New Perspectives on Microsoft Office Excel 2007, Comprehensive pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Course Technology

作者:June Jamrich Parsons

出品人:

页数:904

译者:

出版时间:2007-8-24

价格:USD 120.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781423905851

丛书系列:

图书标签:

• excel
• Textbook
• IT
• Excel 2007
• Microsoft Office
• Office Suite
• Spreadsheet
• Business Software
• Productivity
• Tutorial
• Reference
• Computer Skills
• Education

软件与工具类图书简介：数据处理与分析的深度探索 本册图书着眼于当代商业、学术及个人数据管理的核心需求，专注于提供一套全面、深入且极具实操性的数据处理、分析与可视化技术指南。它并非聚焦于特定软件版本的详尽操作手册，而是致力于构建一种通用的、面向结果的数据思维框架，帮助读者从海量信息中提炼洞察，驱动决策。 本书的重点在于理解数据背后的逻辑，掌握如何构建健壮、可扩展的数据模型，而非仅仅停留在界面的点击和命令的记忆上。我们将以超越软件功能的视野，探讨数据治理的原则、分析流程的设计，以及如何利用先进的技术手段解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：数据科学基础与现代工作流的构建 本部分为后续深入分析奠定坚实的基础。我们首先探讨现代数据分析流程的生命周期，从数据采集、清洗、转换（ETL/ELT）到最终的报告与反馈循环。我们不会陷入特定软件的菜单介绍，而是深入剖析数据质量的评估标准——如何识别和处理缺失值、异常值、不一致性数据，以及如何通过规范化和标准化技术，确保分析结果的准确性和可靠性。 内容涵盖： 数据获取与集成策略： 探讨如何有效地从不同来源（数据库、API、平面文件）抽取数据，并建立可靠的数据管道。重点讲解数据抽取中的幂等性、事务性处理等工程实践概念。 数据清洗的艺术与科学： 深入研究文本数据的正则表达在数据清洗中的应用，字符串匹配算法的原理，以及如何设计高效的批处理脚本来处理大规模数据集的清理工作。 结构化思维与建模： 介绍维度建模（Dimensional Modeling）的基本概念，如星型模型和雪花模型，这些是构建高效数据仓库和商业智能系统的核心。这部分内容侧重于逻辑结构的设计，而非具体工具的实现。 第二部分：高级数据分析方法论与统计原理 本部分将分析技术提升至一个更高的层次，从单纯的“计算”转向“推理”。我们侧重于介绍支撑高级分析的统计学和数学原理，使读者能够理解计算背后的“为什么”，而非仅知晓“如何做”。 描述性统计的深度解读： 不仅是平均值和标准差，我们深入探讨矩（Skewness, Kurtosis）的意义，并讲解如何使用更稳健的统计量（如中位数、四分位数范围）来描述非正态分布数据。 推断性统计入门： 涵盖假设检验的基本框架、P值的正确解读，以及I类和II类错误的控制。我们会通过实际案例阐述如何选择合适的统计检验（如T检验、方差分析ANOVA），并强调统计显著性与实际业务意义之间的区别。 回归分析的精进： 详细剖析多元线性回归模型的构建、诊断和解读。重点讲解多重共线性、异方差性等常见问题及其解决方案，并引入广义线性模型（GLM）的概念，为处理非连续性响应变量做铺垫。 时间序列基础： 介绍时间序列数据的特性，包括趋势、季节性与周期性。讲解如何使用平滑技术（如指数平滑法）和基本的分解模型来预测未来走向。 第三部分：复杂数据操作与流程自动化 本部分关注如何处理超越传统表格结构限制的复杂数据集，并探讨如何利用现代工具和编程范式来自动化繁琐的重复性工作，实现工作流的模块化和可重复性。 关系代数的实践应用： 将数据库理论中的核心概念——连接（JOINs）、投影（Projection）、选择（Selection）等，无缝迁移到数据操作的实践中。探讨不同连接类型（内连接、左连接、全连接）在数据合并中的精确影响。 高级数据聚合与透视： 探讨超越简单交叉表的方法，如何使用分层汇总（Hierarchical Aggregation）技术，实现多维度的、动态的数据切片和钻取（Drill-down）。 自动化脚本逻辑设计： 本章不教授特定脚本语言的语法，而是教授流程控制的思维。如何设计条件判断（If/Then/Else）、循环结构（For/While）来实现复杂的数据操作流程，以及如何构建错误处理机制，确保流程在遇到意外数据时不会完全崩溃。 第四部分：数据可视化与洞察传达 数据分析的价值最终体现在其能否有效地传达信息。本部分聚焦于信息可视化设计原则，确保分析结果能够清晰、无歧义地被受众理解。 视觉编码与认知负荷： 探讨人类视觉系统的运作机制，解释为什么某些图表类型（如散点图、条形图）在特定情境下比其他图表更有效。讲解如何利用颜色、大小、位置等视觉变量进行有效的编码。 叙事性数据报告的构建： 强调“故事化”报告的重要性。如何组织一系列图表，引导读者沿着逻辑路径发现关键洞察，而非仅仅罗列数据点。 仪表板设计的最佳实践： 讨论信息密度、布局组织、交互性设计等元素，确保最终呈现的仪表板既美观又高效，能够支持管理层快速做出决策。 本书旨在培养读者成为一个独立的数据解决者，能够驾驭从原始数据到商业洞察的整个链条，适应未来分析技术和工具的不断演进。

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