具体描述
本书主要讲解办公自动化软件Office 2003的基本操作和应用技巧，全书共分为19章，重点讲解了文字处理软件Word 2003、电子表格软件Excel 2003和演示文稿制作软件PowerPoint 2003。其中，Word 2003部分主要讲解了文档的编辑、文档的格式化、图文混排、制作表格等内容；Excel 2003部分主要讲解了报表制作、公式与函数、数据库管理与数据分析以及图表报表的使用方法；PowerPoint 2003部分主要讲解了演示文稿的编辑加工、动画的配置、放映以及打印输出等知识。 本书内容翔实、浅显易懂，书中的每一章分为“本章任务”、“知识剖析”、“操作案例”、“归纳总结”和“上机练习与习题”5个部分，通过系统的讲解和生动的实践，帮助读者尽快地掌握相关的知识点。 本书适合作为各类电脑培训学校和职业院校相关专业的培训教材，也可供电脑初学者、办公文员、国家公务员等作为学习Office 2003的自学教程。
现代企业数据分析与商业智能实战指南 图书信息： 书名： 现代企业数据分析与商业智能实战指南 作者： [此处留空，模拟实际图书情况] 出版社： [此处留空，模拟实际图书情况] 出版日期： [此处留空，模拟实际图书情况] --- 内容概述 本书是一本面向希望在数字化转型浪潮中提升数据驱动决策能力的管理人员、分析师和技术人员的实战手册。它系统地介绍了从数据采集、清洗、建模到可视化呈现和最终商业价值转化的全流程。本书摒弃了冗长枯燥的理论说教，专注于讲解当前主流的商业智能（BI）工具链和分析方法论，确保读者能够快速将所学知识应用于实际工作场景，实现高效的问题解决和战略洞察。 本书的基石在于“实战”二字。我们聚焦于理解业务需求，构建可落地的数据仓库结构，并熟练运用行业领先的工具，如Python（Pandas, NumPy）、R语言的特定应用包、Power BI、Tableau以及现代云数据平台（如Snowflake、Azure Synapse等）的核心功能。 章节结构与核心内容详解 第一部分：数据驱动思维与现代数据架构基础 (约占全书20%) 第1章：数字化时代的决策范式转变 本章探讨了传统决策模式与数据驱动决策（DDD）模式之间的根本区别。分析了企业面临的数据挑战（数据孤岛、数据质量低下、分析滞后性），并引入了数据素养（Data Literacy）的概念，强调业务人员理解数据逻辑的重要性。内容涵盖了数据治理的基本原则和数据伦理规范，为后续的实战打下思想基础。 第2章：现代数据栈的组件与选型 深入解析当前主流的企业数据架构（Modern Data Stack, MDS）。详细对比了传统OLAP与现代云原生数据仓库的优劣。重点介绍ELT（抽取-加载-转换）相对于ETL的优势，以及数据湖、数据湖仓（Data Lakehouse）架构的设计思路。本章提供了工具选型矩阵，指导读者根据企业规模和预算选择合适的云服务商和开源工具组合。 第3章：SQL精进与数据预处理核心技能 虽然本书侧重BI工具，但强大的SQL能力是数据分析的基石。本章不教授基础语法，而是专注于高级SQL技巧，如窗口函数（Window Functions）、递归CTE（Common Table Expressions）在复杂报表和层级数据处理中的应用。同时，介绍使用Python/Pandas进行数据清洗和规范化的流程，处理缺失值、异常值检测以及数据类型转换的自动化脚本编写。 第二部分：数据建模与仓库构建实战 (约占全书30%) 第4章：维度建模理论与实战（Kimball方法论） 详细讲解数据仓库设计的核心——维度建模（Dimensional Modeling）。区分事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的设计原则，重点阐述了类型二缓慢变化维度（SCD Type 2）在跟踪历史数据变化中的实现细节。提供实际业务场景（如销售、库存、客户行为）的建模案例。 第5章：数据转换与集成流程设计（dbt实战） 引入现代数据转换工具dbt（Data Build Tool），教授如何通过版本控制、模块化和自动化测试来构建可靠的数据转换层。读者将学习如何编写、组织和部署dbt模型，实现指标定义（Metrics Definition）的集中化管理，确保全公司使用统一口径的数据。 第6章：构建分析就绪的数据集市 聚焦于如何将庞大的数据仓库转化为面向特定业务部门（如市场、财务）的高效数据集市。讨论数据粒度的选择、预聚合（Pre-aggregation）策略，以及如何使用物化视图（Materialized Views）来优化分析性能，为前端BI工具的快速响应打下基础。 第三部分：商业智能工具与可视化设计 (约占全书35%) 第7章：Power BI/Tableau 核心功能深度解析 本书选择行业主流的两个工具进行对比分析。侧重于数据模型构建（如DAX语言基础或Tableau的数据源连接与关系设置）、计算字段的创建，以及如何处理时间智能（Time Intelligence）计算。 第8章：高效的数据可视化设计原则 超越“美观”，本章专注于“有效”。讲解如何根据分析目标选择合适的图表类型（例如，何时使用瀑布图而非柱状图）。深入探讨认知负荷理论在仪表板设计中的应用，如颜色编码的心理学效应、信息密度控制，以及如何设计叙事性强的可视化流程，引导用户关注关键业务驱动因素。 第9章：高级交互与嵌入式分析 教授如何设计高互动性的仪表板，包括参数驱动、过滤器联动、钻取（Drill-through）功能的实现。讨论将BI报表嵌入到日常工作流应用（如CRM、内部门户）中的技术方案，实现“分析即行动”的闭环。 第四部分：从洞察到价值：高级分析与部署 (约占全书15%) 第10章：预测性分析与指标体系落地 介绍如何将基础的描述性分析（发生了什么）提升到诊断性（为什么发生）和预测性（将要发生什么）分析。简要介绍使用回归分析或时间序列模型对关键绩效指标（KPIs）进行基线预测。重点是讲解如何构建平衡记分卡（Balanced Scorecard）和OKRs（目标与关键成果）的数据支持体系。 第11章：数据产品化与维护 讨论数据分析成果如何转化为可长期依赖的“数据产品”。涉及自动化刷新机制、性能监控和故障排除的最佳实践。强调版本控制和文档化的重要性，确保数据资产的持续可用性和可维护性。 --- 本书特色与目标读者 本书特色： 1. 工具链前沿： 专注于当前企业级数据平台的主流技术栈（MDS，dbt，现代BI工具），内容紧跟行业发展。 2. 业务驱动： 案例均来源于供应链优化、客户生命周期价值（CLV）计算、营收归因等高价值业务场景。 3. 实操性强： 每一章节都配有详细的步骤指导和代码片段，支持读者同步操作，即学即用。 目标读者： 数据分析师、BI开发人员，希望系统学习现代数据栈技术栈的从业者。 业务部门经理或主管，需要提升数据解读能力，并指导团队进行数据驱动决策的领导者。 IT架构师和工程师，负责设计和实施企业级数据仓库和数据平台的专业人士。
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