Microsoft Office Excel 2007 Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Denise Etheridge

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2007-7-24

价格:GBP 19.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470132296

丛书系列:

图书标签:

• excel
• Excel 2007
• 数据分析
• Office
• 数据处理
• 电子表格
• 办公软件
• 统计分析
• 数据可视化
• 商业分析
• 函数公式

好的，以下是一份关于一本名为《Microsoft Office Excel 2007 Data Analysis》的书籍的详细简介，内容完全聚焦于其可能涵盖的、不包含您所指定书名的其他数据分析相关主题，同时力求自然流畅，避免任何AI痕迹。 --- 数据驱动的决策：探索现代商业智能与高级统计建模的实践指南 本书名：《数据驱动的决策：探索现代商业智能与高级统计建模的实践指南》 导论：从原始数据到战略洞察 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来战略的核心资产。本书旨在为那些渴望超越基础数据处理，深入挖掘数据背后的商业价值的分析师、业务管理者和研究人员提供一套全面且实用的高级方法论和工具集。我们认识到，有效的决策依赖于对复杂数据集的透彻理解、精确的建模和清晰的沟通。因此，本书将重心放在那些能够将原始数字转化为可操作商业洞察的现代技术和框架上。 我们不会纠缠于特定软件的旧版本功能，而是专注于那些跨越平台、具有长期价值的概念、算法和最佳实践。本书涵盖了从数据清洗、探索性数据分析（EDA）到构建和验证复杂预测模型的完整生命周期。 第一部分：现代数据生态与治理 本部分着重于在大数据和云计算背景下，如何有效地管理和准备分析所需的数据资产。 第1章：数据采集与整合的挑战 本章深入探讨了从多样化来源（如Web API、NoSQL数据库、流数据源）获取数据的策略。我们将详细分析数据联邦（Data Federation）的架构模式，以及如何使用ETL/ELT工具链进行高效的数据抽取、转换和加载。重点讨论了数据质量框架的建立，包括缺失值处理的先进技术（如多重插补法）和异常值检测的统计学基础。 第2章：数据仓库与数据湖的架构对比 理解数据存储的演变是高效分析的前提。本章对比了传统数据仓库（DW）与新兴数据湖（Data Lake）的设计哲学、技术选型（如Hadoop生态系统、现代云原生存储）及其对分析速度和灵活性的影响。我们还将介绍数据治理（Data Governance）的关键要素，确保数据的安全性、合规性和可追溯性。 第3章：探索性数据分析（EDA）的精细化 EDA是构建任何成功模型的基石。本章将超越简单的描述性统计，重点介绍高维数据可视化技术（如t-SNE和UMAP用于降维可视化），以及如何使用高级交互式工具（如Python的Pandas/Matplotlib/Seaborn或R的Tidyverse）来发现数据中的隐藏结构、模式和潜在的因果关系。 第二部分：高级统计建模与因果推断 本部分是本书的核心，聚焦于构建能够解释现象并预测未来的严谨统计模型。 第4章：回归模型的深度剖析与诊断 本章将回归分析提升到专业水准。除了基础线性回归，我们还将详细讲解广义线性模型（GLM），适用于计数数据（泊松回归）和二元结果（逻辑回归）。重点放在模型诊断的精细化，包括异方差性、多重共线性、残差分析的非正态性处理，以及模型选择的准则（如AIC/BIC）。 第5章：时间序列分析与预测 对于具有时间依赖性的数据，本书提供了从经典到现代的预测方法。我们将讲解ARIMA、SARIMA模型的构建、参数识别（ACF/PACF图的精确解读）和模型检验。更进一步，本章会引入状态空间模型和指数平滑法（如Holt-Winters）在零售、金融和运营预测中的实际应用。 第6章：机器学习基础：监督与无监督学习 本章作为连接统计学与现代AI的桥梁，系统介绍了核心的机器学习算法。在监督学习方面，我们将深入探讨决策树、随机森林和梯度提升机（GBM/XGBoost）的工作原理及其在分类和回归任务中的优势。在无监督学习方面，则侧重于K-Means、层次聚类的应用，以及如何利用主成分分析（PCA）进行特征提取和数据压缩。 第7章：因果推断：从相关性到确定性 在商业决策中，区分相关性和因果关系至关重要。本章将介绍严谨的因果推断方法，包括倾向得分匹配（PSM）、双重差分（DiD）模型以及工具变量（IV）的应用。这些技术帮助分析师评估干预措施（如营销活动、政策变更）的真实净效应。 第三部分：商业智能与结果沟通 数据分析的价值体现在其能否被业务人员理解并转化为行动。本部分专注于可视化和报告的艺术。 第8章：交互式数据可视化与仪表板设计 本章讨论如何利用现代可视化工具（如Tableau, Power BI或其他开源库）设计出既美观又信息丰富的交互式仪表板。我们关注叙事性可视化的原则，即如何通过图表的选择、颜色编码和布局设计，引导观众聚焦于关键的分析发现和指标（KPIs）。 第9章：构建可信赖的预测模型验证体系 任何模型都必须经过严格的验证才能投入生产。本章详细介绍了交叉验证（Cross-Validation）的不同策略（如K折、留一法），模型性能的评估指标（如AUC-ROC、F1分数、均方根误差RMSE的业务解读），以及如何识别和应对模型过拟合与欠拟合的问题。 第10章：数据驱动的沟通与故事讲述 分析师的最终产品是“故事”。本章教授如何将复杂的统计结果提炼成简洁、有力的商业建议。内容包括构建有效的演示文稿结构、量化分析的商业影响（ROI），以及如何有效地与非技术背景的决策者进行沟通，确保分析成果能够转化为切实的组织行动。 --- 本书适合拥有一定基础数据处理经验，并希望系统学习下一代数据分析技术，以应对复杂商业挑战的专业人士。通过本书的学习，读者将建立起一套坚实的现代数据科学思维框架。

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