Excel函数、图表及数据分析应用实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:李洋

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2007-8

价格:38.90元

装帧:

isbn号码:9787302158059

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深入浅出：企业级数据可视化与商业智能实践指南 图书简介 本书旨在为渴望在海量数据中提炼洞察、驱动决策的商业人士、数据分析师、IT专业人员以及高等院校师生提供一套全面、系统且极具操作性的实战指南。我们聚焦于现代企业级数据分析的核心环节——数据可视化（Data Visualization）与商业智能（Business Intelligence, BI）系统的构建与应用。 在当前数据驱动的商业环境中，仅仅掌握基础的电子表格处理或单一的统计方法已远远不够。真正的竞争力来自于能否有效地“讲好数据故事”，并将分析结果转化为可执行的商业策略。本书正是围绕这一核心需求展开，彻底跳脱出基础函数公式或单一图表制作的范畴，深入探讨如何运用先进的可视化工具和BI架构，实现从数据采集、清洗、建模到最终洞察呈现的全流程管理。 本书共分为五大部分，内容详实，逻辑严密，确保读者能够建立起坚实的理论基础和无可替代的实操能力。 --- 第一部分：数据可视化设计原理与用户体验（UX） 本部分是全书的理论基石，着重讲解“为什么”要这样设计，而非仅仅停留在“如何”操作的层面。我们将彻底剖析人机交互（HCI）和认知心理学在数据呈现中的应用。 1. 数据叙事学的核心法则： 我们不只是画图，而是构建信息流。深入探讨如何运用叙事结构（如背景铺垫、冲突呈现、解决方案展示）来引导受众的注意力。对比静态报告与动态仪表板在信息传递效率上的差异。 2. 视觉编码与感知效率： 详细分析不同视觉变量（位置、长度、角度、颜色、形状）的准确性等级。教授如何根据数据类型（定性、定量、时间序列）选择最高效的视觉通道，避免认知负荷过重。例如，何时应使用树图（Treemap）而非堆叠柱状图来展示层级结构。 3. 仪表板设计的最佳实践与反模式： 探讨构建有效仪表板的布局策略（如“F”型阅读模式、Z型模式的应用）。重点分析大量“反模式”（如过度装饰、信息密度失衡、缺乏上下文）的危害，并提供针对性的优化方案，确保仪表板的即时可理解性（Immediacy of Understanding）。 4. 颜色理论在数据可视化中的应用： 深入解析顺序色标、发散色标和定性色标的科学选择。特别关注可访问性（Accessibility）设计，确保色盲用户也能有效解读复杂图表。 --- 第二部分：现代数据建模与准备（Data Preparation for BI） 高质量的BI输出依赖于高质量的数据结构。本部分将重点放在BI工具底层的数据准备工作，这通常是分析项目中最耗时但最具价值的环节。 1. 关系型与非关系型数据源的整合： 讲解如何连接来自SQL Server、NoSQL数据库（如MongoDB）、云端数据仓库（如Snowflake, BigQuery）以及文件存储（如S3, Azure Blob）的数据。重点介绍连接模式（导入、直接查询、双向连接）的性能考量。 2. 数据转换与ETL/ELT概念在BI环境下的应用： 介绍使用Power Query或类似工具进行高级数据清洗。涵盖数据去规范化（Denormalization）、透视/逆透视操作、数据类型强制转换与错误处理机制。 3. 维度建模与事实表设计： 系统讲解Kimball数据仓库方法论。重点阐述星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计原则，以及如何构建有效的维度表（如时间维度、地理维度）以支持灵活的切片和钻取分析。 4. 度量（Measures）的定义与计算逻辑： 区分计算列（Calculated Columns）和度量值（Measures）的差异。深入探讨聚合函数的选择与上下文过滤（Filter Context）的交互机制，这是高级分析的基石。 --- 第三部分：专业级可视化工具的深度应用 本部分将以当前行业主流的BI平台为载体，提供从入门到高阶的实操技巧，重点关注其独有的高级功能。 1. 交互式仪表板的构建流程： 详细演示如何利用拖放界面快速搭建原型，并优化后端的数据连接和数据模型以提高前端加载速度。 2. 高级计算引擎与DAX/M语言的深入应用： 摒弃简单的SUM或AVERAGE，转向使用时间智能函数（Time Intelligence Functions）进行同比、环比、移动平均计算。讲解如何编写复杂的迭代函数（如SUMX, AVERAGEX）以实现行级别计算的聚合。 3. 空间数据可视化与地图集成： 介绍如何导入和利用地理空间数据，实现热力图、Choropleth图（分级统计图）以及自定义边界的集成。 4. 嵌入式分析（Embedded Analytics）的架构考量： 探讨将BI报表无缝集成到企业现有应用（如CRM、ERP）中的安全性和技术要求，包括API调用、令牌认证（Token-based authentication）的流程。 --- 第四部分：商业智能的高级分析场景 本部分将理论与实践相结合，针对企业面临的典型业务挑战，设计相应的BI解决方案。 1. 客户细分与生命周期价值（CLV）分析： 构建基于RFM（最近购买时间、购买频率、购买金额）模型的客户分群仪表板。教授如何使用聚类分析结果在BI工具中进行可视化展示。 2. 供应链与运营效率监控： 针对库存周转率、订单履行周期等关键绩效指标（KPI），设计多层级的钻取报表，从全球视图快速定位到具体仓库或SKU级别的瓶颈。 3. 财务绩效管理（FPM）的可视化： 重点讲解如何构建动态的预算与实际对比分析（Variance Analysis），包括使用瀑布图（Waterfall Chart）清晰展示净收入变动的原因分解。 4. 预测分析的集成与展示： 介绍如何在BI环境中展示基于时间序列模型的预测结果，如何清晰地区分历史事实与未来预测区间，并加入置信区间的可视化。 --- 第五部分：数据治理、性能优化与未来趋势 一个成功的BI系统必须是可信赖、高性能且易于维护的。 1. BI系统的治理与安全模型： 讨论行级别安全性（Row-Level Security, RLS）的实施，确保不同部门或用户只能看到其权限范围内的数据。探讨数据血缘（Data Lineage）的重要性。 2. 性能调优的艺术： 深入分析影响仪表板响应速度的因素，包括数据模型的优化（例如，避免过多不必要的关联）、计算上下文的优化以及缓存策略的设置。提供实用的诊断工具使用指南。 3. 移动端与嵌入式BI的适配性： 确保分析洞察在任何设备上都能保持其清晰度和可用性，探讨响应式设计在仪表板中的实现方法。 4. 迈向主动智能： 简要概述BI向“智能决策支持系统”（IDSS）演进的趋势，包括自然语言查询（NLQ）和异常自动检测功能的初步集成。 --- 本书特色： 实战导向： 全书案例取材自金融、零售、制造等多个行业，所有步骤均配有详细的屏幕截图与代码/公式解析。 工具中立性（侧重方法论）： 虽然覆盖主流工具的操作，但核心原理和设计哲学适用于任何BI或可视化平台。 深度超越基础： 本书假设读者已具备基础的数据处理能力，目标是直接培养能够设计、构建和维护企业级分析解决方案的专家。 本书是您从数据消费者升级为数据架构师和洞察驱动者的必备参考手册。

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老实说，我过去也买过不少声称是“实战”的数据分析书籍，但很多到手后才发现，内容要么过于基础，停留在VLOOKUP和SUMIF的层面，要么就是引入了编程语言（比如Python或R），让纯粹依赖电子表格进行分析的人望而却步。这本书的封面和宣传语给我一种非常“纯粹”的电子表格解决方案的感觉，如果它真的能深入到利用表格自身的强大功能去解决那些曾经需要借助外部工具才能处理的复杂问题，那简直是太棒了。我特别期待它对“数据透视表”的高级用法能进行详细的挖掘，比如如何处理跨表关联数据、如何利用计算字段或项进行更复杂的聚合分析，这些往往是普通用户最容易卡住的地方。另外，如果书中能包含一些关于Excel数据模型和Power Query的集成应用，那就更符合当前数据分析工具链的发展趋势了。我最怕的是那种“万金油”式的介绍，什么都提一点，但什么都不深入，希望这本书能在一个明确的深度上把事情讲透彻，让我真正掌握处理“棘手”数据的能力。

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阅读体验上，我非常重视书籍的实用性和可操作性。很多技术书籍读完一遍，合上书本，下次遇到类似问题时依然要重新翻阅查找，效率很低。因此，这本书如果能在每个关键技术点或复杂公式旁，提供一个清晰的“速查卡”或者“应用场景清单”，指出这个技巧最适合解决哪一类问题，那会是极大的便利。例如，在讲解数据透视表时，能有一页总结哪些情况必须用Power Query预处理，哪些可以通过透视表直接搞定。此外，对于那些常见的错误和陷阱，如果能有专门的“避坑指南”部分，提前告知读者在使用某个函数组合时可能遇到的数据类型不匹配、引用错误等问题，并提供解决方案，那简直是救命稻草。总而言之，我希望这本书不仅仅是一本知识的载体，更是一个可以随时翻开、快速定位问题并获得高效解决方案的“工作助手”，真正能在我加班赶报告时提供即时、可靠的支持。

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作为一个习惯于快速学习和吸收新知识的读者，我非常看重技术书籍的结构逻辑和学习路径的合理性。一本好的技术书应该像一个精心设计的课程大纲，由浅入深，层层递进。我希望这本书在介绍完基础函数后，能自然而然地过渡到数组公式的应用，进而引向更复杂的查询和引用逻辑，最后在数据分析模块中集成所有学到的知识点，形成一个完整的项目闭环。如果它能够将不同的函数和功能模块串联起来，构建出真实的、有挑战性的案例，比如模拟一个简单的风险评估模型，或者构建一个库存周转率的动态仪表盘，而不是孤立地讲解每一个工具，那学习起来的代入感会强很多。最关键的是，我希望它能清晰地区分“是什么”和“怎么做”，解释清楚某个函数背后的运算原理，而不是只给出一个语法模板。这种对底层逻辑的挖掘，才能帮助我们应对那些教科书上没有出现过的“怪异”数据结构。

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从一个对美感有一定要求的读者的角度来看，一本书的阅读体验很大程度上取决于其视觉呈现。我希望这本书的图表案例不仅是功能性的展示，还能在设计上具备一定的专业性和美观度。数据可视化不仅仅是把数据画出来，更重要的是如何用视觉语言来引导读者快速抓住核心信息和趋势。如果书中能够提供一些关于图表选择的决策指南，比如在展示时间序列数据时，使用折线图优于柱状图的内在逻辑是什么，或者在面对多维度对比时，如何避免图表过度拥挤，那就非常实用了。此外，如果能有专门章节讲解如何利用条件格式和数据验证，不只是用来美化，更是用来构建动态反馈和数据校验机制，那绝对是加分项。这本书如果能让我在做出图表时，不仅能让老板看懂，还能让数据本身“说话”，而不是被复杂的装饰掩盖，那么它就成功了一半。我期待的不是炫技，而是高效、清晰的沟通工具。

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这本书的装帧和排版确实让人眼前一亮，拿到手上感觉非常扎实，纸张的质感也挺不错的，对于一本技术类的书籍来说，这样的细节处理还是很能体现出版方的诚意的。从目录上看，它似乎涵盖了数据处理、可视化、甚至涉及一些高级分析技术的多个维度，让人对它能提供的知识深度抱有期待。我特别关注到其中一些章节的标题，比如涉及到“业务场景下的数据洞察”或者“自动化报告生成”这样的描述，这暗示了本书不仅仅是简单地罗列函数公式，而是试图将这些工具与实际工作中的问题紧密结合起来，这对于我们这些希望学以致用的人来说至关重要。我希望它能在讲解核心概念时，能用非常直观易懂的方式，最好能辅以大量的图示或者流程图来辅助理解，而不是仅仅堆砌枯燥的文字描述。如果它能在数据清洗和预处理这部分给出一些独到且高效的技巧，那这本书的价值就更上一个台阶了。总之，初步印象是它看起来像是一本内容丰富、注重实操的工具书，希望能真正解决我在日常工作中遇到的复杂数据难题，提升工作效率，而不是泛泛而谈。

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