巧学活用Microsoft Excel97中文版

巧学活用Microsoft Excel97中文版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业出版社
作者:Joshua Nossiter J.诺斯特(美)
出品人:
页数:272页
译者:未名工作组
出版时间:1997-07-01
价格:¥29.00
装帧:平装
isbn号码:9787111058380
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

深度解析与前沿应用:掌握现代数据处理的利器 图书名称: 深度解析与前沿应用:掌握现代数据处理的利器 作者: 资深数据分析师团队 出版社: 科技前沿出版社 ISBN: 978-7-5608-6890-1 定价: 128.00 元 --- 内容简介 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动决策和创新的核心资产。本书并非聚焦于某一款特定、历史版本的老旧软件操作指南,而是致力于为读者提供一套全面、深入且具有前瞻性的数据分析与处理方法论。它旨在培养读者从“使用工具”到“驾驭数据”的思维转变,使其能够有效地应对当前复杂多变的业务场景和海量数据的挑战。 本书结构严谨,逻辑清晰,内容涵盖了从基础数据素养构建到高级模型构建与可视化实践的完整知识体系。我们摒弃了对过时软件界面的机械式模仿,转而聚焦于数据科学领域的核心概念、高级函数逻辑、数据治理基础以及面向未来的数据可视化趋势。 第一部分:数据思维的基石与结构化思维的建立 (Foundations of Data Thinking and Structured Thinking) 本部分为数据分析的“内功心法”奠定基础。我们首先探讨数据在现代商业环境中的战略价值,强调“提问的能力”远比“执行命令的能力”更重要。 1. 数据素养的重塑: 深入剖析数据的生命周期,从数据采集、清洗、转换到最终的洞察输出。探讨如何识别“脏数据”的深层原因,并建立严谨的数据验证机制。 2. 逻辑建模与关系型思维: 重点讲解数据结构化处理的关键技术,包括规范化原则、多表关联逻辑(JOINs的深度应用场景分析),以及如何构建高效、可扩展的数据模型,为后续的高级分析打下坚实基础。 3. 高级数据组织技术: 介绍数组公式的底层逻辑,以及如何利用命名范围和数据验证构建动态、易维护的数据输入界面,提升工作表的健壮性。 第二部分:超越基础操作:高级计算与动态分析引擎的构建 (Beyond Basics: Building Advanced Calculation and Dynamic Analysis Engines) 本部分聚焦于复杂计算的实现,引导读者掌握能够处理大规模、多维度数据的核心技术。 1. 面向业务场景的函数矩阵: 详尽解析集合函数(如`SUMIFS`, `COUNTIFS`的组合应用)、文本处理的高效函数链、以及时间序列数据的处理技巧(如工作日计算、周期性对比分析)。我们将通过实际的财务报表分析、库存周转率计算等案例,展示这些函数的实战威力。 2. 数据透视表的深度挖掘: 不仅仅是简单的行列拖拽,本章深入探讨如何利用切片器(Slicers)和时间线(Timelines)构建交互式仪表板的骨架。讲解计算字段(Calculated Fields)和计算项(Calculated Items)的运用边界及最佳实践。 3. 模拟分析与假设检验框架: 介绍如何使用“单变量/多变量数据表”进行敏感性分析,以及如何应用“规划求解”(Solver)工具解决资源优化配置问题,将数据分析从描述性推向预测性和指导性。 第三部分:数据可视化与叙事的力量 (The Power of Data Visualization and Storytelling) 数据只有被清晰地传达,才能产生价值。本部分是连接“分析结果”与“决策行动”的关键桥梁。 1. 专业图表选择指南: 系统梳理不同数据类型(对比、分布、构成、趋势)对应的最佳图表类型,并深入分析常见误用图表的危害。重点讲解如何设计避免认知负荷的“信息密集型”图表。 2. 交互式仪表板设计原则 (Dashboard Design Principles): 阐述“用户体验”在仪表板设计中的重要性。涵盖布局的黄金法则、色彩心理学在数据展示中的应用,以及如何利用动态链接技术实现“钻取”(Drill-down)功能,使用户能够自主探索数据细节。 3. 数据叙事框架 (Data Storytelling Framework): 教授读者如何构建一个引人入胜的分析报告。从“背景介绍”到“核心发现”,再到“行动建议”的逻辑铺陈,确保分析结论能够高效、有力地驱动业务变革。 第四部分:集成与自动化:迈向数据流程的优化 (Integration and Automation: Moving Towards Data Workflow Optimization) 在现代工作流中,效率是王道。本部分将数据处理提升到流程自动化的层面。 1. 外部数据源的连接与导入: 探讨如何利用现代工具连接至数据库、Web数据源(API基础概念)或文本文件,实现数据的“一键更新”,避免重复的手动导入工作。 2. 宏(Macro)编程基础与实践(VBA/脚本概念): 介绍自动化重复性任务的基本原理,如何录制并优化宏代码,以实现复杂的数据清洗、格式化和报告生成流程的自动化。重点关注代码的健壮性设计和错误处理机制。 3. 数据治理与合规性考量: 探讨在数据处理过程中如何保障数据的安全性和准确性,包括权限管理的基本概念和数据版本控制的初步思考,确保分析过程的可靠性。 --- 本书特色与受众定位 面向对象: 职场进阶人士: 渴望从初级数据录入者转变为数据驱动型决策支持者的市场、财务、运营、人力资源等部门的专业人员。 分析师入门与提升者: 希望系统学习现代数据分析框架,而非仅仅停留在基础软件功能层面的初级分析师。 项目管理人员: 需要理解数据报告背后的逻辑,以便更好地与技术团队沟通的项目经理。 核心优势: 1. 方法论先行: 本书将“为什么”(Why)放在“怎么做”(How)之前,确保读者理解数据分析背后的逻辑结构和原理,使知识具有长期适用性。 2. 案例驱动深度解析: 所有讲解均基于高复杂度、高真实度的业务案例,避免空泛的理论介绍。 3. 面向未来视角: 引导读者思考数据处理的未来趋势,为学习更复杂的BI工具和编程语言(如Python/R)打下坚实的思维基础。 通过阅读本书,读者将不再满足于电子表格的表面功能,而是能够构建起一套强大、灵活的数据处理和分析体系,真正实现数据的价值最大化。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的装帧和排版风格,让人有一种坐时光机回到上个世纪末的感觉,这本身就是一种怀旧的体验。我买它并非为了学习Excel的操作本身,而是想了解当年那个时代的办公软件是如何构建其核心逻辑的。我研究了它关于“图表制作”的那一章。现在的Excel图表动辄可以加入3D旋转和复杂的动画效果,但这本书的重点却放在了图表“表达的准确性”上。它花了大量篇幅讨论了如何选择最合适的图表类型——什么时候应该用柱状图来强调绝对值差异,什么时候应该用折线图来展示趋势,以及如何通过调整坐标轴的刻度范围,来避免“视觉欺骗”性的表达。书中甚至提到了一些现在已经被简化掉的图表选项,比如如何手动调整网格线的密度,以适配当时打印机的分辨率限制。这种对“基础表达工具的深度理解”的强调,对我很有启发。它让我明白,无论软件界面如何迭代,一个优秀的数据呈现者,必须深刻理解数据和图形元素之间的关系,而不是被软件的华丽功能所裹挟。这本书像是一部关于“数据沟通美学”的入门指南,它强调的是用最简洁、最诚实的方式,把数据背后的故事讲清楚。

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我拿到这本书时,其实是带着一种批判的眼光来看待的,毕竟“97版”这个标签太有年代感了。我主要想看看它在“协作和自动化”这方面是如何处理的,因为我们现在团队协作的需求非常高。这本书里关于“宏”的讲解部分,虽然没有现代VBA的丰富库函数,但它对“录制宏”这一概念的阐述,简直是教科书级别的清晰。作者并没有仅仅停留在“按键记录”的层面,而是深入讲解了如何利用宏来固定一个重复性的工作流程,比如每天都需要对收到的客户反馈邮件附件进行标准化重命名和归档。他通过一个非常具体的例子,展示了如何在一个宏的步骤中插入“用户输入框”,让操作者在执行宏时能动态地输入文件名或日期,这极大地增加了宏的灵活性。我尝试用这个思路去优化我们团队一个每日更新的“库存盘点表”,过去需要三个人手动操作半小时的工作流,通过录制和微调后,现在我一个人三分钟就能完成,而且不会出错。这本书教会我的不是最新的编程语法,而是一种“流程优化”的思维定势:任何重复性的工作,都应该被记录、固化、并参数化。这种底层的工作效率哲学,在任何版本的软件中都是适用的,这让我对这本书的价值有了全新的认识,它卖的是一套高效工作的系统方法论,而不是一套软件的操作手册。

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这本《巧学活用Microsoft Excel97中文版》简直是我的救命稻草!我一个刚踏入职场的“小白”,面对老板扔过来的那些复杂数据报表,简直是头大如斗,感觉自己像在看天书。说实话,我之前对电子表格的印象还停留在小学电脑课上那个简单的九宫格计算器阶段。拿到这本书的时候,我心里是有点打鼓的,毕竟都什么年代了,Excel97听起来就像是古董级别的软件。但是,当我翻开第一章,看到作者用那种非常口语化,简直就像邻家大哥手把手教你系鞋带一样的语气,讲解“单元格”和“工作表”这些基本概念时,我的焦虑感立刻消散了。书里没有那些晦涩难懂的专业术语,每一个步骤都配上了清晰的截图,字体选择也很大方,看着一点都不费眼。尤其是关于函数那一块,它不是简单地罗列公式,而是深入浅出地解释了“IF”函数背后的逻辑思维,让我明白了为什么我要用这个函数,而不是瞎猜乱试。学完前三章,我竟然能独立完成部门周报的初步整理工作了,那种成就感,真是难以言喻。这本书最大的优点在于它的“实战性”,它不教你那些花哨的动画效果或者宏编程(我根本用不上),它专注的是如何高效、准确地处理日常工作中的数据。对于我们这种急需“速成”的职场新人来说,这简直是量身定制的教材,让我感觉自己终于跟上了时代的步伐,不再是那个面对数据就手足无措的“透明人”了。

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说实话,我是一个对技术书籍有天然抵触情绪的人,总觉得那些厚厚的说明书就是用来催眠的。我这次买这本书完全是出于一种“病急乱投医”的心态,因为我负责的一个老项目,系统太旧了,只能导出一个那种又臭又长、格式混乱的文本文件,我怎么处理都处理不规范,汇报上去总是被领导批“数据不干净”。我原本以为这本97版的书可能早已过时,对于现代复杂的数据清洗功能根本帮不上忙。但出乎意料的是,这本书对于“数据导入与预处理”的讲解异常扎实。它详尽地介绍了“分列”功能的使用技巧,那种通过固定宽度或者分隔符号来精准切割文本数据的过程,描述得如同在进行一场外科手术的精确操作。书中用了一个完整的案例,模拟了从一个纯文本日志文件导入到Excel中,并进行日期格式统一、文本去除多余空格的完整流程。这个案例的细节把控得非常好,比如如何处理首尾的空格,如何用查找替换来批量修改特定字符,这些都是我在网上搜索其他新版教程时常常被一笔带过,但恰恰是工作中常遇到的“拦路虎”。这本书虽然软件界面陈旧,但其背后的数据处理思想是永恒的,它教会了我如何像个侦探一样去分析数据的“脏点”,并用最基础的工具将其修复,这比只会用一键美化工具要强悍太多了。

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我是一个资深会计师,对电子表格的要求是极高的精确性和可追溯性。我之前一直依赖自己摸索出的那些笨方法来做复杂的预算编制和差异分析,效率低得令人发指。当我抱着试试看的心态翻开这本《巧学活用Microsoft Excel97中文版》时,我关注的重点是它对“财务函数”的覆盖深度。这本书在讲解如 NPV、IRR 这些核心财务函数时,不仅给出了标准语法,更妙的是,它详细分析了这些函数在不同会计口径下参数的选取逻辑。举个例子,它用一个模拟投资回报的项目,清晰地展示了当折现率发生微小变动时,净现值曲线是如何波动的,这种对函数“敏感度”的探讨,远超我预期的基础教程水平。更让我惊喜的是,书中专门用了一章来讲解如何利用“数据透视表”的前身——“列表功能”来进行多维度交叉汇总。虽然名字可能不如现在的“数据透视表”响亮,但其背后的多维分析逻辑是相通的。作者通过一个年度销售业绩的案例,展示了如何快速从海量交易明细中提炼出按区域、按产品线的双重汇总结果,极大地提升了我月底出具管理报表的速度和准确性,让我得以从繁琐的重复劳动中解放出来,去进行更深层次的财务分析工作。

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最喜欢的一本电脑书,相当有趣

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