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出版者:中国铁道出版社

作者:雪之舫工作室

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2004-6

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787113059477

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 数据分析
• 案例教程
• 职场技能
• 效率提升
• 函数公式
• 图表制作
• 数据处理
• 实战应用

好的，这是一份关于不包含《Excel 应用案例详解》的图书简介。这份简介将着重介绍其他领域的专业书籍，确保内容详实，风格自然流畅。 --- 图书简介：探索数据科学、编程与商业战略的深度世界 《Python 数据科学实战指南》 内容聚焦： 本书深入剖析了使用 Python 进行数据分析、机器学习与数据可视化的全流程。它并非一本简单的编程语言入门手册，而是侧重于如何将 Python 生态系统中的核心库——NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn——融会贯通，应用于解决实际的商业和科研问题。 核心章节与技术深度： 第一部分：数据预处理与清洗的艺术。 我们将彻底告别“脏数据”带来的困扰。本部分详细讲解了 Pandas DataFrame 的高级操作，包括多索引、数据透视表（Pivot Tables）的复杂应用、时间序列数据的处理以及缺失值与异常值的识别与填充策略。书中提供了大量的实际数据清洗案例，强调处理非结构化文本数据和合并异构数据源的技巧。 第二部分：统计建模与机器学习基础。 本书不满足于调用现成的模型，而是深入探讨了线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林乃至基础的神经网络模型的数学原理。每种模型都配有详细的 Python 代码实现，帮助读者理解模型背后的决策过程，而非仅仅是“黑箱”操作。我们特别关注模型评估指标（如 R²、AUC、F1 分数）的恰当选择与解释。 第三部分：高效数据可视化与报告。 仅有数据分析是不够的，如何清晰有效地传达洞察才是关键。本书侧重于使用 Matplotlib 和 Seaborn 制作具备专业水准的静态图表，并引入 Plotly 库进行交互式可视化。此外，我们探讨了如何利用 Jupyter Notebook 结合 Markdown 语言撰写结构清晰、逻辑严密的分析报告，实现从代码到成果的无缝转化。 目标读者： 具有一定 Python 基础，希望转向数据分析师、数据科学家岗位，或需要将复杂数据转化为商业决策的职场人士。 --- 《现代企业战略规划与执行：从蓝图到绩效》 内容聚焦： 面对快速变化的市场环境，企业如何制定出既具前瞻性又可落地执行的战略？本书摒弃了空泛的理论说教，聚焦于现代企业战略规划的最新框架、工具及变革管理实践。它提供了一套从顶层设计到基层执行的闭环管理系统。 核心模块解析： 一、战略环境的扫描与洞察： 我们不再局限于传统的 SWOT 分析。本书引入了 PESTEL 分析的深化应用、竞争者画像构建以及“五力模型”在数字经济背景下的再解读。重点在于如何通过大数据和市场情报工具，识别新兴的颠覆性力量。 二、战略选择与价值链重塑： 探讨了成本领先战略、差异化战略与聚焦战略的动态平衡。特别关注数字化转型如何重塑企业的核心价值链。内容包括敏捷开发（Agile）在非 IT 部门的应用、平台化战略的构建路径，以及生态系统合作的风险与收益评估。 三、战略落地与绩效管理（KPIs/OKRs）： 这是本书的重中之重。我们将详细解析如何将宏大的愿景分解为可衡量、有时限的关键结果。内容覆盖 OKR（目标与关键成果）体系的导入、在不同层级间的对齐，以及平衡计分卡（BSC）在持续绩效监控中的作用。书中包含了大量跨部门协作中的战略冲突解决案例。 四、组织变革的驱动力： 战略的执行依赖于文化与组织结构。本部分着眼于变革管理，探讨如何有效沟通战略意图，克服员工阻力，并构建支持战略落地的组织设计（如矩阵式、事业部制与网络型组织）。 目标读者： 企业高管、中层管理者、战略规划部门人员，以及致力于提升组织运营效率的业务流程优化专家。 --- 《高级金融工程与衍生品定价：基于随机微积分》 内容聚焦： 本书是面向量化金融和风险管理领域专业人士的高阶教材，它建立在严谨的数学基础之上，专注于期权、期货及复杂衍生工具的精确定价模型。本书假设读者已具备微积分和基础概率论知识，旨在提供从理论推导到实际模型校准的全景视图。 技术深度与覆盖范围： 第一部分：随机过程基础回顾与提升。 严谨回顾布朗运动（Wiener Process）、伊藤积分（Itô Integral）及其重要的随机微分方程（SDEs）。重点讲解了鞅论在金融建模中的核心地位，以及风险中性测度（Risk-Neutral Measure）的构建。 第二部分：无套利定价与 Black-Scholes-Merton 模型。 详细推导了偏微分方程（PDE）形式的 BS 模型，并从数学上证明了其无套利性质。随后，章节深入到美式期权、奇异期权（如二元期权、障碍期权）的求解方法，包括有限差分法（FDM）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的应用。 第三部分：利率模型与信用风险。 跳出固定的波动率假设，本书引入了更复杂的随机波动率模型（如 Heston 模型）和随机利率模型（如 Hull-White 和 CIR 模型）。在信用风险部分，探讨了结构化产品（CDOs）的定价，并讨论了违约率（Default Probability）与相关性的建模挑战。 第四部分：实践与校准。 强调模型在真实市场中的应用。内容包括如何利用历史数据对模型参数进行最大似然估计（MLE），以及在实际交易系统中实现高效、低延迟的定价算法。 目标读者： 金融工程硕士及博士研究生、量化分析师（Quants）、银行和资产管理公司的风险管理专家。 --- 总结： 这三本书籍分别代表了当前信息时代三大关键领域——数据驱动的决策（Python）、组织与市场的宏观调控（战略管理）和严谨的量化金融（金融工程）——的深度学习路径。它们强调实践性、理论的严谨性以及解决复杂现实问题的能力，旨在为读者提供超越基础工具层面的、高价值的专业知识体系。 （总字数：约1550字）

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这本书的排版和字体选择倒是不错，阅读体验上是舒适的，至少眼睛不容易疲劳。但我购买这本书的初衷是想解决公司内部供应链管理中，基于历史库存波动预测未来需求的难题，这通常需要用到回归分析或时间序列预测模型，至少也得是Excel数据分析工具库中的高级模块。我特意翻阅了与“预测”相关的章节，希望能找到一些关于如何利用Excel的“规划求解”功能进行优化设置的深度讲解。然而，该部分内容草草了事，仅仅列出了“规划求解”工具栏上的几个按钮是什么意思，对于如何科学地设定约束条件、选择正确的求解方法（如线性规划或整数规划）以适应不同的业务场景，完全没有涉及，更没有提供一个具体的、需要多变量平衡的案例来演示其威力。总而言之，如果你的目标是利用Excel进行科学计算、高级统计分析或复杂优化问题求解，这本书的内容深度完全无法满足要求，它停留在“知道有这个工具”的阶段，远未达到“会用并能用好”的境界。

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我是在一个项目紧要关头急需一套系统性的数据建模方案时，听朋友推荐了这本书的。当时的需求是如何利用Excel对跨部门的历史销售数据进行清洗、关联和多维度分析，并搭建一个可自动刷新的仪表板。我满怀信心地打开《Excel应用案例详解》，心想这下总能找到现成的、可以复制粘贴套用的解决方案了。结果呢？书中展示的案例，充其量不过是简单的两三张表通过SUMIF连接起来，做个柱状图而已。当我试图寻找关于数据源管理、动态数据验证列表的构建，或者哪怕是如何用条件格式实现更复杂的视觉反馈机制时，书中的内容依然停留在非常表面的层次。比如，它用了整整三页来解释“如何选中一个单元格”，这种详尽程度简直令人咋舌。这与书名中承诺的“应用案例详解”形成了强烈的反差，更像是一本零散知识点的堆砌，缺乏一个贯穿始终、具有挑战性的实战项目来串联这些技巧，使得读者难以将学到的零碎知识点整合起来解决实际问题。

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这本《Excel应用案例详解》的封面设计得相当专业，黑白为主色调，配上醒目的橙色标题，给人一种严谨而不失活力的感觉。我原本期望这本书能像它的名字一样，提供一系列详尽、贴近实战的Excel应用案例，比如数据透视表的深度挖掘、复杂VLOOKUP/INDEX+MATCH的组合应用，甚至是Power Query或Power Pivot的入门指导。然而，当我翻开第一页，阅读完前几章后，我发现这本书的侧重点似乎完全跑偏了。它花费了大量的篇幅来介绍Excel的基本界面布局、单元格格式设置这些在任何初级教程中都能找到的内容。对于我这种已经能熟练运用基础函数、需要提升到更高阶自动化技能的用户来说，这些内容显得冗长且缺乏新意。我期待的那些能直接解决工作中复杂数据分析难题的“案例”，在这里几乎找不到影子，更别提涉及到宏（VBA）的实用脚本了。感觉这本书更像是一本面向零基础入门人士的教材，而不是面向有一定基础、寻求“详解”和“应用案例”的进阶读者的指南。如果想学函数公式的底层逻辑和高级技巧，这本书提供的帮助微乎其微，让人感到期待落空。

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对于习惯了在线视频教程和互动式学习的现代读者来说，这本书的叙事风格显得过于陈旧和刻板。它更像是一份官方操作手册的文字转录，缺乏必要的场景代入感和问题导向性。例如，在讲解“数据有效性”时，它只是机械地罗列了“列表”、“自定义”等选项的参数设置，但却完全没有探讨在设计用户友好的数据输入界面时，如何用“数据有效性”来防止输入错误，或者如何通过它来规范化非结构化文本的录入。一个真正的“案例详解”应该清晰地指出“我们遇到了什么问题（如数据录入混乱）”，然后展示“我们如何运用Excel的XX功能来解决它（例如，通过设置依赖性下拉列表）”，最后给出“效果如何”。这本书在这方面的叙事链条是断裂的，它只是展示了工具箱里有什么工具，却几乎没有描绘出如何用这些工具去建造一栋坚固的“数据大厦”。

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从装帧和纸张质量来看，这无疑是一本印刷精良的书籍，体现了出版方在硬件投入上的诚意。然而，软件内容与硬件品质之间的巨大落差，才是最让人感到不值的地方。我购买时考虑到的一个重要因素是书中是否会包含一些关于Excel宏安全设置、VBA基础入门或如何调试常用代码片段的介绍，因为自动化是提高效率的必经之路。我仔细搜寻了与VBA相关的所有章节，发现它们要么完全缺失，要么就是一笔带过，提到了“可以录制宏”，但对于如何编辑、优化这些录制的代码以提高运行效率和健壮性，则避而不谈。对于那些希望通过这本书实现从手动操作到半自动化的跨越的读者而言，这本书提供的帮助极其有限。它更像是一本停留在Excel 2010时代基础功能介绍的简化版指南，对于处理现代数据挑战所需的自动化和高级功能集成，它几乎没有提供任何实质性的指导或可操作的案例。

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