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出版者:西北工业大学出版社

作者:王新明

出品人:

页数:166

译者:

出版时间:2005-3

价格:14.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787561218945

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel2003
• 办公软件
• 教程
• 培训
• 中文
• 电子表格
• 数据处理
• 办公技能
• 学习

图书名称：掌控数据，高效办公：新一代商务智能分析与应用实践 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和提升工作效率的核心动力。本书并非聚焦于某一特定软件版本的操作指南，而是致力于构建一套面向未来、贯穿主流数据处理工具的、系统化的商务智能分析与应用实践方法论。本书旨在帮助读者从“数据使用者”蜕变为“数据分析师”，无论您面对的是最新的云端分析平台，还是传统的桌面数据处理软件，都能快速掌握核心原理并高效解决实际问题。 第一部分：数据素养与思维构建——告别机械操作，建立分析骨架 本书开篇不谈软件功能，而是强调现代职场人必备的数据思维。我们首先深入探讨“什么是商业智能（BI）？”以及它在企业决策中的战略地位。 数据素养的基石： 区分“信息”、“数据”与“知识”的层次，理解数据质量的重要性（Garbage In, Garbage Out原则的现代解读）。 提问的艺术： 强调分析的起点在于正确的业务问题。如何将模糊的商业需求转化为可量化的、可分析的数据指标（KPIs与Metrics的有效设定）。 基础统计学在商业中的应用（非数学化）： 侧重于直觉理解集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差的实际意义）以及相关性与因果性的区分，避免常见的统计陷阱。 结构化思维与流程设计： 介绍CRISP-DM等成熟的数据挖掘流程框架，帮助读者规划从数据采集到最终报告的每一步，确保分析的严谨性与可复现性。 第二部分：多源数据整合与清洗——通往干净数据的桥梁 现代工作场景中，数据分散在CRM、ERP、日志文件、网页爬取等多个异构系统中。本书核心讲解如何有效地汇聚、清洗和预处理这些复杂数据。 现代数据连接技术概览： 介绍API接口、数据库查询（SQL基础概念，不局限于特定数据库版本）以及云存储服务中的数据访问策略。 数据清洗的“炼金术”： 缺失值处理的策略选择： 深入分析删除、插补（均值/中位数/回归预测插补）的优劣及其对分析结果的潜在影响。 异常值检测与处理： 采用箱线图、Z-Score、IQR等方法的实际操作演示，并讨论业务驱动的异常值判断标准。 数据标准化与重塑： 宽表到长表（Tidy Data原则）的转换，数据透视与反透视的操作逻辑，为后续建模打下基础。 版本控制与可追溯性： 介绍使用轻量级版本控制工具（如Git的基本概念）来管理数据处理脚本和流程，保障分析过程的透明度。 第三部分：高级数据建模与预测实践——从描述到预测的飞跃 本部分将读者带入数据建模的核心，重点讲解如何运用更强大的工具和方法来挖掘数据背后的模式。 强大的数据处理引擎介绍： 探讨主流的内存计算工具和语言（如Python/R在数据科学中的角色、现代ETL工具的特性），理解它们在处理海量数据时的性能优势。 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： 不仅仅是制作图表，而是通过数据可视化发现潜在的关联、趋势和异常点。重点讲解多变量视图下的数据探索技术。 基础预测模型构建： 回归分析的实际应用： 线性回归、逻辑回归在销售预测、客户流失预警中的应用场景与模型评估（R²、残差分析）。 时间序列分析基础： 介绍趋势分解、季节性分析，以及移动平均和指数平滑法在短期需求预测中的应用。 分类与聚类入门： 简要介绍决策树（用于规则提取）和K-Means（用于客户分群）的基本原理和商业价值。 第四部分：互动式报告与决策支持——让数据“说话” 分析的最终价值在于有效沟通。本书最后一部分专注于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的可视化报告。 现代数据可视化原则： 介绍Tufte的原则，避免“数据墨水比率”低的图表，选择最适合展示特定关系（比较、构成、分布、关系）的图表类型。 交互式仪表板（Dashboard）设计哲学： 重点讲解如何设计用户友好的导航路径，如何通过筛选器和钻取功能提升决策效率。讨论响应式设计在不同屏幕上的应用。 叙事性报告（Data Storytelling）： 结构化地讲述数据故事的技巧——引言（业务背景）、主体（关键发现与支撑数据）、结论（行动建议）。确保每一张图表都有明确的“Why”和“So What”。 自动化与效率提升： 讨论如何设置数据刷新机制、邮件报告自动化，确保决策者始终基于最新信息工作。 本书特色 本书的特点在于通用性、前瞻性与实战性。它不依赖于任何特定软件的过时界面或特定版本的功能限制。通过学习本书提供的分析框架和方法论，读者将能够灵活迁移到任何主流的数据分析平台（无论是桌面端还是云端），真正掌握的是分析问题的能力，而非按键的顺序。我们强调的是数据背后的商业逻辑和决策支撑，是为在快速变化的技术环境中保持核心竞争力的专业人士量身定制的指南。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面的配色和字体选择都透露着一种专业又不失亲和力的气息。我记得我是在书店的软件教程区一眼就被它吸引的，那种低调的蓝色和清晰的排版，让人觉得这不是那种枯燥乏味的说明书。拿到手里掂量了一下，纸张的质感也相当不错，拿在手上很有分量，不是那种轻飘飘的廉价感。内页的印刷清晰度更是没得说，即便是小字号的菜单截图，也看得一清二楚，这对于我们这些需要对照屏幕操作的学习者来说，简直是太重要了。更别提它在目录编排上的心思了，逻辑结构非常清晰，从基础的文件操作到复杂的数据透视表，层层递进，让人一眼就能找到自己当前需要学习的模块。这种对细节的关注，从外到内，都体现了作者对读者学习体验的重视，让人对后续的学习内容充满了期待。我甚至注意到扉页上有一些小小的设计元素，虽然不影响阅读，但却让整本书显得更有“人情味”，而不是冰冷的工具书。

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从技术深度上来说，这本书的覆盖面拿捏得非常到位，尤其适合“短期培训”这个定位。它没有试图把Excel的所有功能都塞进来，那样只会让人抓狂。相反，它精准地抓住了2003版本中最常用、最核心的那些功能点，比如工作表管理、基础公式运算、图表制作以及数据筛选排序。对于一个需要快速上手办公软件的人来说，这绝对是黄金分割的学习路径。它让你在最短的时间内，达到“能用”到“会用”的质变，而不是陷入对冷僻高级功能的无谓钻研中。这种“抓大放小，聚焦重点”的编写策略，充分体现了作者对目标读者群体的深刻理解——他们需要的是效率，而不是成为Excel的技术专家。这种务实的态度，使得学习过程非常流畅，没有多余的知识点来分散注意力。

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我最看重的是它的实战性。很多培训材料或者书籍，内容组织得很好，但一旦放到真实的工作场景中去应用，就会发现“水土不服”。但这本教材显然是经过了大量的实践检验的。它收录的案例都非常贴合我们日常行政、财务或者市场分析部门会遇到的问题。比如，如何快速整理一份上百行员工考勤记录并计算加班时长，或者如何用条件格式高亮显示销售额排名前十的区域代表。这些都不是虚无缥缈的理论题，而是能立刻提升工作效率的“干货”。更棒的是，书后的附带资源（如果有的话，我假设有）或者书内提供的下载链接，应该包含了所有案例的源文件，这样我就可以边看书边对照操作，遇到问题可以立即对比标准答案，这比单纯看文字描述有效得多。对于一个追求效率的职场人士来说，工具书的价值就在于能否快速转化为生产力。

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购买这本书对我来说，最大的收获其实是建立了一种系统性的思维方式。在学习它之前，我使用Excel更像是在“摸石头过河”，哪里用到哪里学，非常碎片化。但通过这本书的系统梳理，我开始理解了Excel作为一个数据处理平台的整体架构。比如，它清晰地解释了单元格引用（绝对引用和相对引用）的重要性，这一点在我过去经常出错的地方得到了根本性的纠正。这种底层逻辑的清晰化，让我现在再去面对任何新的Excel问题时，都能迅速定位到应该使用哪一类工具去解决，而不是盲目尝试。这种从“操作者”向“思考者”的转变，远比记住几个快捷键要宝贵得多。所以，这本书不仅仅是一本软件使用指南，更像是一本初级的、关于数据结构和逻辑处理的入门教材。

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说实话，我之前也断断续续看过几本关于Excel的书籍，但很多都过于侧重理论，或者干脆就是把软件的帮助文档直接搬过来，读起来晦涩难懂，让人昏昏欲睡。然而，这本教程的语言风格却极其接地气，仿佛是一位经验丰富的前辈坐在你身边，手把手地教你操作。它很少使用那些拗口的专业术语，即使必须用到，也会立刻用最简单直白的例子来解释其用途和背后的原理。我特别欣赏作者在讲解复杂函数如VLOOKUP或IF嵌套时的那种耐心，他没有直接抛出公式，而是先用一个实际工作场景来引导你思考“为什么需要这个工具”，然后再逐步拆解公式的每一个参数，确保你真正理解了“是什么”和“怎么做”。这种“场景驱动”的学习路径，极大地降低了我对Excel的畏惧感，让我从“不得不学”的心态，慢慢转变成了“主动探索”的兴趣。

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