Excel 2007函数、公式范例应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:武新华等

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2007-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787302158639

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 2007
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跨越数据海洋：现代数据分析与可视化实战指南 本书不包含任何关于 Microsoft Excel 2007 版本中特定函数或公式的介绍。 本指南聚焦于数据分析领域的前沿技术与核心理念，旨在为读者构建一个面向未来、强调实用性与深度洞察的现代数据处理工具箱。我们深知，在当今信息爆炸的时代，掌握灵活、高效、跨平台的数据处理能力远比局限于单一软件的特定版本更为关键。因此，本书将引导您从基础概念的扎实建立，逐步迈向复杂问题的解决与高效的数据产品构建。 第一部分：数据思维与基础架构重塑（约 300 字） 在深入工具之前，我们首先需要建立起正确的数据分析思维框架。本部分将摒弃传统电子表格的局限性，引入现代数据治理（Data Governance）的基本原则。内容涵盖： 数据素养的再定义： 理解数据的生命周期、数据质量的重要性，以及如何区分有效数据与“噪音”。 数据库基础： 简要介绍关系型数据库（如 PostgreSQL 或 MySQL）的核心概念，如表结构设计、主键与外键的逻辑关系。这不是数据库管理员的教程，而是数据分析师必须理解的数据存储蓝图。 云端协作与环境搭建： 探讨现代分析工作流中云服务（如 AWS S3, Azure Data Lake）的作用，并指导读者配置必要的本地开发环境，为后续的编程分析打下坚实基础。 第二部分：Python：数据处理的瑞士军刀（约 500 字） Python 语言已成为数据科学界的标准配置。本书将侧重于使用其核心库进行高效、可重复的数据操作，而非简单的公式套用。 Pandas 深度剖析： 详细讲解 `DataFrame` 对象的结构、索引的魔力以及各种强大的数据清洗方法。内容包括缺失值的高级插补技术（如基于模型预测的插补）、多级索引的处理、时间序列数据的重采样与平移操作。我们将重点展示如何用矢量化操作替代传统循环，实现性能的飞跃。 数据转换与合并的艺术： 深入探讨 `merge`, `join`, `concat` 等操作，尤其关注复杂多表连接（如外连接在识别差异中的应用）以及数据透视（Pivot）操作在 Python 中的高效实现。 数据校验与重构： 介绍如何利用 Pandas 结合正则表达式（Regex）进行复杂文本字段的提取与标准化，确保数据在进入分析阶段前达到一致性标准。 第三部分：统计建模与假设检验的实践（约 400 字） 强大的计算能力必须与严谨的统计学原理相结合。本部分侧重于应用统计学工具来验证商业假设。 描述性统计进阶： 超越均值和标准差，探讨稳健性统计指标（如中位数、四分位数间距）在异常值影响下的重要性。 统计检验的选用指南： 明确何时使用 T 检验、何时使用卡方检验、何时应考虑方差分析（ANOVA）。重点讲解 P 值（P-value）的正确解读，避免常见的统计误区。 线性回归的实战应用： 介绍如何使用 `statsmodels` 或 `scikit-learn` 构建和评估多元线性回归模型。我们将详细讨论多重共线性、异方差性等模型诊断问题及其对应的修正方法，确保模型的可靠性。 第四部分：交互式数据可视化与叙事（约 300 字） 原始数据本身不会说话，有效的可视化是将洞察力转化为决策的关键。本书采用现代化的、可交互的库进行演示。 Matplotlib 与 Seaborn 的协同工作： 学习如何利用 Matplotlib 建立定制化的图表骨架，再通过 Seaborn 快速应用统计学美学，生成专业级的静态图表。 交互式报告的构建： 引入 Plotly 或 Bokeh 等库，展示如何创建可缩放、可钻取的交互式图表。重点指导读者如何将这些图表嵌入到简单的 Web 界面（如使用 Streamlit 框架的初步尝试）中，实现数据驱动的叙事。 地理空间数据可视化入门： 简要介绍如何处理基础的经纬度数据，并使用如 Folium 等工具绘制简单的热力图或标记图，以增强空间洞察力。 --- 本书的最终目标： 本书旨在培养读者在面对海量、复杂数据集时，能够独立设计、执行、验证并清晰传达分析结果的能力。我们关注的是分析的流程、工具的通用性与效率的提升，而非特定软件界面上的按钮操作。通过掌握这些跨越版本的核心技术，读者将能够自信地应对未来数据技术栈的任何迭代与变化。

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我是一个比较偏向于“反向学习”的读者，我更喜欢从实际问题出发寻找解决方案，而不是从理论概念开始推导。这本书恰好完美地契合了我的学习偏好。它的内容组织结构，更像是一个“问题集锦”而非“知识点罗列”。例如，它不是先讲IF函数，而是先提出了“如何根据销售额自动评定A、B、C等级”，然后自然而然地引出了IF函数的应用场景，并随即拓展到更高级的IFS（虽然2007可能没有，但作者的处理方式很巧妙地模拟了多条件判断的效率）。这种“任务驱动型”的学习模式，使得每个学到的知识点都带着明确的目的性，让人觉得所学即所得，而不是为了学习而学习。这种贴合实际工作需求的选题，也意味着书中所涵盖的公式和技巧，都经过了实战的检验，具有很高的复用价值。

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我一直觉得学习Excel的精髓在于“公式的艺术”，而这本书在这方面展现出了惊人的深度和广度。让我印象极其深刻的是关于“数组公式”的应用章节。在很多教材中，数组公式常常被包装成一个高不可攀的黑盒子，读者只知道Ctrl+Shift+Enter这个“咒语”，却不理解背后的矩阵运算原理。这本书则用非常直观的图示和分步解析，将一个复杂的跨行列计算过程，分解成了清晰的中间步骤，让你仿佛能“看”到数据是如何在内存中进行迭代和筛选的。尤其是在处理动态日期序列生成和非连续单元格求和时，作者提供的解决方案兼具了效率和可读性。这种对底层逻辑的尊重和细致的阐释，极大地提升了我对Excel计算引擎的理解，告别了那种“试错式”的编程习惯，转向了结构化、可预测的公式构建方式。对于那些渴望将Excel技能从“会用”提升到“精通”的人来说，光是这几章内容，就值回票价了。

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坦白说，接触过不少Excel 2007的书籍，大多停留在Office 2003的知识层面上进行修修补补，缺乏对新版本特性的深度挖掘。但这本书在处理一些相对底层的数据管理和报告自动化方面，展现了令人信服的专业度。书中对于如何利用数据透视表（Pivot Table）结合函数进行更深层次的“钻取分析”部分，讲解得非常透彻。它不仅仅停留在如何创建透视表，而是详细阐述了如何利用GETPIVOTDATA函数，将透视表中的动态汇总数据，精确地提取到固定的报告区域中，以便进行后续的标准化图表绘制和邮件发送自动化。这种结合了GUI操作（透视表）和底层代码（函数）的复合技能点，是很多入门级书籍完全跳过的地方。它真正做到了将Excel从一个电子表格工具，提升为构建商业智能报告的基础平台，这对于需要定期向管理层汇报数据的专业人士来说，是极为宝贵的财富。

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这本《Excel 2007函数、公式范例应用》的厚度和分量，初拿到手时就让人感到踏实，它绝非那种蜻蜓点水的入门手册。我尤其欣赏作者在案例设计上的独到匠心。不同于市面上很多书籍仅仅罗列函数的语法，这本书仿佛是直接把一个忙碌的会计师、一个数据分析师的日常工作场景搬了过来。比如，在讲解VLOOKUP和INDEX/MATCH组合应用时，它没有停留在“查找”这个单一动作上，而是设置了一个跨多个工作表、需要进行多条件匹配和汇总的库存管理场景。读者的代入感极强，每一步操作的逻辑推导都清晰可见，你甚至能感受到作者在设计这个案例时，是如何预见到新手可能会在哪里卡壳，并提前埋下了“防错点”。书中对复杂公式的拆解，也很有层次感，它不是简单地告诉你“把A和B加起来”，而是深入剖析了公式计算的优先级，以及在何种业务背景下，选择IF嵌套而非使用SUMPRODUCT的优劣。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本高级数据处理的思维导图，让人在实践中快速成长。

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这本书的排版和视觉引导也值得称赞，这对于一本技术手册而言至关重要。很多技术书籍的内页密密麻麻，代码块和文字混杂在一起，读起来非常吃力，需要不断地在屏幕和书本上来回切换。然而，《Excel 2007函数、公式范例应用》在这一点上做得相当出色。它采用了大量的色彩区分和格式化标记，比如，关键的函数名称用粗体高亮，公式中的变量引用用斜体或不同的颜色区分，而操作步骤则用编号列表清晰呈现。特别是对于那些涉及大量括号和引用的复杂公式，作者使用了缩进和模块化的方式进行展示，即使是一个嵌套了五六层的公式，也能一眼看出其结构层次，避免了初学者常见的“括号恐惧症”。这种注重用户体验的细节处理，无疑大大降低了学习曲线的陡峭程度，让学习过程变得更加流畅和愉悦。

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