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出版者:人民邮电出版社

作者:罗运模

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:30.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115096579

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel 2002
• 办公软件
• 电子表格
• 数据处理
• 软件教程
• 中文版
• 技巧
• 入门
• 办公效率

深入解析复杂数据处理与商业智能：一本面向现代职场人士的深度指南 书名：《数据驱动决策：Excel高级应用与商业智能实践》 第一部分：Excel作为强大的数据分析引擎 本书旨在帮助读者超越电子表格的基础操作，将Microsoft Excel打造成一个复杂数据处理和商业智能（BI）分析的强大工具。我们假设读者已经对Excel的基本界面、单元格操作和常用函数有了一定的了解，本书将直接切入高阶应用领域，致力于培养数据敏感度和结构化分析思维。 第一章：结构化数据的清洗与准备——数据质量是分析的基石 在实际工作中，原始数据往往是“脏”的，充斥着错误、重复和不一致性。本章将详细讲解如何利用Excel强大的数据清洗功能，确保分析结果的准确性。 文本到数据的高效转换： 深入探讨“文本分列”工具的各种模式（固定宽度、分隔符号），并介绍如何利用“查找与替换”功能进行批量标准化处理，包括大小写统一、特殊字符清除等。 去重与异常值识别： 详尽演示“删除重复项”的高级应用场景，并结合条件格式和筛选功能，快速定位和处理数据源中的异常值和缺失值，强调数据完整性对模型构建的影响。 数据有效性约束的应用： 不仅仅是下拉列表的创建，而是讲解如何利用自定义公式设置复杂的输入规则，例如跨单元格的逻辑验证、日期范围限制等，从源头控制数据输入的规范性。 第二章：函数在复杂逻辑推理中的运用 本部分将重点剖析那些在处理跨表引用、多条件判断和动态数组时表现卓越的函数组合。我们不会浪费篇幅介绍`SUM`或`AVERAGE`，而是聚焦于提升分析的深度和效率。 查找与引用的革新： 彻底抛弃传统的`VLOOKUP`思维定式，全面掌握`INDEX`与`MATCH`的组合应用，理解其在查找方向和性能上的优势。进阶讲解`XLOOKUP`（若软件版本支持）的强大功能，如双向查找和未找到返回值的自定义。 动态数组函数（新版本特性探讨）： 如果读者使用较新版本的Excel，本章将深入介绍`FILTER`, `UNIQUE`, `SORT`, `SORTBY`, `SEQUENCE`等动态数组函数的威力，展示如何用一行公式替代过去需要复杂辅助列才能完成的任务，实现真正的“一键刷新”报表。 条件逻辑的深化： 不止于`IF`，重点讲解`IFS`, `AND`, `OR`的嵌套应用，并结合`SUMPRODUCT`进行多条件求和与计数，尤其适用于没有使用数据透视表的场景下的复杂报表制作。 第二部分：从数据到洞察——高级分析工具箱 本部分将引导读者利用Excel内置的高级工具，进行更贴近商业决策的分析建模。 第三章：数据透视表与数据透视图的深度挖掘 数据透视表是Excel最核心的BI工具，本章着重于“深度”和“交互性”。 复杂分组与计算字段： 讲解如何对日期进行年/季/月以外的自定义分组，以及如何利用“计算字段”和“计算项”来创建无需修改原始数据表的关键绩效指标（KPIs），如利润率、转化率等。 切片器与时间线的高级交互： 演示如何跨越多个数据透视表、甚至连接到外部数据源（Power Pivot模型基础），实现统一的仪表板控制，提供高度用户友好的数据探索界面。 数据透视图的定制化美学： 探讨如何利用组合图表、次坐标轴以及精细的格式设置，将枯燥的透视数据转化为具有明确叙事性的专业图表。 第四章：模拟、优化与假设分析 商业决策往往需要基于“如果……会怎样”的假设进行评估。本章专注于Excel的“假设分析”工具包。 单变量与双变量求解： 详细阐述如何利用“单变量分析表”快速对比不同输入参数对结果的影响；并深入讲解“双变量分析表”在矩阵分析中的应用，例如评估不同折扣率和销售量的组合盈亏点。 目标搜寻（Goal Seek）与规划求解（Solver）： 介绍如何利用“目标搜寻”反向推导出达成特定目标所需的输入值；对于更复杂的、涉及多个约束条件的资源分配问题，我们将详细介绍“规划求解”的设置步骤、选择求解引擎以及结果的解读。 场景管理器的实战运用： 如何为“最佳情况”、“最可能情况”和“最差情况”预设参数集，并在不同场景间一键切换，为管理层提供风险评估的直观工具。 第三部分：数据建模与外部数据整合（Power Query基础） 在数据量越来越大、来源日益分散的今天，掌握数据集成能力至关重要。本书将引入Power Query作为现代Excel数据处理的桥梁。 第五章：Power Query——告别复制粘贴的自动化流程 本章将介绍Power Query（在较新版本中称为“获取和转换数据”）的基础操作，强调其“记录步骤”和“刷新”的自动化潜力。 连接与导入： 演示如何从不同来源（CSV、数据库、网页表格）导入数据，并进行初步的结构调整。 M语言的初步认知（非编程视角）： 理解Power Query编辑器中每一步操作（如提升标题、更改数据类型）是如何被记录成M语言代码的，从而帮助理解操作背后的逻辑，方便后续的故障排除。 自动化数据管道的构建： 重点演示如何设置查询，使其在数据源更新后，只需点击“刷新”按钮，就能自动完成所有的清洗、合并和转换步骤，无需人工干预。 第六章：基础数据建模与报表可视化（Power Pivot入门概念） 对于需要处理多张相关表格（如销售事实表与维度表）的分析师，本章将提供一个切入Power Pivot世界的视角。 关系模型的概念： 解释维度表和事实表的基本概念，以及它们如何在Power Pivot中建立关系。 DAX语言的初识： 介绍计算列和度量值（Measures）的区别，并演示几个关键的DAX函数，如`CALCULATE`和迭代函数，用于实现比传统数据透视表更复杂的聚合计算。 可视化叙事： 总结如何利用上述数据模型，结合条件格式、迷你图和图表，构建一个既美观又具备深度交互能力的动态仪表板。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将Excel视为一个集数据准备、高级分析、模拟预测和轻量级BI于一体的综合工作平台的能力。完成本书的学习后，读者将能够自信地处理企业级数据挑战，并利用结构化的分析方法，为关键业务决策提供坚实的数据支持。

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