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出版者:Course Technology Ptr

作者:Pasewark, William R./ Pasewark, Scott G./ Stogner, Jan Pasewark/ Wadsworth, Beth Pasewark/ Denny, Ca

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2004-8

价格:$ 66.61

装帧:Pap

isbn号码:9780619183530

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Office
• Microsoft
• 办公软件
• 电子表格
• 数据分析
• 教程
• 2003
• 软件
• 电脑

职场效率革命：驾驭数据，掌控未来——《现代数据分析与可视化实战指南》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和个人成长的核心资产。然而，拥抱数据并非仅仅意味着收集数据，更关键的是如何高效地处理、分析和呈现这些信息，从而转化为有洞察力的行动指南。 《现代数据分析与可视化实战指南》是一本专为渴望在当今快节奏、数据驱动型环境中脱颖而出的专业人士、市场营销人员、项目经理乃至学术研究者量身打造的深度实战手册。本书并非停留在基础的电子表格操作层面，而是全面聚焦于当前主流的、面向复杂分析任务的工具链和思维模型，致力于帮助读者跨越“数据输入者”的身份，迈向“数据洞察者”的专业高度。 第一部分：现代数据准备与清洗的艺术 本部分深入探讨了数据生命周期中至关重要却常被忽视的一环：数据的准备与清洗。我们不会重复那些在基础软件中就能完成的简单格式调整，而是着眼于处理真实世界中“脏乱差”的数据集。 1. 超越基础筛选：结构化数据清洗策略：重点讲解如何识别和处理缺失值、异常值和重复项，采用统计学方法（如Z分数法、四分位距IQR法）而非简单的手动删除。探讨数据标准化（Normalization）和归一化（Standardization）在不同算法中的适用场景，确保数据质量满足高级分析模型的输入要求。 2. 数据整合与转换的实战技术：详细阐述使用Python Pandas库进行多源数据（如CSV、JSON、SQL数据库查询结果）的合并、连接（Join操作的各种类型及其性能考量）和重塑（Pivot和Melt操作）。介绍如何构建复杂的数据流管道，以应对需要跨多个系统取数进行分析的日常工作。 3. 时间序列数据的预处理：针对金融、运营监控等领域的时间序列数据，讲解如何进行重采样（Resampling，如将每日数据聚合为周度或月度）、时间差计算、以及处理时间戳不一致性等复杂问题。 第二部分：进阶统计分析与模型构建 本书的核心价值在于引导读者从“描述性统计”迈向“预测性与规范性分析”。我们聚焦于那些能直接影响业务决策的统计工具和分析方法。 1. 假设检验与显著性分析：不再局限于简单的平均值对比，本书详细介绍了t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数替代方法（如Kruskal-Wallis检验）。重点指导读者如何正确地构建零假设与备择假设，并根据P值和置信区间做出可靠的业务结论，避免“数据误读”带来的损失。 2. 回归分析的深度应用：涵盖多元线性回归、逻辑回归（用于分类问题，如客户流失预测），并讲解如何评估模型的拟合优度（R方、调整R方、AIC/BIC），以及如何进行残差分析以确保模型假设的有效性。特别增加了一章关于时间序列预测模型（如ARIMA/SARIMA基础概念）的入门介绍，为读者未来深入学习打下基础。 3. 非参数统计与分布选择：在数据不满足正态分布假设时，讲解如何选用和解释非参数统计方法，以及如何通过Kolmogorov-Smirnov检验等工具来判断数据最可能遵循的概率分布。 第三部分：交互式数据可视化与叙事的力量 好的数据分析必须能够清晰、有说服力地传达给非技术背景的决策者。《现代数据分析与可视化实战指南》将重点介绍下一代可视化工具的应用。 1. 利用Tableau/Power BI构建动态仪表板：摒弃静态图表，本书详尽介绍了如何使用行业领先的BI工具（如Tableau或Power BI）连接到准备好的数据集，构建多层级筛选、钻取（Drill-down）和参数驱动的交互式仪表板。指导读者设计符合“人机工程学”的视觉布局，确保信息传递的效率。 2. 数据叙事（Data Storytelling）的原则：这不仅仅是画图，更是沟通的艺术。我们教授如何根据不同的受众（高层管理者、运营团队、技术人员）选择最合适的图表类型（如对比、构成、分布、趋势），并围绕核心业务问题组织图表序列，形成一个逻辑清晰、引人入胜的数据报告。 3. 高级图表定制与地理空间分析：介绍如何创建复杂图表，例如桑基图（Sankey Diagram）用于流程分析、热力图（Heatmap）用于相关性矩阵展示，以及如何导入地理空间数据（GeoJSON/Shapefiles）制作交互式地图，展示地域分布特征。 第四部分：数据分析的效率工具与流程管理 本书的最后一部分聚焦于如何将分析能力嵌入到日常工作中，实现效率的飞跃。 1. 利用SQL进行高效数据提取：即使不直接从事数据库管理，理解结构化查询语言（SQL）的基础命令（SELECT, JOIN, GROUP BY, WHERE子句的高级组合）也是现代数据分析师的必备技能。本章提供大量的实战查询示例，用于快速从大型数据仓库中提取所需分析的“净数据”。 2. 版本控制与分析报告的可重复性：介绍使用Git管理分析代码（如Python脚本或R脚本）的重要性，确保分析过程可追溯、可复现。强调建立清晰的分析文档和元数据标准，以支持团队协作和知识沉淀。 本书特色： 以项目为导向：全书所有章节均围绕“解决一个实际业务问题”展开，提供端到端的分析流程演示。 工具现代性：专注于当前数据科学和商业智能领域的主流工具和技术栈，确保所学知识具有长期的职业价值。 强调批判性思维：训练读者不盲目相信数据本身，而是学会质疑数据的来源、方法的合理性以及结果的业务含义。 通过《现代数据分析与可视化实战指南》，您将掌握的不再是孤立的软件功能，而是一套完整的、面向未来挑战的数据思维框架和实战能力，助您在复杂的数据环境中做出更明智、更迅速的决策。

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**工作效率的飞跃，全赖这本Excel宝典！** 在我目前的工作岗位上，数据处理几乎占据了我大部分的时间。以往，我都是采用最原始的方法，一个一个地手动录入、计算，效率低不说，还极易出错，每次提交报告都提心吊胆。自从偶然间发现了这本《Microsoft Office Excel 2003》后，我的工作方式发生了翻天覆地的变化。书中的“数据透视表”功能，简直是为我量身定做的！我从来没想过，仅仅通过几个简单的拖拽操作，就能将海量杂乱的数据整理得井井有条，还能进行多维度的分析，生成各种图表，直观地展示趋势和规律。这不仅为我节省了大量的时间，更重要的是，我能够更深入地理解数据，从而做出更明智的决策。此外，书中对于“公式和函数”的讲解也让我受益匪浅。原本我只知道几个简单的求和、平均值函数，但这本书让我了解了更多强大的函数，比如VLOOKUP、IF语句等，这些函数在处理复杂的逻辑关系和数据关联时，简直是神器。我现在可以轻松地将不同表格中的数据进行匹配，根据条件自动填充信息，大大减少了人工干预，也降低了出错率。这本书就像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导我掌握Excel的精髓，让我的工作效率和质量都得到了质的提升。

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**一个被低估的Excel版本，一本不可多得的教学指南！** 很多人可能觉得Excel 2003已经是一个比较老的版本了，但这本书的出现，让我重新审视了它的价值。作者并没有因为版本的问题而敷衍了事，而是非常认真地将Excel 2003的各项功能讲解得淋漓尽致。我尤其喜欢书中关于“宏和VBA基础”的章节。虽然我对编程并不是很了解，但这本书用非常浅显易懂的方式，介绍了如何录制宏来自动化重复性任务，以及一些简单的VBA代码的应用。这让我看到了Excel的强大潜力，能够通过简单的脚本实现更复杂的操作，极大地提高了我的工作效率。另外，书中对于“数据验证”和“保护工作表”的讲解也非常实用。在多人协作的情况下，这些功能能够有效地规范数据输入，防止误操作，保证数据的完整性和准确性。我之前也接触过一些Excel的教程，但很多都只是停留在表面的操作，而这本书则更侧重于如何利用Excel解决实际问题，并且提供了很多优化工作流程的思路。这本书让我觉得，即使是老版本，只要掌握了正确的方法，依然能发挥出巨大的能量。

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**初次接触Excel，这本书真是我的救星！** 一直以来，我对电子表格这种东西都有些望而却步，觉得它们复杂而又枯燥。直到我需要处理大量数据，并且需要进行一些初步的分析和统计时，我才意识到Excel的重要性。恰巧这时，朋友推荐了我这本《Microsoft Office Excel 2003》。坦白说，一开始我并没有抱太大的期望，心想大概又是那种晦涩难懂的技术手册。然而，当我翻开第一页，就被它清晰的逻辑和通俗易懂的语言所吸引。作者并没有一开始就扔出一堆专业术语，而是循序渐进地讲解，从最基础的单元格、工作表概念，到如何输入数据、进行简单的加减乘除运算，都解释得非常到位。我尤其喜欢书中对于“格式化”的讲解，原本我以为这只是让表格看起来好看一点，但通过阅读我才明白，正确的格式化不仅能提高数据的可读性，还能帮助我更好地理解数据背后的含义。书中举了很多贴近实际生活的例子，比如如何制作简单的预算表、商品销售明细等，这些都让我觉得Excel不再是遥不可及的工具，而是我生活和工作中一个得力助手。即使是一些我之前认为很难掌握的功能，比如查找和替换，在书中也被分解成几个简单的步骤，让我轻松学会。这本书没有让我头晕脑胀，而是让我体会到了学习新技能的乐趣。

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**从数据小白到达人，这本书是我最坚实的垫脚石！** 我一直觉得自己是个不擅长与数字打交道的人，每次面对Excel都感觉头大。直到我开始深入研究这本《Microsoft Office Excel 2003》，我才发现，原来学习Excel并没有想象中那么困难。书中的内容编排非常合理，从基础概念入手，逐步深入到更复杂的功能。我特别欣赏作者在讲解过程中，总是会强调“为什么”要这样做，而不是简单地告诉你“怎么”做。这种深入的讲解让我对Excel的工作原理有了更深刻的理解，而不是死记硬背。例如，在讲解“条件格式”时，作者不仅演示了如何设置单元格颜色、数据条，还解释了这些设置如何帮助我们快速识别异常值或关键数据。这让我意识到，Excel不仅仅是一个表格工具，更是一个强大的数据分析平台。我喜欢书中大量的图文并茂的示例，每一个步骤都清晰可见，让我可以跟着一步一步地操作，很少会遇到理解上的障碍。这本书让我克服了对Excel的恐惧，并且逐渐培养了我对数据分析的兴趣。现在，我不仅能轻松应对日常的数据录入和整理，还能尝试一些更高级的分析，这都离不开这本书的引导。

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**这本书，让我从Excel的“门外汉”变成了“内行人”！** 我一直对Excel心存敬畏，总觉得它是属于专业人士的工具。直到我买下了这本《Microsoft Office Excel 2003》，我的想法才彻底改变。这本书的优点太多了，我一时之间不知道从何说起。最让我印象深刻的是，它将Excel的各种功能，无论是基础的还是高级的，都拆解成了一个个易于理解的模块。比如，在讲解“图表制作”时，作者详细介绍了不同类型图表的适用场景，以及如何通过调整图表元素使其更具表现力。我之前做过的图表总是显得生硬死板，看了这本书之后，我才知道原来做图表也有这么多的讲究，现在我做出的图表不仅清晰明了，而且美观大方，能够更好地传达信息。此外，书中关于“数据导入和导出”的讲解也帮助我解决了许多实际操作中的难题，比如如何从其他文件格式中导入数据，或者将Excel数据导出为PDF等。这本书让我觉得，Excel不仅仅是一个软件，更是一种思维方式。它教会我如何有条理地组织信息，如何从数据中提取有价值的见解，如何提高工作效率。这本书的价值，远超出了我当初的预期。

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