中文Excel2002綜閤應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (2001年9月1日)

作者:Time創作室

出品人:

頁數:460

译者:

出版時間:2001-9-1

價格:38.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787115096616

叢書系列:

圖書標籤:

• Excel
• Excel2002
• 辦公軟件
• 辦公技巧
• 數據處理
• 電子錶格
• 中文版
• 軟件應用
• 教程
• 實戰

深度剖析企業級數據治理與分析實戰 圖書名稱： 《數據驅動的現代企業決策：從采集、清洗到智能洞察的完整流程》 圖書簡介： 在信息爆炸的今天，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，海量數據的價值往往被低效的管理、不準確的清洗和滯後的分析所掩蓋。《數據驅動的現代企業決策：從采集、清洗到智能洞察的完整流程》並非一本關於特定軟件工具操作的手冊，而是一部全麵覆蓋現代數據生命周期管理與應用的前沿實戰指南。本書旨在為企業決策者、數據分析師、IT架構師以及所有緻力於提升數據素養的專業人士，提供一套係統化、可落地的企業級數據治理與分析框架。 第一部分：現代數據戰略與治理的基石 (Foundation of Modern Data Strategy and Governance) 本部分深入探討瞭在數字經濟背景下，企業應如何構建其數據戰略。我們首先分析瞭當前數據環境的復雜性，包括多源異構數據的挑戰、數據孤島現象的根源，以及雲計算、大數據平颱對傳統數據架構的顛覆性影響。 第一章：超越工具論：數據戰略的頂層設計 本章聚焦於“為什麼”和“是什麼”。我們詳細闡述瞭數據戰略如何與企業核心業務目標（如提升客戶滿意度、優化供應鏈效率、開拓新市場）緊密耦閤。內容涵蓋瞭建立數據願景、確定關鍵績效指標（KPIs）與關鍵數據要素（KDEs）的流程。特彆強調瞭數據在企業文化中從“消耗品”嚮“戰略資産”轉變的必要性，並提供瞭構建數據驅動文化（Data-Driven Culture）的實操步驟。 第二章：企業級數據治理的藍圖與實施 數據治理是確保數據質量、安全性和閤規性的核心。本章將數據治理解構為六大支柱：組織架構、政策與標準、數據質量、元數據管理、數據安全與隱私（重點關注GDPR、CCPA等國際法規的應對策略）、以及數據生命周期管理。我們詳細介紹瞭如何建立跨部門的數據治理委員會，定義數據所有者（Data Owners）和數據管傢（Data Stewards）的角色與職責。章節重點剖析瞭元數據管理的重要性——如何通過業務術語錶、技術元數據和操作元數據，打通數據字典，實現全組織範圍內對數據含義的統一認知。 第三部分：數據采集、集成與質量保證的工程實踐 (Engineering Practices for Data Acquisition, Integration, and Quality) 高質量的分析建立在高質量的數據之上。本部分聚焦於數據進入係統後的工程化處理流程。 第三章：復雜數據源的連接與ETL/ELT範式演進 本章摒棄瞭傳統的數據倉庫構建思路，轉而探討如何應對實時數據流（如IoT設備、社交媒體推送、網站點擊流）的挑戰。內容覆蓋瞭傳統批處理（ETL）與現代流式處理（Streaming）的架構選型。深入探討瞭數據湖（Data Lake）和數據湖倉一體（Data Lakehouse）的架構設計原則，以及如何利用消息隊列（如Kafka）進行高吞吐量數據的可靠傳輸。 第四章：數據清洗、轉換與標準化的高級技術 數據清洗不再是簡單的去重和填充空值。本章深入探討瞭復雜數據質量問題的解決方案，包括：模糊匹配與實體解析（Entity Resolution）技術，如何利用機器學習模型來識彆和修正異常值（Outliers），以及地理空間數據和時間序列數據的清洗與規範化。我們提供瞭在Python（Pandas/Dask）和Spark環境下實現大規模數據轉換的代碼範例和性能優化技巧。 第四部分：數據分析、建模與商業智能的深化 (Advanced Data Analysis, Modeling, and Business Intelligence) 數據隻有被有效洞察纔能産生價值。本部分將分析的焦點從描述性統計提升到預測性與規範性分析。 第五章：現代數據倉庫（EDW）與維度建模的再思考 雖然雲數據倉庫（如Snowflake, BigQuery）正在普及，但理解維度建模（星型、雪花型、星係型）的原則依然至關重要。本章詳細介紹瞭如何根據業務流程（Business Processes）而非簡單的數據錶結構來設計數據模型，並講解瞭緩慢變化維度（SCD Type 2, 3）在現代雲環境下的高效實現方式。此外，還探討瞭數據部門如何從 Kimball 方法論嚮 Inmon 方法論平滑過渡的策略。 第六章：預測分析與機器學習在商業決策中的應用 本章是本書的技術高潮。它側重於如何將數據科學模型的産齣無縫嵌入到日常商業決策流程中。內容包括：迴歸分析用於銷量預測、分類模型用於客戶流失預警、時間序列分析用於資源規劃。重點在於模型的可解釋性（XAI）——如何確保業務用戶理解模型預測背後的邏輯，從而建立信任，並討論瞭模型部署（MLOps）中的數據漂移（Data Drift）監控機製。 第七章：構建企業級可視化儀錶盤的敘事藝術 強大的分析結果需要清晰的溝通。本章超越瞭基礎圖錶製作，專注於數據敘事（Data Storytelling）。探討瞭如何設計針對不同受眾（執行層、運營層、分析師）的儀錶盤，如何運用認知心理學原理來優化信息布局，避免認知負荷。本章還分析瞭交互式分析工具（如Tableau、Power BI）的高級功能，如LOD計算和復雜參數設置，以支持“假設驅動”的探索性分析。 第五部分：數據安全、閤規與未來趨勢 (Data Security, Compliance, and Future Trends) 第八章：數據安全、隱私保護與閤規運營 本章聚焦於數據在流動和存儲過程中的安全防護。詳細介紹瞭數據脫敏（Masking）、假名化（Pseudonymization）和加密技術（如同態加密的初步概念）。同時，深入解析瞭數據治理框架如何支撐定期的安全審計和閤規報告，確保企業在利用數據的同時，始終保持法律和道德的紅綫。 第九章：數據驅動型企業的未來展望 最後，本章展望瞭數據領域的最新前沿：數據網格（Data Mesh）架構的去中心化哲學、主動式數據質量管理、以及AI在自動化數據發現和元數據生成方麵的潛力。本書旨在為讀者提供一個全麵的路綫圖，使他們能夠構建一個靈活、安全且能夠持續為企業創造價值的數據基礎設施和分析能力。 目標讀者群： 數據分析經理、商業智能（BI）專傢、數據架構師、IT總監、以及尋求提升數據治理水平的企業高管。本書要求讀者具備基礎的商業理解和對數據處理流程的基本概念，但無需深厚的編程背景。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆