具体描述
本书主要针对广大计算机初学者和办公人员编写的，是一本入门性书籍。全书涉及计算机初学和办公人员所需要掌握的基础知识和基本操作,对每一个操作都提供了具体的操作步聚，使读者能够最短的时间内学会使用计算机，掌握一项基本的工作技能。
本书的内容包括计算机基础知识，Windows XP 操作入门，安装和使用五笔字型输入法，Word 2003的基本操作，文档的编辑、排版与打印，制作Excel电子表格，制作 PowerPoint幻灯片，浏览 Internet，使用Outlook收发和管理邮件，常用办公设备的使用和查杀计算机病毒等。通过对这些最实用的内容的讲解，可使一个计算机初学者逐渐成为一个行家里手。
本书内容全面、讲解细致、图文并茂，列举了一些实用的范例，并在每章后配有按特定目标安排的习题。本书可作为计算机初学者和办公人员的自学用书，也可作为各类电脑培训班、高职高专计算机应用专业的培训教程。
图书简介：数字时代的商业智能与数据驱动决策 书名：数字时代的商业智能与数据驱动决策 内容提要： 在信息爆炸的今天，数据已成为企业最宝贵的战略资产。本书《数字时代的商业智能与数据驱动决策》并非专注于传统办公软件操作技巧，而是将视角提升至企业战略管理层面，深入剖析如何运用先进的商业智能（BI）工具和数据科学方法，将海量原始数据转化为可执行的商业洞察，最终实现高效、精准的决策制定。 本书旨在为企业高层管理者、数据分析师、IT部门负责人以及有志于向数据驱动型组织转型的专业人士提供一套系统、实用的理论框架与实战指南。我们不教授如何制作精美的PPT或表格，而是探讨如何构建数据基础架构、选择合适的分析模型，并最终将分析结果有效融入日常运营和战略规划之中。 第一部分：商业智能的战略基石与架构设计 本部分首先奠定了商业智能的理论基础，阐明了其在现代企业管理中的核心地位。我们探讨了BI从传统报表系统向现代主动式洞察平台演进的历程，并重点分析了当前主流的BI战略模型——从描述性分析（发生了什么）到预测性分析（将发生什么），再到规范性分析（应该怎么做）的升级路径。 1.1 数据治理与质量保障： 成功的BI项目始于高质量的数据。本章详细阐述了数据治理（Data Governance）的必要性，包括数据标准制定、元数据管理、数据血缘追踪以及确保数据安全与合规性的最佳实践。我们提供了构建可信赖数据源的路线图，强调“垃圾进，垃圾出”的原则在数据驱动决策中的极端重要性。 1.2 企业数据架构的演进： 我们深入比较了传统数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）以及新兴的数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优劣与适用场景。重点讲解了如何根据企业的业务复杂性和数据类型（结构化、半结构化、非结构化）来设计灵活、可扩展的企业级数据平台，确保数据能够被快速采集、存储和访问。 1.3 云计算对BI的赋能： 现代BI的弹性与敏捷性很大程度上依赖于云计算。本章聚焦于主流云服务商（如AWS、Azure、GCP）提供的PaaS和SaaS级BI解决方案。我们将探讨云原生数据仓库的性能优势、成本效益分析，以及如何利用云基础设施实现弹性扩展，以应对业务波峰波谷的数据处理需求。 第二部分：数据分析方法论与高级建模 本部分从技术层面深入挖掘如何从数据中提取价值，重点关注统计学基础、数据挖掘技术以及可视化表达的艺术。 2.1 描述性分析与关键绩效指标（KPI）体系构建： 如何科学地定义和选择真正能反映业务健康状况的KPI，而非仅仅是容易获取的指标。我们提供了构建平衡计分卡（BSC）与驱动因素分析的方法论，确保所选指标能够与企业长期战略目标保持一致。 2.2 预测性建模与机器学习基础应用： 对于追求前瞻性决策的企业，预测能力至关重要。本章介绍回归分析、时间序列预测（如ARIMA、Prophet）在销量预测、需求规划中的应用。此外，我们还引入了基础的分类算法（如决策树、随机森林），用于客户流失预测、欺诈检测等场景，并着重强调了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在商业决策中的意义。 2.3 关联规则挖掘与客户细分： 深入探讨如何利用Apriori算法等关联规则挖掘技术发现产品之间的隐藏关联，优化交叉销售策略。同时，教授如何运用聚类分析（如K-Means）对客户进行高精度细分，实现更具针对性的市场营销和产品定价。 第三部分：数据可视化与决策支持系统的构建 数据分析的最终产出需要以直观、易懂的方式呈现给决策者。本部分聚焦于将复杂的分析结果转化为有效行动的桥梁——交互式仪表板和报告。 3.1 可视化设计的认知心理学基础： 强调有效的可视化不仅仅是美观，更关乎信息传达的效率。我们将介绍人类视觉感知原理，探讨如何利用颜色、布局、图表类型（如桑基图、旭日图、地理空间图）来引导用户的注意力，避免认知负荷和误导性呈现。 3.2 构建高效交互式仪表板： 本章提供了一套构建企业级BI仪表板的流程，从用户故事板设计到数据源连接、计算逻辑的实现。重点讲解了参数设置、下钻（Drill-down）、联动分析等交互功能的设计，确保决策者能够“自己提问并立即得到答案”。 3.3 嵌入式分析与决策自动化： 介绍如何将BI分析能力从独立的报告平台中解放出来，直接嵌入到日常的业务流程软件（如CRM、ERP）中。探讨如何设置基于阈值的自动化预警系统，实现对异常情况的实时响应，从被动报告转向主动预警与干预。 第四部分：数据文化与组织变革管理 技术只是工具，数据驱动的文化才是成功的核心驱动力。本部分关注人与流程的变革。 4.1 培育数据素养（Data Literacy）： 如何在组织内推广数据思维，确保不同层级的员工都能理解数据报告的含义，并基于数据进行沟通和辩论。本书提供了分阶段的员工数据培训路线图，从基础的数据解读到高级的自助式分析能力培养。 4.2 跨职能协作与数据民主化： 探讨如何打破传统部门墙，建立有效的数据产品团队（Data Product Team）。强调“数据民主化”的实践，即在确保数据安全的前提下，让更多业务用户能够安全、便捷地获取和使用所需数据，加速决策循环。 4.3 衡量BI项目的投资回报率（ROI）： 商业智能的投入巨大，如何量化其价值？本章提供了一套严谨的ROI评估框架，包括对效率提升、风险降低、收入增长等方面的量化指标，帮助企业证明数据战略的商业价值。 总结： 《数字时代的商业智能与数据驱动决策》全面覆盖了从数据战略规划、技术选型、高级分析建模到组织文化建设的全链条管理内容。它不教授Word或Excel的特定按键操作，而是提供一套在高复杂度商业环境中行之有效的、提升企业决策智能水平的系统方法论。阅读本书，您将学会如何将数据真正转化为企业的核心竞争力。
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