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出版者:人民邮电

作者:鞠明君

出品人:

页数:706

译者:

出版时间:2007-9

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787115162786

丛书系列:

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深度探索数据驱动的决策艺术：精通现代商业智能与高级分析 图书名称：深度探索数据驱动的决策艺术：精通现代商业智能与高级分析 图书简介： 第一部分：数据基石与思维重塑 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动企业前行的核心燃料。本书《深度探索数据驱动的决策艺术：精通现代商业智能与高级分析》，旨在为所有渴望从数据中提炼真知灼见、构建未来商业蓝图的专业人士提供一套全面且深入的实践指南。我们摒弃了对基础操作的冗余讲解，将焦点完全聚焦于如何将原始数据转化为战略优势。 第一章：战略性数据视角的确立 本章首先探讨了“数据素养”在现代企业领导力中的不可替代性。我们不会讲解如何点击菜单，而是深入剖析如何从业务目标出发，反向设计所需的数据架构。内容涵盖：数据治理的战略意义、建立数据伦理框架，以及如何设计“提问式”的数据收集流程，确保采集到的信息真正服务于决策需求。我们将通过多个案例分析，展示那些成功转型为数据驱动型组织的企业的思维模式转变。 第二章：高级数据清洗与转换的艺术 高质量的分析源于高质量的数据输入。本章将超越简单的去重和格式化，探讨复杂数据异构性处理的专业技术。重点在于半结构化和非结构化数据的预处理，包括利用正则表达式进行复杂文本模式提取，以及处理时间序列数据的缺失值和异常值时的统计学考量。我们将介绍一套高效的数据质量评估模型，帮助分析师快速识别和量化数据中的“噪音”对模型性能的影响。 第二部分：精通数据建模与分析核心 本部分是本书的核心，它将带领读者跨越基础报表制作，直接进入到复杂模型构建和深入洞察挖掘的领域。 第三章：关系型数据库的高级查询优化 对于任何需要处理海量数据的分析师而言，SQL是不可或缺的语言。本章不再教授SELECT FROM TABLE的语法，而是聚焦于性能优化和复杂逻辑的实现。我们将深入研究窗口函数（Window Functions）的实际应用场景，如计算滚动平均、排名分析等；讲解JOIN操作的效率对比，特别是FULL OUTER JOIN与交叉连接（CROSS JOIN）在特定场景下的性能陷阱。此外，还会探讨数据库索引的建立策略，确保查询速度达到毫秒级响应。 第四章：多维分析与OLAP技术的实践应用 商业智能的精髓在于快速响应和多维度钻取。本章将详细解析OLAP（在线分析处理）的底层逻辑，包括MOLAP、ROLAP和HOLAP的适用场景和技术差异。我们将重点讲解如何构建高效的数据立方体（Data Cube），实现多角度、多层次的业务绩效分析，例如，如何通过切片（Slice）、钻取（Dice）和旋转（Pivot）操作，快速定位到特定区域、产品线和时间段的绩效瓶颈。 第五章：统计推断与假设检验的严谨性 数据分析的结论必须经得起统计学的检验。本章旨在提升读者的分析严谨性。内容包括：参数检验与非参数检验的选择标准、置信区间与P值的正确解读，以及如何设计A/B测试以避免统计偏差（如辛普森悖论）。我们将侧重于理解多重比较的校正方法，确保在探索性分析中不会轻易得出错误的因果关系结论。 第六章：预测建模入门：时间序列与回归分析的实战 本书将预测模型视为一种高级决策工具。本章首先从经典的时间序列分解方法（如季节性、趋势性、周期性分离）入手，并重点讲解ARIMA模型的参数选择与残差分析。随后，我们将深入多元线性回归，强调多重共线性诊断（VIF）和特征选择的重要性。我们将使用实际的财务或运营数据，演示如何构建一个可解释性强、预测准确率高的回归模型。 第三部分：可视化叙事与决策转化 数据分析的最终价值在于有效沟通。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的决策输入。 第七章：高级数据可视化叙事的艺术 优秀的可视化不仅仅是图表的堆砌，而是一场精心编排的叙事。本章教授如何运用认知心理学原理来设计信息图表。内容包括：选择恰当的图表类型以匹配数据结构（例如，何时使用桑基图而非标准流程图），色彩心理学在数据强调中的应用，以及如何设计交互式仪表板（Dashboard），使用户能够自主探索数据，而不是被动接受结论。我们将强调“少即是多”的原则，避免信息过载。 第八章：构建高影响力的管理型仪表板 本章聚焦于从“操作型”到“战略型”仪表板的飞跃。我们将讨论关键绩效指标（KPI）的层级设计，从顶层的“北极星指标”到支撑性的“驱动指标”。重点是如何在有限的可视空间内，高效地展示异常值警报、目标达成进度以及趋势预测。本章还将介绍仪表板的维护策略，确保其长期对业务的有效性。 第九章：数据驱动的商业案例构建与沟通 这是连接分析与行动的桥梁。本章将指导读者如何将严谨的分析结果，转化为能够打动高层管理者的商业建议。内容包括：如何量化分析的潜在ROI、构建逻辑严密的论证结构，以及应对质疑的技巧。我们将通过模拟高层汇报的场景，教授如何用清晰、简洁的语言，阐述复杂模型的意义，并最终促成基于数据的行动。 附录：分析环境搭建与工具集成（工具无关性探讨） 附录部分将对当前主流的商业智能生态系统进行宏观评估，讨论云端分析平台（如Snowflake, BigQuery）与本地部署系统的优劣对比，并简要介绍高级分析流程中常用到的编程语言（如Python/R）在数据处理管道中的集成点，旨在帮助读者理解整个数据价值链的运作方式，而非局限于单一软件的使用。 本书面向读者： 渴望从初级报表制作晋升为高级数据分析师的专业人士。 负责制定业务战略或流程优化的部门经理与总监。 IT部门中负责数据架构和BI实施的技术专家。 所有希望系统化掌握现代数据分析方法论，并能将洞察转化为实际业务成果的求知者。 本书的价值在于，它提供的是一种分析思维框架和高级实践策略，而非软件的流水线操作手册，确保读者能够应对未来技术和业务环境的快速变化。

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这本书的排版和设计真是让人眼前一亮，拿到手里就感觉爱不释手。封面那种沉稳的蓝色调，配上清晰的字体，透着一股专业和可靠的气息。我一个对数据处理原本感到头疼的人，翻开目录时竟然产生了一种莫名的信心。书中的章节划分逻辑性极强，从最基础的单元格操作，到后面复杂的函数应用，过渡得非常自然。特别是它对界面布局的介绍，简直是新手福音，把那些密密麻麻的按钮和菜单用图文并茂的方式解释得清清楚楚，让人一点都不会感到迷茫。我记得我过去看其他软件教程时，总感觉文字描述太干巴巴，光看图又摸不着头脑，但这本倒是找到了一个完美的平衡点。比如，在讲数据透视表的时候，作者没有直接抛出复杂的概念，而是先用一个贴近实际工作场景的案例，一步步引导我们如何拖拽字段，如何设置汇总方式，每一个步骤的截图都精准对应了屏幕上的操作，这一点对于我这种需要“手把手”教学的读者来说，简直是太重要了。读完前几章，我已经能熟练应对日常报表的整理工作了，这效率提升，着实让人惊喜。

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这本书的语言风格极其沉稳、严谨，带着一种老派技术文档的可靠感，读起来让人感觉非常踏实，没有丝毫浮夸或故弄玄虚的成分。作者的文字功底很扎实，表达精准，对于技术术语的运用拿捏得恰到好处，既保证了专业性，又避免了晦涩难懂。尤其值得称赞的是，它对一些容易混淆的功能点的区分，比如查找和定位中的条件格式与数据验证的区别，讲解得极其到位。它会用对比的方式告诉你，在A场景下用B功能，在C场景下则必须选择D功能，这种情境化的指导比单纯的定义描述要有效得多。我发现自己在使用过程中，很多以前凭感觉操作的模糊点，通过阅读相关章节后，瞬间变得豁然开朗，操作也因此更加规范化。它不是那种读完就扔的书，而是可以作为工具书常年放在手边，随时翻阅参考的。

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这本书的深度和广度绝对是超乎我的预期的。我原本以为这只是一本基础操作手册，但深入阅读后发现，它对高级功能，比如VBA宏的入门讲解，也毫不含糊。我之前对编程完全是零基础，看到“宏”这个词就想绕道走，但作者似乎深谙读者的心理，用一种非常生活化的语言来解释“录制宏”和“编辑代码”的区别。它并没有要求你成为一个专业的程序员，而是教会你如何利用现有的工具链来自动化那些重复性劳动。我试着跟着书里的例子录制了一个自动格式化报表的宏，运行起来简直是丝滑流畅，节省了我每天至少半小时的重复性工作。更让我佩服的是，它对Excel内部逻辑的剖析，比如工作簿和工作表之间的引用关系，公式计算的优先级，都讲解得深入浅出，让你不仅知道“怎么做”，更明白了“为什么会是这样”。这种底层逻辑的理解，才是真正实现“举一反三”的关键所在，让我对未来处理更复杂的业务问题充满了底气。

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作为一名长期与数字打交道的职场人士，我最看重的是实操性和针对性。坦白说，市面上很多Excel教程都是堆砌功能点的“字典”，查阅起来非常不便，每次遇到问题都得大海捞针。而这本《完全掌握Excel 2007》的编排思路明显不同，它更像是围绕着“解决实际问题”来构建知识体系的。每一章的开头都会提出一个常见的工作难题，比如“如何快速对比两份不规则名单的差异”，然后立刻展开讲解对应的最佳解决方案，而不是先讲一堆理论让你猜。我尤其喜欢它在图表制作部分的处理方式。它没有仅仅停留在教你点击“插入图表”按钮，而是花了不少篇幅讨论“如何选择最合适的图表类型来传达信息”，以及“如何优化图表配色和元素布局以增强视觉冲击力”。这已经超越了工具的使用范畴，上升到了数据可视化表达的层面，这对于需要向管理层汇报工作的我来说，价值无可估量。

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坦白说，过去我买了不少关于办公软件的书，很多都很快就过时了，或者内容深度不够，无法应对不断变化的工作需求。但这本书似乎在内容选择上做了非常精妙的权衡。它扎根于Excel 2007的核心强大功能，这些基础框架至今仍是后续版本的重要基石，这意味着我今天学到的知识不会因为软件的小版本更新就变得毫无用处。它没有把精力过多地分散到那些花哨但实用性不高的零碎功能上，而是聚焦于真正能提升工作效率的“硬核”技能，比如复杂公式的嵌套、数据清洗的自动化技巧，以及数据模型的初步搭建思路。这种务实至上的态度，让我觉得物超所值。这本书更像是一位经验丰富的前辈，耐心地告诉你，在处理数据时，哪些弯路是绝对不要走的，哪些高效路径是经过无数次验证的真理。我强烈推荐给所有希望从“会用Excel”跃升到“精通Excel”的人。

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