具体描述
《Excel统计分析与决策》融统计与ExceI为一体，形成具有特色的内容体系。全书以统计理论与方法为主体，介绍如何利用Exceel的电子表格技术、统计工作表函数与数据分析工具，实现对社会各种经济现象进行数据处理和统计分析。 全书共分三部分，第一部分是E拙＊的基础知识和简单操作。第二部分以统计理论为主线，介绍ExceI在统计分析与决策中的应用，既有统计理论的直观展现，又有实际案例的分析研究，内容涉及统计描述、概率分布、统计推断、回归与预测，此为《Excel统计分析与决策》的主体部分。第三部分是附录，详细列出Excel统计函数的语法及功能，Excel统计分析工具到等 。《Excel统计分析与决策》着重介绍如何利用ExceI来理解统计理论，进行统计分析与决策，力图通过大量数据的模拟，以及具体案例的分析来展现ExceI与统计方法的有机融合，具有较强的实用性。随书附光盘一张，包括全书各章例题及案例的原始数据、计算结果及教学辅助课件。《Excel统计分析与决策》适合作为高等院校本科生统计学课程的计算机辅助教材，也可作为E肌＊在统计中应用的相关教材，同时也可作为经济、管理人员从事统计分析与预测的参考。
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用户评价
刚刚翻开《Excel统计分析与决策》，首先就被它清晰的目录和编排结构所吸引。作者在开篇就点出了Excel在现代商业环境中作为数据分析工具的不可替代性，这一点非常重要，因为它能够快速建立起读者与书本之间的联系，让大家知道为什么我们要学习这本书。我一直觉得， Excel不仅仅是用来做表格和简单计算的，它强大的函数库和图表功能，如果能被系统性地掌握，简直就是一把瑞士军刀，能够解决很多看似复杂的问题。这本书的序言部分，尤其强调了“决策”二字，这让我眼前一亮。很多时候，我们进行数据分析，最终的目的都是为了做出更好的决策，而不仅仅是得出几个数字。书中对数据整理、清洗、可视化等基础环节的介绍，虽然我自身已经有一些经验，但阅读时还是会发现一些我之前忽略的细节，比如一些更高效的数据透视表用法，或者是一些隐藏很深但非常实用的函数组合。作者在讲解这些基础知识的时候，并没有显得枯燥乏味，而是通过一些贴近实际的案例，让我能够立刻理解这些技巧的应用场景。例如，在介绍如何使用Excel进行数据可视化时，书中不仅仅是罗列了各种图表类型，更重要的是，它教会了我们如何根据不同的数据特点和分析目的，选择最合适的图表，以及如何通过图表的优化来更清晰地传达信息。我记得其中有一个关于销售数据分析的例子，作者通过一步步的操作，展示了如何从原始的销售记录中提取关键信息，生成月度销售趋势图和产品销售占比饼图，并在此基础上，对下一季度的销售策略提出了初步的建议。这种循序渐进的讲解方式，对于我这样的Excel爱好者来说，非常有吸引力。而且，书中还提到了如何利用Excel进行一些基础的假设检验，比如t检验和卡方检验，这对于我来说是之前比较薄弱的环节，这次能有机会系统地学习，我感到非常高兴。总而言之，这本书不仅仅是Excel操作的指南，更是将Excel与实际的商业决策紧密结合的桥梁，让我对Excel的认识有了更深层次的提升。
评分总的来说，《Excel统计分析与决策》这本书，给我最大的感受是它的实用性和全面性。作者并没有仅仅停留在Excel的操作技巧层面，而是将统计学的理论知识与Excel的实际应用紧密结合，并且贯穿了“决策”这一主线。从数据清洗、描述性统计、推断性统计，到回归分析、时间序列、风险分析，乃至初步的数据挖掘和报表制作，几乎涵盖了我们在商业分析中可能遇到的绝大多数场景。更重要的是，作者的讲解方式深入浅出，通过大量的实际案例，让复杂的统计概念变得易于理解和掌握。我特别欣赏书中对于“为什么”的解释，不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，这让我能够从更深层次上理解统计分析的逻辑和原理。这本书不仅仅是Excel的入门教程，更是一本能够帮助我们提升数据分析和决策能力的实战指南。我通过学习这本书，不仅掌握了许多新的Excel技巧，更重要的是，我对如何利用数据来解决实际问题有了更清晰的思路和更强大的工具。无论是对于刚刚接触数据分析的新手，还是希望深化Excel应用能力的专业人士，这本书都绝对值得拥有和深入研读。
评分让我感到惊喜的是，这本书在“推断性统计分析”部分也下了很大功夫。很多Excel相关的书籍，往往会回避一些更深入的统计概念，但这本书却敢于触及这些内容，并且讲解得相当透彻。例如，关于“假设检验”的章节，作者从零开始，详细介绍了p值、显著性水平、第一类错误和第二类错误等核心概念，并且通过图文并茂的方式，解释了不同的假设检验方法，比如z检验、t检验、卡方检验在什么场景下使用。我印象特别深的是，书中用了一个关于新药疗效的例子来讲解t检验，作者演示了如何使用Excel的T.TEST函数来比较两种不同治疗方法的平均疗效，并且详细解释了如何根据p值来判断药物是否有效。这种将统计理论与实际应用相结合的讲解方式，让我在学习过程中感到非常充实和有成就感。此外，书中还对“方差分析”（ANOVA）进行了介绍，这部分内容通常被认为是比较高级的统计方法。作者通过一个关于不同教学方法对学生学习成绩影响的研究案例，清晰地展示了如何使用Excel的ANOVA: Single Factor和ANOVA: Two-Factor with Replication功能，来分析多个组的均值是否存在显著差异。这对于我来说，是一次非常宝贵的学习经历，让我能够将之前学习的统计知识应用到更复杂的场景中。我也尝试着将书中讲解的单因素方差分析应用于我工作中关于不同广告渠道对销售额影响的分析，结果非常顺利地得到了我想要的结论，并且还能生成F检验的p值，这比我之前单纯依靠电子表格手动计算要高效得多。
评分这本书的篇幅不算特别厚重，但内容却相当扎实。我特别喜欢其中关于“数据清洗与预处理”那一章节的讲解，这部分的内容往往是其他很多入门级的Excel书籍所忽略的，但恰恰是进行任何有效数据分析的基石。作者用了很多生动的例子，来展示如何处理缺失值、异常值、重复数据等等，并且提供了多种解决方案，不仅仅是简单的删除或填充，还包括了更精细的逻辑判断和函数组合。例如，书中有一个关于客户信息表的数据清洗案例，里面涉及到了姓氏和名字的拆分、地址信息的不规范统一、电话号码格式的标准化等等，这些都是我们在实际工作中经常会遇到的棘手问题。作者通过讲解VLOOKUP、INDEX/MATCH、IFERROR等函数的妙用，以及一些文本函数的组合，一步步地演示了如何将一份混乱的数据变成整洁、规范、可供分析的格式。我印象最深的是，作者在讲解使用“分列”功能时，不仅仅是简单介绍了如何根据分隔符拆分，还进一步阐述了如何结合“文本到列”功能，处理不同格式的日期数据，以及如何使用“查找与替换”功能来批量修改数据中的错误信息。这让我意识到，即使是一些看似基础的功能，只要深入挖掘，也能发挥出巨大的能量。而且，书中还提到了使用Excel的数据透视表来进行数据汇总和分析，这一点也非常实用。我之前虽然知道数据透视表，但总觉得用起来不够灵活，总是在某些字段的组合上遇到瓶颈。这本书通过对数据透视表高级选项的详细介绍，包括创建计算字段、计算项，以及如何利用切片器和时间轴进行交互式分析，让我对数据透视表有了全新的认识。我尝试着将书中讲解的技巧应用到我自己的实际工作数据中，效果非常明显，原本需要花费大量时间手动汇总和计算的数据，现在几分钟就能搞定。这种效率的提升，让我感到非常欣慰。
评分我尤其对书中关于“描述性统计分析”的部分印象深刻。作者并没有止步于简单地介绍平均值、中位数、众数这些基本概念，而是深入地阐述了这些统计指标在不同数据分布情况下的意义和局限性。例如，在讲解方差和标准差时，书中不仅给出了计算公式，更重要的是，它用通俗易懂的语言解释了这两个指标如何衡量数据的离散程度，以及它们在评估投资风险、产品质量控制等方面的应用。我记得其中有一个关于学生考试成绩的案例，作者通过计算成绩的平均分、中位数，以及标准差，来分析班级的整体学习情况，并且还通过绘制直方图和箱线图，直观地展示了成绩的分布情况。这种结合具体案例的讲解方式，让我能够更加深刻地理解统计概念的实际意义，而不是停留在理论层面。此外，书中还详细介绍了如何使用Excel的“数据分析”工具库来快速进行各种统计分析，包括描述性统计、相关性分析、回归分析等等。我之前对这些工具的使用并不熟练，总是需要查阅很多资料才能完成一次分析。而这本书则提供了一个非常系统化的学习路径，从启用数据分析工具库，到选择合适的分析方法，再到解读分析结果，都进行了非常详细的说明。特别是关于相关性分析的部分，作者用清晰的图表和文字解释了相关系数的含义，以及如何通过散点图来直观地判断两个变量之间是否存在线性关系。这对于我理解变量之间的内在联系非常有帮助。我尝试着将这些技巧应用到我正在进行的一项市场调研数据分析中，结果发现，我之前一些模糊的判断，通过Excel的统计分析工具，得到了更加清晰和客观的验证，这让我对Excel在数据分析领域的价值有了更深的认识。
评分本书的“报表制作与可视化”部分，也给我带来了不少启发。在进行数据分析之后，如何将分析结果清晰、有效地传达给他人，是非常关键的一步。作者不仅介绍了Excel的各种图表类型，更重要的是，它强调了图表设计的原则，以及如何通过图表的优化来突出关键信息。我记得其中有一个关于季度销售报告的案例，作者从原始数据开始，一步步地创建了包括趋势图、柱状图、饼图在内的多种图表，并且还运用了数据标签、图表标题、坐标轴刻度等技巧，使整个报告既美观又信息量丰富。书中还强调了如何利用“切片器”和“时间轴”来创建交互式报表，让使用者能够更方便地筛选和探索数据。这一点让我觉得非常实用，尤其是在需要向非技术人员展示数据时，交互式报表能够大大提升沟通的效率。我还发现书中提到了如何利用“数据验证”功能来规范用户输入，以及如何使用“保护工作表”功能来防止数据被误修改，这些都是在实际工作中提升报表质量和安全性的重要技巧。我尝试着将书中讲解的交互式报表制作技巧，应用到我部门的月度工作汇报中。通过添加切片器，让主管能够方便地按产品类别或区域筛选销售数据，整个汇报的互动性和信息传递效率都得到了显著提升，得到了大家的一致好评。
评分这本书在“风险分析与模拟”方面的介绍，也给我留下了深刻的印象。在商业决策中，风险评估和管理至关重要，而Excel正好是进行这类分析的得力工具。作者详细介绍了如何使用“单因素数据表”和“双因素数据表”来分析单个或两个变量变化对结果的影响。我记得其中有一个关于投资回报率的案例，作者展示了如何通过调整投资金额和市场利率这两个变量，来预测不同的市场环境下投资回报率的变化范围。这种场景驱动的讲解方式，让我能够立刻理解这些工具的实际应用价值。更让我觉得有用的是，书中还讲解了如何使用Excel的“规划求解”功能来优化决策。例如，在资源分配问题中，如何利用“规划求解”来最大化利润或最小化成本，这些都是非常实用的技能。我尝试着将“单因素数据表”应用于我正在评估的一个新产品上市的成本效益分析。通过调整广告投入和生产成本这两个关键变量，我能够快速生成不同情景下的利润预测，这为我做出最终的决策提供了非常有价值的参考。这种通过Excel实现量化风险分析的能力，让我觉得自己在面对不确定性时，更有信心了。
评分让我感到惊喜的是，这本书还涵盖了一些“时间序列分析”的基础知识。虽然Excel本身在时间序列分析方面的功能不如专业的统计软件强大，但作者巧妙地利用Excel的函数和图表功能，对一些基础的时间序列概念进行了清晰的阐述。例如，关于趋势、季节性、周期性等概念的解释，都配以了直观的图表，让我能够轻松理解。书中还介绍了如何使用Excel的移动平均法来平滑数据，以及如何通过绘制时间序列图来识别数据的模式。我印象特别深的是，书中用一个关于月度销售额的案例，演示了如何计算季度平均值和年度平均值，并通过Excel的图表功能，直观地展示了销售额的季节性波动。此外，作者还简单介绍了一些更高级的时间序列模型，比如ARIMA模型，虽然没有深入讲解，但至少让我对这些概念有了初步的了解，为我以后深入学习打下了基础。我尝试着将书中讲解的移动平均法应用于我工作中遇到的某个周期性数据，比如每周的网站访问量。通过Excel的简单计算和图表绘制，我能够更容易地识别出访问量的周期性变化，并且还能对未来的访问量做出一些初步的预测。这种将复杂的时间序列概念通过Excel实现的讲解方式，是我之前从未接触过的，让我觉得非常受用。
评分本书在“回归分析”部分的讲解，是我认为其最具有价值的部分之一。作者并没有仅仅停留在简单线性回归的介绍，而是深入探讨了多元线性回归、多项式回归，甚至还涉及到了逻辑回归的一些基础概念。我非常欣赏书中关于如何构建回归模型，以及如何解读回归系数的详细说明。例如，在讲解多元线性回归时，书中用一个关于房地产价格预测的案例，展示了如何将房屋面积、地理位置、房龄等多个自变量纳入模型，来预测房屋价格。作者详细解释了每个自变量的系数代表什么含义，以及如何通过R方值来评估模型的拟合优度。这一点对于我理解变量之间的关系，以及如何利用多个因素来预测某个结果非常有帮助。我还特别关注了书中关于“残差分析”的部分。通常，我们在进行回归分析时，很容易忽略残差的检查，但残差分析却是判断模型是否有效的关键。作者详细介绍了如何通过绘制残差图来检查模型是否存在异方差、自相关等问题，并且给出了相应的解决方案。这一点让我受益匪浅，它能够帮助我更准确地评估模型的有效性，避免得出错误的结论。我也尝试着将书中讲解的多元线性回归技巧应用于我正在进行的一个项目，分析影响客户满意度的各种因素，例如产品质量、服务态度、价格等等。通过Excel的回归分析工具，我能够清晰地看到每个因素对客户满意度的贡献程度，并且还能生成预测值，这对于我制定改进客户服务策略非常有指导意义。
评分让我印象深刻的是，本书在“Excel中的数据挖掘初步”这一章节，触及了一些更具前瞻性的内容。虽然Excel并非专业的BI工具，但作者却能挖掘出它在数据挖掘方面的潜力和应用。书中介绍了如何利用Excel的数据透视表和一些函数组合，来探索数据中的潜在模式和关联规则。例如，作者用一个超市购物篮分析的案例，演示了如何利用Excel的“筛选”和“数据透视表”功能，来找出哪些商品经常被一起购买。这种方法虽然不如专业的数据挖掘软件强大，但对于普通用户来说，却是入门数据挖掘的绝佳途径。我特别喜欢书中关于“查找重复项”和“删除重复项”功能的详细讲解，这在数据清洗过程中非常重要，可以帮助我们快速发现和处理重复数据，避免分析结果的偏差。我还注意到书中对“条件格式”的运用，通过设置各种颜色、图标和数据条，能够让数据更加直观易懂，也能够帮助我们快速发现数据中的异常值或高亮区域。我尝试着将书中讲解的一些数据探索方法，应用到我工作中经常接触到的客户行为数据中。通过对客户购买频率、购买金额等数据的交叉分析，我发现了一些之前没有注意到的客户群体特征，这对于我改进营销策略提供了新的思路。
评分适合初学者。清晰。
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