具体描述
本书详细介绍了金山办公软件套件中金山演示的使用技巧，内容涉及创建演示文稿，编辑和修改演示文稿，演示文稿的格式设置，动画效果的使用，播放和输出演示文稿等。本书采用图解的方式，通过大量实际的例子，使读者能够掌握软件的实际应用技巧。
本书内容通俗易懂，但不失之于浅显，各种技巧重在其实用性，讲解详细，初学者可按操作步骤逐步实现。配盘中赠送相关软件及练习文件，请复制到硬盘后使用。
深入浅出：2023年度最新数据分析与商业智能实战指南 本书聚焦于2023年及以后数据科学领域的前沿技术和行业应用，旨在为读者提供一套全面、深入且高度实战性的数据分析与商业智能（BI）解决方案。我们完全摒弃对传统办公软件如Word、Excel等基础操作的讲解，而是将视角投向那些驱动现代商业决策的核心工具和思维模式。 --- 第一部分：数据素养与现代数据栈构建 (The Modern Data Stack Foundation) 本部分旨在建立扎实的现代数据基础设施概念，为后续的深入分析奠定基石。我们不谈论基础的文件操作或演示文稿制作，而是探讨如何从零开始构建一个高效、可扩展的数据处理与分析环境。 第一章：数据驱动决策的思维重塑 从“记录”到“预测”： 探讨企业数据战略的演进，区分传统报表与预测性分析的本质区别。 数据治理与合规性前沿： 深入解析GDPR、CCPA等最新数据隐私法规对数据采集、存储和使用的影响，以及如何在架构层面内嵌合规性设计。 云原生数据架构初探： 对比分析AWS Redshift、Google BigQuery、Snowflake等主流云数仓的架构特性、成本模型与适用场景，指导读者进行技术选型。 第二章：现代ETL/ELT流程的自动化与优化 ELT范式的崛起： 详细剖析Extract-Load-Transform（ELT）相对于传统ETL的优势，以及其在云数据仓库环境中的高效实现。 数据集成工具的深度评测： 对比Fivetran、Airbyte等自动化数据管道工具的连接器覆盖率、增量同步机制及故障恢复策略。 dbt（Data Build Tool）实战入门： 将dbt作为核心建模工具，讲解如何使用SQL构建可测试、版本控制、文档化的数据转换层（Transformation Layer），实现“数据即代码”（Data as Code）。 第三章：Python与R在高级分析中的生态系统 Python数据科学主干： 侧重于Pandas的内存优化技巧（如使用Categorical数据类型）、NumPy的高级向量化操作，以及Dask在处理大规模数据集时的并行计算策略。 数据可视化的高阶库应用： 详述Plotly和Altair在创建交互式、Web嵌入式图表中的优势，超越基础的静态图表绘制。 版本控制与环境管理： 强制推行Git在数据项目中的应用，并详细介绍Conda/Poetry在项目依赖隔离和可复现性方面的最佳实践。 --- 第二部分：高级统计建模与机器学习应用 (Advanced Modeling & Machine Learning in Practice) 本部分完全聚焦于利用统计学原理和机器学习算法解决实际业务问题，如客户流失预测、市场细分和推荐系统。 第四章：回归与分类模型的精细化调优 超越线性回归： 深入探讨广义线性模型（GLM）及其在金融风险评估中的应用。 集成学习的实践艺术： 全面解析XGBoost、LightGBM和CatBoost的内部工作原理，重点讲解参数调优（如正则化、学习率调度）对模型性能的决定性影响。 模型可解释性（XAI）： 介绍SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和LIME方法，确保模型决策过程的透明度，满足监管和业务理解要求。 第五章：非监督学习与深度洞察 高维数据聚类策略： 对比K-Means、DBSCAN及层次聚类在识别客户细分群体时的优劣，并探讨如何通过主成分分析（PCA）或t-SNE进行降维可视化。 关联规则挖掘： 讲解Apriori算法在购物篮分析中的应用，以及如何评估关联规则的有效性（支持度、置信度、提升度）。 自然语言处理（NLP）基础： 介绍BERT模型在情感分析中的应用框架，并演示如何使用Hugging Face Transformers库进行快速迁移学习。 第六章：时间序列分析与预测 平稳性检验与模型选择： 详细讲解ADF检验，并对比ARIMA、SARIMA在处理季节性数据时的适用性。 深度学习在时间序列中的突破： 引入LSTM和Transformer模型，展示它们如何捕获长期依赖关系，用于高频交易或需求预测。 滚动预测与回溯测试： 强调预测模型的实战部署，讲解如何设计科学的回溯测试（Backtesting）框架来评估预测准确性和风险暴露。 --- 第三部分：商业智能（BI）的可视化与叙事 (BI Visualization & Data Storytelling) 本部分致力于构建下一代交互式仪表盘，专注于如何将复杂的数据洞察转化为高影响力的商业叙事，而非简单的信息展示。 第七章：前沿BI工具的深度集成与性能优化 Power BI/Tableau/LookerStudio的架构对比： 重点分析Live Connection（直连）与Import Mode（导入模式）的性能差异，以及M Query（Power BI）或Extracts（Tableau）的优化技巧。 数据建模的星型/雪花模型设计： 讲解在BI工具内部构建高效数据模型，避免不必要的计算复杂性。 DAX/Calculated Fields的性能陷阱： 深入剖析度量值（Measures）的计算上下文（Row Context vs. Filter Context），教授如何编写高效的CALCULATE函数。 第八章：高级交互设计与数据叙事 仪表盘的用户体验（UX）原则： 讨论认知负荷理论在仪表盘设计中的应用，强调信息层级和用户引导路径的规划。 叙事驱动的可视化： 教授如何使用“Scrollytelling”技术（滚动叙事）将线性数据故事嵌入交互式报告中。 行动指标（Actionable Metrics）的提炼： 如何设计KPI看板，确保每一个展示的指标都直接对应可执行的商业行动，避免“信息过载”。 第九章：数据产品的部署与监控 数据管道的端到端监控： 介绍如何集成Prometheus/Grafana来监控数据质量、延迟和模型漂移（Model Drift）。 A/B测试的数据基础： 讲解如何利用统计显著性检验（如T检验、卡方检验）来科学地评估新功能或新营销策略的效果，并得出可靠的商业结论。 数据安全的最后一道防线： 探讨在发布BI报告时的数据脱敏、行级别安全（RLS）的配置与管理，确保敏感信息仅对授权用户可见。 --- 本书面向群体： 寻求掌握现代数据工程、高级统计建模和商业智能实践的分析师、数据科学家、IT专业人员及渴望通过数据驱动实现业务增长的中高层管理者。本书假定读者已掌握基础的SQL语法和基本的数据处理概念，并准备好迎接行业前沿技术的挑战。
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