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出版者:人民邮电出版社

作者:李辉

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:34.0

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115123589

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel 2003
• 案例
• 办公软件
• 数据分析
• 中文版
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精品图书推荐：助您驾驭现代商务与数据分析的利器 书名：《数据驱动决策：Excel 2021高级应用与商业智能实战》 内容简介： 在信息爆炸的今天，如何将海量数据转化为可执行的商业洞察，已成为衡量个人与企业竞争力的关键指标。本书并非聚焦于基础的电子表格操作或过时的软件版本，而是将读者全面引入 Microsoft Excel 2021 的强大功能矩阵，并深入探讨如何运用这些工具在 现代商业环境 中构建高效的数据分析模型和商业智能（BI）报告。 本书结构严谨，内容涵盖从数据清洗、高级建模到可视化展示的完整流程，旨在培养读者“数据思维”，使其能够独立应对复杂的商业挑战。 --- 第一部分：数据准备与清洗的基石（构建可靠的数据源） 本部分是后续所有分析工作的基础。我们摒弃了繁琐的手动操作，转而采用 Excel 2021 引入的更强大、更智能的数据处理工具。 1. 进阶的 Power Query（获取和转换数据）： 超越传统导入： 详细讲解如何通过 Power Query 连接各种异构数据源（如 SQL Server、云端文件、网页数据），实现一键刷新的数据管道构建。 M 语言入门与实践： 介绍 M 语言的精髓，重点演示如何通过自定义函数和高级编辑器处理非结构化数据，例如复杂的文本解析、多表合并的智能去重策略。 数据清洗的自动化： 重点剖析“错误处理”和“条件列”的高级应用，确保导入的数据源在进入分析阶段前，已经达到企业级的质量标准。 2. 数据模型的构建与管理（Power Pivot 核心）： 关系型思维的建立： 详细阐述星型、雪花型数据模型的构建原则，这是理解 DAX 的前提。 Power Pivot 进阶： 讲解如何利用 Power Pivot 导入数百万行数据，并进行高效的数据透视和管理，彻底突破传统 Excel 行数限制带来的性能瓶颈。 --- 第二部分：高级计算与业务逻辑实现（DAX 语言的深度挖掘） DAX（Data Analysis Expressions）是实现复杂业务逻辑和动态计算的引擎。本书将 DAX 视为一种编程语言进行系统讲解。 1. 度量值（Measures）的设计哲学： 上下文的概念： 深入剖析“行上下文”和“筛选上下文”的工作原理，这是理解所有 DAX 函数的基础。 核心函数精讲： 重点讲解 `CALCULATE` 函数的强大之处——如何通过它来修改和控制筛选上下文，实现如同期对比、同比分析、多维指标计算等复杂需求。 时间智能函数： 实用化讲解 `DATESYTD`, `SAMEPERIODLASTYEAR`, `DATEADD` 等函数，构建企业级财务和运营报告所需的动态时间维度分析。 2. 计算列与计算表： 何时使用计算列 vs. 度量值： 明确指出两种方法的性能差异和适用场景，避免不必要的内存占用。 动态报表的构建： 演示如何利用计算表来生成维度层次结构或作为 DAX 模型的辅助查找表。 --- 第三部分：交互式报告与商业智能（可视化驱动决策） 本部分将重点放在如何将后台的复杂计算结果，以最直观、最易于理解的方式呈现给决策层。 1. 新一代数据透视表与数据透视图： 优化用户体验： 探讨如何利用“切片器（Slicers）”和“时间线（Timelines）”创建多维交叉分析界面。 字段设置的精细控制： 讲解如何自定义显示格式、设置阈值警报，使报告具有即时预警功能。 2. Power BI 报告的“预演”——动态仪表板设计： 关键绩效指标（KPI）的视觉化： 介绍如卡片图、仪表盘、瀑布图等在展示业务进展中的最佳实践。 利用条件格式和图标集： 结合 DAX 计算结果，实现单元格、图表元素的动态颜色和形状变化，一眼识别异常点。 钻取（Drill-through）功能的实现： 构建“概述-详情”的分析路径，使用户能够从宏观数据深入到微观交易记录。 3. 场景模拟与预测分析： “假设分析”工具箱： 演示如何使用“单变量分析”、“敏感性分析”和“情景管理器”来预测不同参数变化对最终结果的影响。 基础预测模型： 介绍 Excel 内置的“预测表”功能，并结合趋势线分析，为短期业务规划提供数据支撑。 --- 第四部分：高级集成与效率提升 本书的最后部分关注如何将 Excel 与更广阔的生态系统集成，并最大化个人工作效率。 1. Excel 与 VBA/Office 脚本的桥接： 虽然本书的核心是现代 BI 功能，但我们仍会简要介绍如何利用 VBA 录制器和少量自定义宏来自动化那些 Power Query 尚未覆盖的、高度重复性的界面操作。 2. 数据安全与共享： 探讨如何在共享工作簿时，利用权限设置保护敏感数据，同时保证数据分析模型的有效性。 目标读者： 财务分析师、市场营销专员、运营管理人员、以及所有希望从电子表格操作员转型为“数据驱动决策者”的职场人士。 本书的价值定位： 本书不是一本操作手册，而是一本方法论指南。它帮助读者掌握 Excel 2021 中最先进的 Power Query、Power Pivot 和 DAX 技术栈，使您能够构建结构严谨、性能高效、且能适应未来数据增长的专业级商业分析模型。掌握这些技能，您将能显著提升数据处理速度，并以前所未有的深度解读业务数据。

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