Analyzing Business Data with Excel pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oreilly & Associates Inc

作者:Knight, Gerald

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 45.19

装帧:Pap

isbn号码:9780596100735

丛书系列:

图书标签:

数据分析
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商业分析
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统计分析
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具体描述

As one of the most widely used desktop applications ever created, Excel is familiar to just about everyone with a computer and a keyboard. Yet most of us don't know the full extent of what Excel can do, mostly because of its recent growth in power, versatility, and complexity. The truth is that there are many ways Excel can help make your job easier-beyond calculating sums and averages in a standard spreadsheet. "Analyzing Business Data with Excel" shows you how to solve real-world business problems by taking Excel's data analysis features to the max. Rather than focusing on individual Excel functions and features, the book keys directly on the needs of business users. Most of the chapters start with a business problem or question, and then show you how to create pointed spreadsheets that address common data analysis issues. Aimed primarily at experienced Excel users, the book doesn't spend much time on the basics. After introducing some necessary general tools, it quickly moves into more specific problem areas, such as the following: Statistics; Pivot tables; Workload forecasting; Modeling; Measuring quality; Monitoring complex systems; Queuing; Optimizing; and Importing data. If you feel as though you're getting shortchanged by your overall application of Excel, "Analyzing Business Data with Excel" is just the antidote. It addresses the growing Excel data analysis market head on. Accountants, managers, analysts, engineers, and supervisors-one and all-will learn how to turn Excel functionality into actual solutions for the business problems that confront them.

数据驱动决策的基石：企业运营与深度分析的实战指南本书简介在当今快速变化且数据爆炸的商业环境中，企业领导者和分析师面临的核心挑战是如何将海量的原始数据转化为具有洞察力的、可执行的商业决策。本书并非侧重于特定软件工具的机械操作指南，而是深入剖析了现代企业运营中的关键数据领域，并提供了一套结构化、系统化的分析框架，用以解决从市场营销到供应链管理的复杂问题。本书的定位是为那些渴望超越基础报表制作，真正掌握数据叙事和驱动业务增长的专业人士提供坚实的理论基础和实战方法论。我们聚焦于“如何提问”、“如何选择合适的分析模型”以及“如何有效地向决策层传达结果”，而非仅仅是“如何点击按钮”。第一部分：商业分析的思维模型与数据治理（The Analytical Mindset and Data Governance）本部分旨在建立分析师的底层思维框架，确保数据分析工作与企业的战略目标紧密对齐。第一章：从数据到价值的转化漏斗本章首先厘清了“数据”、“信息”、“知识”和“智慧”之间的层级关系。我们探讨了如何构建一个有效的“价值转化漏斗”，确保数据采集、清洗、分析和报告的每一步都服务于最终的商业目标。重点分析了常见的商业问题类型——描述性、诊断性、预测性和规范性分析——并讨论了针对不同问题应采用的思维模式。例如，面对“为什么上个季度销售额下降了？”这一诊断性问题，分析师必须跳出简单的同比对比，深入探究是否存在潜在的客户行为变化或市场结构性移动。第二章：构建可靠的数据基础——数据质量与结构没有高质量的数据，再复杂的分析模型也只是“垃圾进，垃圾出”。本章详尽阐述了数据治理的核心原则。我们深入探讨了数据准确性、一致性、完整性和时效性的重要性。内容涵盖了主数据管理（MDM）的基础概念，以及如何在数据源整合过程中识别并处理数据孤岛（Data Silos）的问题。此外，我们提供了一套实用的数据清洗与预处理流程，强调了异常值处理（Outlier Treatment）的业务逻辑判断，而不是机械地剔除数据点。第三章：理解商业指标的内在逻辑（KPIs & Metrics Deep Dive）关键绩效指标（KPIs）的设计直接反映了企业的战略重点。本章超越了简单罗列常见KPI的层面，专注于指标之间的内在关联性和潜在的“指标陷阱”。我们分析了如客户生命周期价值（CLV）的动态计算、获客成本（CAC）与投资回报率（ROI）的权衡，以及平衡计分卡（BSC）的构建与应用。探讨了如何识别和避免“虚荣指标”（Vanity Metrics），确保所选指标真正驱动可衡量的行为改变。第二部分：核心运营领域的深度数据剖析（Deep Dives into Core Operations）本部分将分析框架应用于企业最关键的职能领域，展示如何利用数据洞察来优化流程和提升效率。第四章：市场营销效果的量化与归因建模本章专注于现代营销环境下的复杂性。我们详细分析了多渠道营销活动的效果归因问题，从传统的“首次互动”和“最后一次互动”模型，过渡到更科学的“时间衰减模型”和“基于马尔可夫链的归因分析”。内容还包括了客户细分（Segmentation）的技术，例如使用聚类分析来识别高价值客户群体，并为每个群体设计定制化的内容策略。讨论了A/B测试的统计显著性要求和实验设计中的偏倚控制。第五章：财务健康与风险的预警系统财务数据是企业运营的晴雨表。本章聚焦于如何利用运营数据来增强财务预测的准确性。我们探讨了现金流预测中对季节性和宏观经济因素的纳入方法。内容还深入分析了信用风险评估，如何利用历史交易数据和行为特征来构建早期的违约预警信号。着重讲解了损益表（P&L）和资产负债表的结构性分析，帮助使用者识别潜在的运营效率瓶颈。第六章：供应链的韧性与库存优化在全球化供应链面临挑战的今天，数据驱动的库存管理至关重要。本章介绍了需求预测模型（包括时间序列分析如平滑法和季节性分解）在库存管理中的应用。重点分析了“牛鞭效应”（Bullwhip Effect）的成因，并提出了基于提前期（Lead Time）和安全库存计算的优化策略。此外，探讨了供应商绩效评估的数据指标体系，如何量化供应商的可靠性和质量。第三部分：进阶分析技术与决策支持（Advanced Techniques and Decision Support）本部分引导读者掌握更强大的分析工具和方法论，以应对复杂的、非线性的商业挑战。第七章：预测建模的原理与应用边界预测不再是数据科学家的专利。本章系统地介绍了回归分析（线性、逻辑回归）在商业预测中的应用，以及它们各自的局限性。更重要的是，我们讨论了如何解释模型的结果（例如，系数的经济学含义和模型的P值），以及如何评估预测的准确性和稳定性。内容强调了模型验证（Validation）的重要性，确保模型在新的、未见过的数据集上依然有效。第八章：运营效率的流程挖掘与瓶颈识别流程挖掘（Process Mining）是理解企业内部运作效率的强大工具。本章介绍了如何利用事件日志数据来可视化和分析复杂的业务流程（如订单到现金、采购到付款）。通过对流程变体的识别，可以精确地定位效率低下的环节、非标准操作以及合规性风险点，从而指导流程再造（BPR）的决策。第九章：数据叙事：将数字转化为商业行动再好的分析，如果不能被有效沟通，也无法产生价值。本章是关于“影响力”的章节。我们探讨了如何根据受众（C-Suite、部门经理、技术团队）调整数据呈现的深度和侧重点。内容包括构建逻辑严谨的分析报告结构、可视化选择的原则（避免误导性图表），以及如何通过清晰的“建议行动”（Recommended Actions）来驱动决策落地。重点讲解了如何围绕一个核心“故事线”来组织复杂的分析发现。 --- 本书旨在培养读者成为一个能够运用系统化方法论，从数据中提取深刻洞察，并将其转化为可衡量商业成果的战略伙伴。它需要的不是对特定软件的死记硬背，而是对商业逻辑和数据科学原理的深刻理解。