。这本书更侧重于“点对点”的点击操作，而较少涉及“流程化”的编程思维，这使得这本书的实用价值在高阶用户眼中大打折扣。

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我特别注意到这本书在处理**多工作簿和工作表间的链接**时的叙述方式。作者使用了非常明确的引用格式，例如`=[Book1.xls]Sheet1!$A$1`这样的标准写法，并且详细解释了外部链接刷新时的潜在风险。这部分内容对于需要整合来自不同部门数据的财务人员来说，提供了可靠的操作指南。它强调了链接的稳定性和维护性，这在那个网络环境不如现在发达的年代是至关重要的考虑因素。然而，书中对**条件格式（Conditional Formatting）**的介绍，却是略显陈旧。在Excel 2000中，条件格式的功能相对有限，主要集中在基于单元格值设定字体颜色或背景色。这本书只是简单地展示了如何设置不超过三个规则的简单条件。在后续的Excel版本中，条件格式已经进化到可以基于公式，甚至可以设置图标集（Icon Sets）来快速识别数据趋势。这本书对2000版功能的局限性进行了忠实的记录，但也因此限制了读者对现代Excel数据可视化潜力的想象。它像一个精准的“历史文物档案”，详细记录了那个时代的操作手册，但对于习惯了新版本强大功能的我们来说，会感到在某些效率工具上存在“代沟”。

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