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出版者:人民邮电出版社

作者:罗运模 谢志敏

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-4

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787115082985

丛书系列:

图书标签:

• Excel
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现代数据处理与商业智能应用实战指南 一部全面覆盖现代数据分析、可视化及商业决策支持的深度技术手册 本书定位： 本书并非传统意义上的软件操作指南，而是一本面向业务人员、数据分析师、财务规划师以及希望利用前沿数据技术驱动决策的职场精英所打造的“现代数据处理与商业智能应用实战指南”。我们聚焦于如何运用当前主流的数据分析工具和方法论，解决复杂的商业问题，实现从原始数据到高价值洞察的转化过程。 本书核心内容模块： 本书结构严谨，分为四大核心模块，层层递进，确保读者不仅掌握工具，更能理解背后的分析逻辑和商业价值。 --- 第一部分：数据思维与现代分析基础框架（奠定分析基石） 本部分旨在建立读者正确的数据分析思维模式，并介绍当前数据生态中的关键概念和工作流程。 第一章：数据驱动的决策范式转型 从经验到数据的转变： 探讨在快速变化的市场环境中，传统依赖直觉的决策模式的局限性，强调数据在战略制定中的核心地位。 现代数据分析的生命周期： 详细解析从数据采集、清洗、建模、分析到可视化呈现的完整流程（Data Pipeline 概述）。 分析的层级划分： 区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析，并阐述它们在不同业务场景下的应用。 第二章：核心数据处理环境与语言概览 Python在数据科学中的生态位： 介绍Anaconda环境的配置与管理，重点讲解Numpy用于高效数值计算的基础操作。 Pandas DataFrame的深度解析： 将DataFrame视为现代数据处理的核心载体，深入讲解索引、切片、数据对齐、合并（Merge/Join）的实战技巧，尤其关注处理非结构化数据片段的策略。 SQL基础与关系型数据交互： 梳理高级SQL查询技巧，包括窗口函数（Window Functions）在复杂报表生成中的应用，以及如何优化查询性能以应对大数据集。 --- 第二部分：数据清洗、转换与建模实战（数据准备的艺术） 数据质量直接决定分析结果的可靠性。本部分将提供大量实战案例，教导读者如何处理“脏数据”并构建稳健的数据模型。 第三章：数据质量保障与预处理技术 缺失值处理的哲学： 不仅仅是填充（Imputation），更要探讨缺失背后的业务原因，讲解均值/中位数填充、MICE多重插补法的原理及适用场景。 异常值检测与鲁棒性分析： 介绍基于统计学（如Z-Score, IQR）和基于模型（如Isolation Forest）的异常值检测方法，并讨论如何区分真正的异常与业务波动。 数据标准化与归一化： 阐述不同缩放方法（Min-Max, Z-Score Scaling）对后续机器学习模型性能的影响。 日期与时间序列数据的精细化处理： 处理时区转换、频率重采样（Resampling）以及特征工程中的时间衰减因子构建。 第四章：数据结构化与关系模型构建 维度建模原理（星型与雪花模型）： 详细解释事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则，适用于构建数据仓库或OLAP环境。 数据透视与交叉表重构： 使用高级函数（如`pivot_table`或`crosstab`）将宽表转换为适合分析的长表，或反之。 数据去重与实体匹配（Entity Resolution）： 讲解如何使用模糊匹配算法（如Levenshtein距离）合并重复的客户或产品记录。 --- 第三部分：高级分析技术与预测建模（从描述到预测） 本部分将跨越基础统计，进入机器学习和时间序列分析的前沿领域，重点关注业务可解释性。 第五章：统计推断与假设检验的应用 核心统计概念的业务化： 深入理解P值、置信区间在A/B测试结果解读中的实际意义。 方差分析（ANOVA）与T检验的精确应用： 教导读者如何科学地比较两个或多个组别间的差异是否具有统计学意义。 回归分析的进阶： 多元线性回归模型的构建、诊断（多重共线性、异方差性）以及模型选择（逐步回归、Lasso/Ridge）。 第六章：机器学习模型入门与业务场景落地 分类模型实战： 介绍逻辑回归、决策树（Tree-based models）在客户流失预测、欺诈识别中的应用。 模型性能评估指标的权衡： 深度解析准确率（Accuracy）的局限性，重点讲解精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数及ROC-AUC曲线在不同业务目标下的取舍。 模型可解释性（XAI）： 介绍LIME和SHAP值，帮助业务用户理解“为什么”模型做出了某个预测，增强对模型的信任度。 第七章：时间序列分析与趋势预测 时间序列分解： 识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和残差（Residual）。 经典模型与现代方法对比： 介绍ARIMA模型的参数选择，并对比Prophet等更易于处理假日效应和缺失数据的工具。 滚动预测与回溯测试： 确保预测模型的稳健性，避免过度拟合历史数据。 --- 第四部分：数据可视化与商业智能部署（洞察的呈现与传播） 再好的分析，如果不能清晰地传达给决策者，价值也无法实现。本部分关注如何将分析结果转化为有影响力的视觉叙事。 第八章：数据叙事与视觉设计原理 “图表之罪”的避免： 识别并修正常见的数据可视化错误，如误导性的Y轴截断、不恰当的颜色使用等。 选择正确的图表类型： 流程对比、分布展示、构成展示、关系探索等不同目标对应的最佳图表方案。 仪表板（Dashboard）的设计哲学： 遵循“自上而下，从宏观到细节”的布局原则，设计高信息密度且易于交互的业务监控面板。 第九章：现代BI工具与交互式报告构建 主流BI平台的功能比较： 侧重于Tableau/Power BI（或Power BI Desktop）中的数据连接、字段计算语言（如DAX或Tableau的LODs）的高级用法。 参数、过滤器与钻取（Drill-down）的实战配置： 构建真正能够让用户探索数据的动态报告，而非静态截图。 报告性能优化： 讲解如何通过预聚合数据源或优化可视化层级的计算，确保交互式报告加载速度满足商业要求。 第十章：数据驱动文化建设与持续改进 指标体系（KPIs）的科学设计： 如何设计相互关联、且与公司战略目标对齐的关键绩效指标。 分析结果的有效沟通： 针对不同受众（高管、一线员工）定制沟通材料的侧重点。 模型的迭代与监控： 阐述数据漂移（Data Drift）和模型衰退（Model Decay）的概念，建立模型自动再训练的流程。 本书特点总结： 本书结合了坚实的理论基础和最新的行业实践案例，内容紧密围绕高效数据处理、深度预测分析以及商业价值可视化三大主线展开，旨在培养读者“像数据科学家一样思考，像业务专家一样应用”的能力，全面提升个人在数据密集型工作环境中的核心竞争力。

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这本书的“案例研究”部分，简直是全书最大的败笔。每一个案例都设计得极其复杂且脱离实际。举个例子，它设计了一个场景，要求分析一家跨国公司在不同时区、不同货币体系下，对超过十万条虚拟交易记录进行实时对账。且不说这个场景的虚构性有多强，光是作者提供的初始数据表结构，就混乱不堪，列名使用了大量的缩写和内部代号，完全没有提供清晰的字段说明。我花费了大量时间去试图理解这些数据的含义，而不是学习Excel技巧本身。这本书仿佛在告诉读者：只有处理过这种史诗级数据量的专家，才配谈论“掌握”Excel。对于我们这些只是想高效处理客户名单、整理销售业绩的普通用户来说，这些案例不仅帮不上忙，反而造成了巨大的心理压力，让人产生一种“我永远也学不会”的挫败感。它展示的不是掌握，而是炫耀计算能力。

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天哪，我简直不敢相信自己竟然浪费了这么多时间在这本所谓的“宝典”上！我本来满怀期待，想着终于能把那些令人头疼的Excel函数和数据透视表搞明白了，毕竟书名听起来就那么诱人——“轻松掌握”！结果呢？翻开第一页我就感觉不对劲了。这书的排版简直是一场灾难，字体小得像是蚂蚁在爬，行距更是挤得让人喘不过气来。更要命的是，它对VBA的讲解，简直是天书！作者似乎默认我们都是编程天才，上来就是一堆晦涩难懂的代码片段，完全没有循序渐进的引导。我试着跟着书上的例子操作，结果光是设置环境就折腾了我半天，每一步都充满了陷阱。更别提那些截图了，模糊得像是用老式拨号上网下载的图片，根本看不清菜单栏上的具体选项是哪个。说实话，我宁愿去看那些零散的论坛帖子，至少人家还能提供清晰的步骤和及时的反馈。这本书给我的感觉，就像是作者把自己多年积累的知识一股脑儿塞进来，却忘了我们这些初学者需要的是一座可以攀登的阶梯，而不是直接把我扔到山顶上。如果你的目标是想在Excel的世界里迷失方向，这本书绝对是首选。

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这本书的“轻松”二字，怕不是开了一个天大的玩笑。我买它，是冲着能快速上手处理日常报表和图表制作的实用技巧去的。然而，书中花了大量的篇幅去介绍一些我这辈子可能都不会用到的——或者说，在当前版本的Excel中已经完全被取代的——老旧功能。比如，它对“外部数据区域”的讲解，用了大量篇幅描述如何通过旧版ODBC连接器进行操作，这对于现在习惯了Power Query和Power Pivot的新手来说，简直是鸡肋中的战斗机。我需要的是如何用最少的步骤制作出符合现代审美的数据可视化图表，这本书里那些配色方案和图表类型，活脱脱像是从上个世纪的PPT里抠出来的。我尝试跟着它做一个简单的条件格式设置，结果发现书中的操作路径在我的软件版本中已经变了样，导致我必须不断地在网上搜索正确的更新步骤，这效率简直比我自己摸索还要低。这本书的作者似乎沉睡了二十年，醒来后直接把旧知识印刷了出来，完全没有意识到软件世界的日新月异。它更像是一部博物馆展品说明书，而不是一本实用的工具书。

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让我印象极其深刻的是，这本书在讲解数据处理逻辑时，展现出一种令人发指的傲慢感。它似乎认为，所有读者都应该对“规范化数据库设计”有着深刻的理解。当我试图学习如何用SUMIF函数处理跨工作表的汇总时，作者突然插入了一大段关于“关系型数据库理论”的讨论，其深度和复杂程度，完全超出了一个想快速做周报的普通白领的需求。这种知识堆砌式的写作手法，完全没有体现出“掌握”的精髓，而是强行灌输。更让我抓狂的是，书中对公式错误排查的部分，竟然只有寥寥数语带过。当我遇到#REF!或者#VALUE!错误时，我翻遍了所有相关章节，得到的指导无非是“请检查单元格引用是否正确”——这谁不知道啊？我需要的是那种细致入微的诊断流程，是作者能像老中医把脉一样，告诉我这个错误可能指向哪三个最常见的原因，以及对应的修复策略。这本书不仅没有帮我解决问题，反而制造了更多关于“知识是不是真的有用”的哲学困境。

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这本书的“售后服务”——也就是它的配套资源——也同样令人失望。宣传册上煞有介事地说提供在线习题和模板下载，结果我满怀希望地输入了书本后面的验证码，得到的却是“页面不存在”的四零四错误。这说明，这本书很可能是在一个软件版本还未更新的年代就被匆忙出版，后续的资源维护根本没有跟上。面对这样一个孤立无援的学习体验，读者只能靠自己去摸索。我甚至怀疑，这本书是不是很多年前一位资深的Excel用户，将自己电脑里所有用到过的“技巧备忘录”简单地拼凑起来，然后印刷出来的。它的逻辑跳跃性太强，从一个高级技巧突然跳到基础操作的简单回顾，缺乏一个有条理的知识体系构建过程。总结来说，如果你想获得一本结构清晰、与时俱进、能够真正指导你解决实际问题的Excel指南，请立刻、马上把这本书放回书架，去寻找那些由一线数据分析师编写的、更注重流程和效率的书籍。这本书，除了占用了我宝贵的书架空间外，没有带来任何实质性的提升。

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