Excel实用操作与管理表格精选 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2008-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787894917690

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 数据处理
• 表格
• 实用技巧
• 效率提升
• 管理
• 案例
• 精选
• 职场

好的，这是一份不包含《Excel 实用操作与管理表格精选》内容的图书简介，内容详实，旨在吸引目标读者。 --- 《数据洞察与商业智能：从基础统计到高级可视化》 内容聚焦： 本书致力于为职场人士、数据分析师、市场研究人员以及所有需要通过数据驱动决策的人士提供一套系统、实用的数据处理、分析与可视化工具箱。我们不探讨电子表格软件的具体操作技巧，而是将重点放在“数据思维”的建立、统计学原理的应用以及如何利用现代数据分析工具将原始数据转化为可执行的商业洞察。 第一部分：数据思维与基础理论 在信息爆炸的时代，理解数据背后的逻辑比掌握任何软件的特定功能更为关键。本部分将深入浅出地介绍数据科学的核心理念，帮助读者建立坚实的理论基础。 理解数据的本质： 探讨定性数据与定量数据的区别，以及在不同业务场景下应选择的数据类型。我们将解析数据的生命周期——从数据采集、清洗到存储与分析的完整流程。 统计学基石： 本章不会堆砌复杂的公式，而是侧重于解释核心的统计概念如何指导决策。包括描述性统计（均值、中位数、众数、方差的实际业务意义），推断性统计的基础（抽样方法、置信区间与假设检验的商业应用），以及理解相关性与因果关系的关键区别，避免常见的统计误区。 数据质量与伦理： 强调“垃圾进，垃圾出”的原则。详细阐述如何识别数据中的偏差（Bias）、缺失值（Missing Values）和异常值（Outliers），并提供系统性的数据清洗策略。同时，探讨在数据分析过程中必须遵守的隐私保护法规和数据伦理规范。 第二部分：高效的数据处理与转化技术 本部分将引导读者超越基础的数据录入，专注于如何结构化、标准化复杂数据，为后续的高级分析打下坚实基础。 关系型数据结构入门： 介绍数据库的基本概念，如实体、属性和关系。重点讲解如何将分散在不同来源的数据（如销售记录、客户信息、库存清单）通过主键和外键逻辑连接起来，构建统一的数据视图。 数据标准化与转换（ETL 概念）： 深入探讨数据提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的流程。我们将介绍数据脱敏、数据类型统一、数据格式转换的标准操作流程，确保输入分析模型的数据是清洁且一致的。 使用编程语言进行数据操作： 引入现代数据分析的两大主力工具——Python（以Pandas库为核心）和R语言的基础数据框操作。重点演示如何利用这些工具的高效编程接口，实现传统工具难以完成的复杂批量数据重塑、透视和分组聚合任务。内容包括向量化操作的优势、Apply函数族的使用技巧等。 第三部分：深入分析方法与模型应用 掌握了数据清洗和结构化之后，本部分将专注于如何运用高级分析方法来挖掘潜在价值。 探索性数据分析（EDA）： EDA 不仅仅是生成图表，更是一种提问和验证假设的过程。我们将教授如何系统地对数据集进行多维度探索，发现数据间的隐藏关系，并利用统计检验来验证初步的直觉。 回归分析的实战应用： 详细讲解线性回归、逻辑回归在商业预测中的应用。例如，如何利用回归模型预测未来销售额，或者评估不同市场投入对转化率的影响。重点在于模型诊断、残差分析以及如何向非技术背景的听众解释模型结果的可信度。 时间序列分析基础： 针对具有时间依赖性的数据（如股票价格、网站流量），介绍平稳性检验、趋势分解（季节性、周期性、随机性分离）的基本方法，以及如何构建简单的预测模型（如 ARIMA 模型的概念介绍）。 聚类分析与客户细分： 介绍非监督学习的基础——K-Means 聚类算法，以及层次聚类。本书将侧重于如何利用这些方法对客户、产品或地理区域进行有意义的细分，从而指导精准营销策略的制定。 第四部分：数据可视化与商业叙事 再好的分析，如果不能清晰有效地传达给决策者，价值也会大打折扣。本部分聚焦于如何利用视觉化手段构建引人入胜的商业故事。 可视化设计的原则： 强调清晰度、准确性和简洁性。介绍如何避免“图表垃圾”，选择最适合展示特定类型数据（如对比、分布、构成、关系）的可视化类型。 高级图表与交互式报告： 讲解如何利用专业的数据可视化工具（如 Tableau 或 Power BI 的核心逻辑，不涉及具体软件操作教程）创建交互式仪表板。重点在于用户体验设计——如何设计信息流，让用户能够自主探索数据并得出结论。 数据叙事（Data Storytelling）： 这是本书的升华部分。教导读者如何将分析结果组织成一个逻辑清晰、有说服力的叙事结构。包括：设定背景、展示核心发现、解释“为什么”，并最终给出基于数据的明确“下一步行动建议”。本书提供了大量的商业案例解析，展示如何通过数据驱动的叙事来影响战略决策。 本书特色： 工具无关性： 理论和方法论优先，确保读者学到的知识能迁移到任何新兴的数据分析工具上。 案例驱动： 包含来自金融、市场营销、运营管理等多个领域的真实世界案例分析。 强调“Why”： 不仅教你“如何做”，更深入解释“为什么”要这样做，培养读者独立解决复杂数据问题的能力。 目标读者： 渴望将数据分析能力提升到战略层面的商业分析师、产品经理、市场营销专家、初级数据科学家以及需要理解和评估分析报告的高层管理者。掌握本书内容，您将能自信地驾驭数据，将原始信息转化为企业增长的驱动力。

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