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出版者:高等教育出版社

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出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-12-01

价格:40.0

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isbn号码:9787040085044

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• Excel
• Excel 2000
• 办公软件
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• 培训
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• 数据处理
• 办公技能

现代数据处理与信息可视化精要：面向职场人士的进阶指南 本书聚焦于当代职场对数据分析与可视化日益增长的需求，旨在为希望提升工作效率、优化决策制定流程的专业人士提供一套系统、实用的进阶操作指南。我们深知，在信息爆炸的时代，仅仅掌握基础的软件操作已不足以应对复杂的业务挑战，因此，本书的内容设计完全跳脱出对特定旧版软件（如Excel 2000）功能模块的机械性讲解，转而专注于那些贯穿所有现代数据处理工具的核心理念、前沿技巧与高效工作流。 本书的核心理念是“从数据到洞察的无缝转化”。 我们不教授过时的菜单结构或已被淘汰的函数语法，而是深入探讨如何构建健壮、可维护的数据模型，并利用现代工具（如Power Query/Get & Transform、Power Pivot、高级DAX/Array公式逻辑）实现数据的自动化清洗、整合与高效查询。 第一部分：数据获取、清洗与重构的艺术 (The Art of Data Wrangling) 本部分着重解决现代工作中最大的时间黑洞——“脏数据”。我们将彻底摒弃手动复制粘贴的低效模式，全面转向数据自动化采集与转换（ETL思想在办公软件中的应用）。 连接多元数据源： 讲解如何通过现代连接器，稳定地链接到云端数据库（如SQL Server、Azure）、Web API、CSV文件集，甚至本地文件夹中的海量文件。重点在于理解连接的刷新机制、M语言（Power Query核心语言）的基础逻辑，以及如何利用“参数化查询”实现一键切换数据源。 结构化思维与反范式化： 深入剖析“扁平化”与“规范化”数据的平衡点。教授如何使用Power Query编辑器，高效地处理文本分隔、透视与反透视操作，确保数据结构符合后续分析的要求。我们将探讨“数据透视陷阱”及其最佳规避策略，确保报告的准确性和可扩展性。 错误处理与健壮性设计： 讲解在数据转换过程中，如何预判并优雅地处理缺失值、格式不一致或数据类型冲突，确保当源数据发生变化时，整个数据模型不会崩溃。这部分内容侧重于构建“自愈合”的数据准备流程。 第二部分：高效数据建模与关系构建 (Building Robust Data Models) 在本部分，我们将迈入商业智能（BI）的核心领域，不再局限于单张工作表内的简单引用。本书强调的是“将数据视为一个相互关联的系统”。 维度与事实表的构建哲学： 详细解释星型模型和雪花模型的应用场景。如何科学地划分维度表（描述性信息）和事实表（度量指标），这是任何复杂报表和仪表盘的基础。 关系管理与筛选上下文： 深入探讨现代数据模型中的关系设置（一对多、多对多）。重点剖析“筛选上下文”和“行上下文”的概念，这是理解后续计算逻辑的关键。我们将用实际案例演示如何利用这些上下文来解决跨表计算的难题。 数据透视表的进化——数据模型驱动： 讲解如何利用数据模型，构建比传统数据透视表功能强大百倍的汇总结构。如何利用切片器和时间线控件，实现对数百万行数据的秒级交互分析，而无需刷新底层数据。 第三部分：超越SUM/AVERAGE：高级计算与度量值逻辑 (Advanced Calculations and Measure Logic) 这是本书最具价值的部分，它将读者从基础函数使用者提升为业务逻辑的构建者。我们聚焦于度量值（Measures）的设计与应用。 核心计算引擎解析： 详细讲解DAX（Data Analysis Expressions）语言的运行机制，特别是CALCULATE函数的无上威力——如何通过它重写或修改筛选上下文。 时间智能分析的实战应用： 不再局限于手动输入日期公式。本书提供了一套完整的“时间智能函数库”解决方案，包括同期比较（YTD、QTD）、同比、环比分析，以及复杂的滚动平均计算。重点讲解如何动态生成日历表，确保时间分析的准确性。 复杂业务场景模拟： 涵盖面向职场的关键分析场景，例如： ABC分类法（帕累托分析）的动态实现。 客户生命周期价值（CLV）的近似计算模型。 库存周转率的正确计算方法，规避常见的时间维度错误。 第四部分：交互式报告与叙事性可视化 (Interactive Reporting and Data Storytelling) 数据分析的最终目标是有效沟通。本部分指导读者如何利用现代工具的最新可视化功能，将复杂的计算结果转化为具有说服力的商业叙事。 现代仪表盘设计原则： 遵循“少即是多”的原则。讲解视觉层次结构、色彩心理学在数据图表中的应用，以及如何设计既美观又高效的KPI卡片。 动态报告的实现： 教授如何利用动态参数、隐藏/显示技术，结合切片器和书签功能，构建真正意义上的多视图、多层次交互式报告，使用户能够自主探索数据。 避免误导性可视化： 重点分析常见的图表陷阱（如截断Y轴、混淆比例尺），并提供基于数据伦理的图表选择指南，确保传达的信息是客观和真实的。 本书特色： 1. 面向未来： 所有示例和技巧均基于当前主流且持续更新的软件环境，确保知识的长期有效性。 2. 流程驱动： 强调端到端的工作流构建，从原始数据到最终报告的自动化路径。 3. 思维训练： 重点培养读者构建“数据模型思维”和“计算逻辑思维”，而非仅仅记忆特定步骤。 本书适合所有希望从数据初学者快速成长为数据分析能手、并希望大幅提升日常工作效率的商务人士、分析师、项目经理及财务专业人员。

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这本书的封面设计得非常直观，那种带着点复古感的蓝色和绿色的搭配，一下子就把你拉回了那个时代。我本来是抱着试试看的心态买的，毕竟现在市面上动辄就是“云端”、“大数据”，这种针对特定旧版本软件的教程好像已经不多见了。但拿到手翻开目录，我立刻就被它的详尽程度给镇住了。它不是那种只告诉你“点这里，然后点那里”的简单操作手册，而是真正深入到了Excel 2000的每一个角落。比如说，关于数据透视表（Pivot Table）的讲解，它没有直接跳到高级应用，而是花了整整一个章节，从最基础的数据区域选择、字段的拖拽逻辑，到报表的刷新与格式设置，都配上了清晰的截图和详细的步骤说明，甚至连当时Excel 2000特有的一些菜单栏布局和快捷键都标注得清清楚楚，这对于我这种需要维护老旧系统数据的用户来说，简直是救星般的存在。我记得有一次我的一个旧项目文件打不开，我就是靠着书中关于文件兼容性和数据恢复那一节的指导，成功找回了丢失的关键信息。这种对基础逻辑的夯实，远比学习最新的花哨功能来得实在和耐用。

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这本书的排版和插图质量，以那个年代的标准来看，绝对是顶级的。清晰的屏幕截图几乎占据了三分之一的篇幅，而且每张截图的焦点都非常明确，通常会用边框或箭头特别标出需要操作的按钮或下拉菜单，这极大地降低了初学者的认知负担。让我印象深刻的是它对“数据有效性”功能的讲解。在介绍如何设置下拉列表时，它不仅教了如何从固定的区域引用数据，还详细演示了如何利用“数据源”字段来动态调整列表范围，并且配上了色彩分明的图例，清晰地展示了错误警告和输入提示信息的设置界面。这种对细节的极致关注，使得学习过程非常顺畅，几乎没有出现“看不懂图示”或者“操作与截图不符”的情况。这种高质量的图文配合，使得这本书超越了单纯的参考资料，更像是一份经过精心校对的教学档案。

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我购买这本书的主要动机，其实是想找回一些多年前使用Excel处理复杂表格时的记忆和技巧。我发现很多现代教程在讲解“条件格式”时，往往直接跳转到使用公式来定义格式，但这本书却用很大篇幅详细解释了2000年版本中基于单元格值和预设规则的“格式化”选项，那套经典的下拉菜单选择逻辑，对于经历过那个时代的用户来说，是一种情怀，更是一种高效的记忆检索。此外，书中对图表制作的描述也极其到位。它没有被现代的“美化”思潮所左右，而是聚焦于如何利用有限的图表类型（比如当年并不流行的散点图或面积图）来清晰地表达数据关系。它深入解析了坐标轴的刻度和网格线的调整逻辑，这些基础但关键的视觉表达技巧，一旦掌握，可以让你在任何版本的Excel中都能制作出专业且重点突出的图表，而不是仅仅依赖系统默认的“美观”模板。

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如果用一个词来概括这本书的价值，我会选择“系统性”。它不像零散的网上教程那样东拼西凑，而是像一部完整的技术百科全书，将Excel 2000的所有核心模块——从基础的单元格操作、公式输入，到中级的排序筛选、数据透视，再到初级的宏录制——串联成一个逻辑自洽的知识体系。特别值得称赞的是它对“工作组”和“共享工作簿”功能的深入探讨。在那个网络协作尚不普及的年代，书中详尽地描述了如何通过网络路径共享文件以及处理多用户编辑冲突的机制，这对我们理解现代云协作的基础逻辑非常有帮助。它教会的不是一个软件的操作，而是一套处理结构化信息和实现基础数据协作的思维模式。读完后，你会发现自己对电子表格软件的核心功能有了非常坚固和全面的理解，不再惧怕任何版本的数据处理挑战。

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这本书的行文风格极其严谨，读起来有点像是在听一位经验丰富的老教师在给你做一对一辅导。它最让我欣赏的一点在于，它没有回避Excel 2000版本的一些局限性或特定限制，反而将其作为教学的契机。比如，书中在讲解函数时，清晰地对比了2000版与当时其他主流办公软件在特定函数（比如日期时间函数）上的差异和兼容性问题，这在后来的新版本教程中很少被提及，因为新版本往往默认了这些差异已经被解决。这种带着历史眼光的教学，让我不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么会是这样”。尤其是关于VBA入门的部分，它没有直接给出复杂的宏代码，而是从录制宏入手，逐步剖析宏代码的生成逻辑，手把手地教读者如何阅读和修改自动生成的代码，这种循序渐进的思维训练，比直接复制粘贴一大段代码要有效率得多，它培养的是一种解决问题的底层能力，而不是简单的工具使用能力。

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