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出版者:电子工业出版社

作者:于鹏

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:18.0

装帧:

isbn号码:9787505357105

丛书系列:

图书标签:

• Excel 2000
• 办公软件
• 电子表格
• 数据处理
• 教程
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• 软件技巧
• 电脑应用
• 办公效率
• Windows

图书简介：现代数据分析与商业智能实战指南 本书简介： 本书是一部全面、深入且极具实战指导意义的著作，专注于现代企业环境中最核心的数据处理、分析与可视化技术。它并非仅仅停留在基础软件操作层面，而是将重点放在如何利用先进的数据工具和方法论，解决复杂的商业问题，驱动决策优化，实现数据驱动的增长。全书结构严谨，内容紧密贴合当前数据科学和商业智能（BI）领域的前沿需求，旨在将读者从数据操作者培养成能独立构建分析模型、讲述数据故事的商业分析专家。 第一部分：数据生态与准备——构建分析的基石 本部分深入探讨了当代企业数据的复杂性与多样性，强调数据治理和准备工作是所有有效分析的先决条件。 第一章：数据环境概览与现代数据架构 本章首先勾勒出当前企业数据生态的全景图，涵盖了交易型数据库（OLTP）、数据仓库（Data Warehouse）、数据湖（Data Lake）的概念及其在现代商业决策流程中的作用。我们详细分析了结构化、半结构化及非结构化数据的处理挑战，并介绍了数据管道（Data Pipeline）的基础架构设计原则，确保数据流的可靠性与可追溯性。重点讲解了数据治理（Data Governance）的核心要素，包括数据质量（DQ）、元数据管理（Metadata Management）和数据安全合规性。 第二章：高级数据清洗与转换技术 有效的数据分析始于“干净”的数据。本章超越了简单的去重和缺失值处理，着重于复杂的数据转换策略。内容包括：异常值识别与鲁棒性处理方法（如IQR、Z-Score的局限性与替代方案）；日期与时间序列数据的标准化与复杂区间计算；文本数据的清洗、规范化及正则表达式（Regex）在数据预处理中的高级应用。此外，我们详细阐述了数据透视（Pivoting）、逆透视（Unpivoting）在重塑数据结构以适应不同分析模型方面的关键技巧，以及如何构建可复用的ETL/ELT脚本逻辑。 第二部分：核心分析建模与统计基础 本部分聚焦于数据分析的数学逻辑和统计学工具箱，确保读者理解分析背后的“为什么”。 第三章：描述性统计与数据探索（EDA） 本章是数据探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的实践指南。我们讲解了集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数范围）的准确解读，并讨论了数据分布形态（偏度、峰度）对后续建模选择的影响。重点介绍了如何使用统计图表工具（如箱线图、直方图、散点图矩阵）快速识别数据中的潜在模式、相关性以及模型假设的前置检验。 第四章：推断性统计与假设检验实战 推断统计是实现商业洞察的关键。本章系统介绍了参数检验与非参数检验的应用场景。内容涵盖了T检验、方差分析（ANOVA）在比较不同组别差异中的应用，以及卡方检验在分类数据分析中的作用。我们着重讲解了统计显著性（p值）的正确理解和解释，以及如何避免常见的统计误区，确保商业决策基于可靠的概率基础。 第五章：回归分析与预测建模入门 本章将读者引入预测分析领域。我们首先详细解析了简单线性回归和多元线性回归模型的构建、参数解释（系数、R平方、调整R平方）。随后，重点探讨了回归模型诊断的重要性，包括多重共线性（VIF）、残差分析、异方差性等问题及其矫正方法。对于非线性关系，本章也提供了多项式回归及变量转换策略的实战指导。 第三部分：商业智能与数据可视化精通 本部分将理论分析转化为直观、可操作的商业洞察，是连接数据与管理层的桥梁。 第六章：高效数据可视化设计原则 优秀的可视化不仅仅是“画图”，更是信息传达的艺术。本章阐述了视觉编码理论（颜色、形状、大小）如何影响人类对数据的感知。我们深入探讨了数据可视化类型学的选择，例如何时使用树状图（Treemap）、何时使用桑基图（Sankey Diagram），并强调了“避免误导性图表”的设计规范。本章还引入了时间序列数据和地理空间数据可视化的最佳实践。 第七章：交互式仪表板设计与故事叙述 仪表板（Dashboard）是现代商业决策的“指挥中心”。本章聚焦于构建高效率、高影响力的交互式仪表板。内容包括：KPI（关键绩效指标）的科学定义与量化；仪表板布局的“三秒原则”；参数、过滤器和联动设置的复杂应用，以支持用户进行“下钻分析”（Drill-down）。我们教授如何通过精心设计的可视化序列，引导观众完成一个逻辑清晰、结论有力的“数据故事”。 第八章：商业指标体系构建与绩效管理 本章指导读者如何将抽象的商业目标转化为可测量的指标。我们详细介绍了如客户生命周期价值（CLV）、客户获取成本（CAC）、投资回报率（ROI）等核心商业指标的准确计算模型。同时，讲解了如何构建平衡计分卡（Balanced Scorecard）或其他绩效管理框架，利用数据分析工具持续监控和优化组织绩效。 第四部分：高级主题与自动化集成 本部分面向希望提升分析效率和扩展分析边界的专业人士。 第九章：数据库查询语言（SQL）的高级应用 SQL是数据世界的通用语言。本章不再教授基础的SELECT语句，而是侧重于复杂查询的优化。内容包括窗口函数（Window Functions，如RANK, LEAD/LAG）在复杂排序和移动平均计算中的强大能力；递归CTE（Common Table Expressions）用于处理层级数据结构；以及性能调优的关键策略，如索引的合理使用和查询优化器的理解。 第十章：自动化与流程整合 为了应对海量数据和重复性任务，自动化至关重要。本章讲解了如何将数据准备、模型计算和报告生成过程进行脚本化和自动化集成。我们探讨了如何利用现代工作流管理工具（如流程调度器）来安排定期的报告刷新，以及如何构建数据质量自动校验机制，确保分析系统的稳健运行。 总结： 本书的编写风格注重理论的严谨性与操作的实用性相结合，旨在培养读者形成一套完整、系统的分析思维框架。通过本书的学习，读者将能够自信地处理任何规模和复杂程度的数据集，并将其转化为具有明确商业价值的洞察和可执行的建议。这是一本面向未来数据专业人员的实战手册，而非仅仅是对特定软件功能的简单说明。

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除了技术层面的讲解，这本书还展现出一种对数据管理的职业素养的引导。在介绍完如何进行排序和筛选之后，作者增加了一个小小的章节，主题是“保持工作表的整洁与高效”。这部分内容在很多同类书籍中经常被忽略。书中强调了命名规范的重要性，建议读者为重要的工作表设置有意义的名称，而不是默认的Sheet1、Sheet2。同时，它还提到了如何使用“冻结窗格”功能来固定表头，这对于处理包含数百行数据的大表格至关重要，可以极大地提高浏览和数据核对的效率。这本书的作者显然不仅仅是一个技术专家，更是一个有着丰富实际工作经验的“实干家”，他能预见到用户在使用软件过程中可能遇到的各种痛点，并提前给出优雅的解决方案。阅读这本书的过程，与其说是学习软件操作，不如说是在学习一种更系统、更专业的电子表格思维方式，这对我后来的工作效率提升有着深远的影响，非常值得推荐给所有希望打好Excel基础的人。

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我对软件学习有个怪癖，就是不喜欢那种上来就堆砌专业术语的书籍，那样读起来非常费劲，而且效率低下。这本书在这方面做得极其出色。我尤其欣赏它在讲解数据输入和基本编辑功能时所采用的“情景模拟”教学法。比如，在介绍如何进行单元格格式设置时，作者并没有直接列举“对齐方式”、“边框设置”等菜单选项，而是构建了一个模拟的“家庭收支记录”场景。书中会引导读者想象：我们需要输入月份和收入两列数据，收入数据需要用货币符号表示，而月份数据则需要保持文本格式以防被误算。然后，它会一步步教你如何通过右键菜单快速找到并应用这些格式。这种“知其所以然”的教学方式，极大地增强了知识的实用性和可记忆性。我记得当时我正在尝试做一个个人年度预算表，这本书里的案例几乎可以直接套用，我只需要替换掉具体的数字和项目名称。读完关于“自动填充”的那一节，我简直有种醍醐灌顶的感觉，过去我手动输入一串数字序列的日子终于结束了。这本书的逻辑链条非常完整，每学完一个新技能，后面都会有一个小的练习来巩固，这种循序渐进的方式让人学得踏实。

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市面上的很多指南总是在追求“新”和“快”，恨不得把最新版本的所有功能都塞进去，结果往往是顾此失彼，反而把核心知识讲得不够深入。这本书虽然是针对Excel 2000这个相对早期的版本，但它对基础逻辑和核心操作的讲解之透彻，简直是教科书级别的典范。我尤其佩服作者在讲解“公式与函数”这一核心难点时的处理方式。很多书上来就抛出VLOOKUP或者IF函数，让人头大。这本书却选择从最简单的加减乘除运算符开始，然后引入SUM、AVERAGE等最基础的求和与平均函数，并且详细解释了函数参数（arguments）的含义和作用。它甚至花了一个小节专门解释了“绝对引用”和“相对引用”的区别，并用图示清晰地展示了F4键的作用。我过去一直对绝对引用很迷糊，总是在拖动公式时出现莫名其妙的错误，但读完这本书后，我彻底明白了它们在跨区域计算中的重要性。这种对基础概念的深挖，确保了读者建立的是一个稳固的知识地基，而不是空中楼阁。

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这本书的封面设计实在让人眼前一亮，那种略带复古的淡蓝色调，配上简洁的字体，一下子就抓住了我的眼球。我本来对电子表格软件就有些望而生畏，总觉得那堆密密麻麻的单元格和复杂的函数公式是技术人员的专属，但看到这本书的名字——《Excel 2000使用导引》，“导引”这两个字让我感觉它像是一位经验丰富的老向导，而不是一本枯燥的教科书。我记得我当时是在一家旧书店的角落里发现它的，那本书的纸张带着岁月沉淀下来的那种略微泛黄的质感，摸起来很舒服。我翻开扉页，里面的排版布局非常清晰，小标题和图示的比例拿捏得恰到好处，不像有些技术手册，恨不得把所有信息都塞进一个页面里。光是第一章关于工作簿和工作表的介绍部分，作者就用了大量的插图来展示如何新建、打开和保存文件，连鼠标指针的不同形态在不同操作下如何变化都细致地描绘了出来。这让我这个对电脑操作都有些生疏的人，瞬间感觉信心倍增，仿佛只要跟着这本书的节奏走，那些复杂的Excel功能也能被我轻松驾驭。这本书给我的第一印象是：它非常注重用户体验，致力于消除初学者的恐惧感，用最温和的方式引导我们进入那个充满可能性的电子表格世界。

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这本书的装帧和印刷质量，在那个年代来说，绝对是顶级的。我手上这本，虽然经历过搬家和多次翻阅，但内页的墨迹依然清晰锐利，几乎没有晕染的现象。值得称赞的是，它在图文排版上体现出一种严谨的美学。涉及到操作界面的截图，都经过了精细的裁剪和标注，关键的按钮或者菜单项都会用粗体框线特别标出，确保读者在对照自己电脑屏幕时不会看错。特别是在讲解“图表制作”部分，作者似乎非常明白，对于视觉化工具来说，静态的文字描述是苍白的。因此，书中为每一种主要的图表类型（柱形图、饼图、折线图）都提供了完整的“创建流程图”，从选中数据源到选择图表类型，再到调整图表元素（如标题、坐标轴标签），每一步都配有对应的屏幕截图，而且截图的清晰度在当时来看简直是业界良心。这使得即使是第一次尝试制作图表的读者，也能在不依赖网络搜索的情况下，独立完成专业水准的可视化报告。

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