具体描述
《Excel仪表盘实战》讲解了Excel仪表盘（Dashboard）的基本知识，以及一套作者在实战中总结的利用Excel设计仪表盘的流程和方法。
《Excel仪表盘实战》通过4个在职场中真实应用的Excel仪表盘案例，按照由易到难、循序渐进的教学方式，详细地讲解了如何利用Excel将普通数据报表设计成仪表盘可视化分析报告的构思方法和设计步骤。读者可以根据自身的Excel应用水平，灵活选择学习起点，通过对《Excel仪表盘实战》的学习，用Excel设计出具有专业水准的仪表盘报告。
《Excel仪表盘实战》适合具备初级或中级Excel应用水平的职场人士、数据分析师、即将走向职场的在校大学生及Excel数据可视化爱好者阅读。
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目录信息
1.1 什么是仪表盘 2
1.2 为什么要学习仪表盘 3
1.3 仪表盘设计工具 3
1.3.1 水晶易表 3
1.3.2 Tableau 4
1.3.3 Power BI 5
1.4 Excel仪表盘报告 6
1.4.1 Excel能够实现仪表盘吗 7
1.4.2 Excel的数据可视化分析功能升级 10
1.5 Excel仪表盘业界专家及经典案例 11
1.5.1 国内代表性专家及经典案例 11
1.5.2 国外代表性专家及案例 12
1.6 Excel仪表盘的工作原理与案例解读 14
1.6.1 Excel仪表盘的工作原理 14
1.6.2 Excel仪表盘案例解读 15
1.7 @exceldashboard风格仪表盘案例赏析 18
本章小结 31
第2章 Excel仪表盘的设计流程 32
2.1 设计Excel仪表盘报告的七个步骤 33
2.2 准备数据 33
2.2.1 一维数据源表 34
2.2.2 二维交叉数据源表 35
2.2.3 多维交叉数据源表 36
2.3 需求分析 38
2.3.1 金字塔结构 38
2.3.2 经典管理思维 39
2.3.3 结构化数据分析 43
2.4 选择仪表盘风格类型 44
2.4.1 经典小图表风格 44
2.4.2 微线图风格（绩效分析型） 46
2.4.3 综合混搭风格 47
2.4.4 配色与字体 48
2.5 如何设计可视化组件 51
2.5.1 如何设计KPI看板分析部分 52
2.5.2 如何设计跟踪对比分析部分 54
2.5.3 如何设计结构分析与相关性分析部分 56
2.5.4 如何设计绩效分析部分 58
2.6 数据计算模型设计 59
2.7 绘制Excel仪表盘的设计草图 61
2.8 Excel仪表盘框架设计 62
2.9 Excel仪表盘组装 63
2.9.1 锚定功能 64
2.9.2 拍照功能 64
2.10 测试和检查 66
2.11 发布和共享 67
本章小结 69
第3章 实战案例——家用电器专卖店销售分析 71
3.1 本案例学习要点 72
3.2 准备数据 72
3.2.1 数据源类型分析 72
3.2.2 数据分析方法 72
3.3 需求分析 72
3.3.1 金字塔结构分析 72
3.3.2 管理模型——平衡计分卡 73
3.3.3 结构化数据分析 73
3.4 选择风格与配色 74
3.4.1 风格选择 74
3.4.2 配色选择 74
3.5 重点Excel技能讲解 75
3.5.1 如何在Excel中选中整行或整列 75
3.5.2 如何选中不连续的行或列 75
3.5.3 如何选中连续的单元格区域 75
3.5.4 如何选中多个任意单元格 76
3.5.5 如何精确设置行高 76
3.5.6 如何精确设置列宽 76
3.5.7 如何合并多个连续的单元格 77
3.5.8 如何设置单元格内文字内容的属性 77
3.5.9 如何在一个单元格中引用另一个单元格中的内容 78
3.6 仪表盘框架设计 78
3.6.1 标题区框架设计 78
3.6.2 KPI看板区框架设计 80
3.6.3 销售运营分析区框架设计 81
3.6.4 主营产品销量与毛利润分析区框架设计 84
3.6.5 底栏信息区制作 87
3.6.6 整体仪表盘边框制作 87
3.7 销售运营分析区可视化组件设计与仪表盘组装 89
3.7.1 总销售额分析 89
3.7.2 总毛利润分析 93
3.7.3 毛利率分析 98
3.7.4 主营产品销量分析 101
3.7.5 主营产品销售额结构分析 104
3.7.6 主营产品毛利润额结构分析 106
3.8 主营产品销量与毛利润分析区可视化组件设计与仪表盘组装 107
3.8.1 彩电销量与毛利润额分析 108
3.8.2 冰箱销量与毛利润额分析 110
3.8.3 制作其他产品销量与毛利润额分析图表 111
3.9 KPI看板可视化组件制作与仪表盘组装 112
本章小结 114
第4章 实战案例——汽贸公司售后服务运营能力分析 116
4.1 本案例学习要点 117
4.2 准备数据 117
4.2.1 数据源类型分析 117
4.2.2 数据分析方法 117
4.3 需求分析 118
4.3.1 金字塔结构分析 118
4.3.2 管理思路 119
4.3.3 结构化数据分析 119
4.4 选择风格与配色 120
4.4.1 风格选择 120
4.4.2 配色选择 120
4.5 重点Excel技能讲解 120
4.5.1 更改图表数据源 120
4.5.2 调整图表的绘图区大小 122
4.5.3 设置折线图的横坐标起点为0 122
4.6 仪表盘框架设计 123
4.6.1 仪表盘的框架结构分析 123
4.6.2 仪表盘标题区框架设计 125
4.6.3 KPI看板分析区和维修保养业务分析区框架设计 126
4.6.4 钣喷部业务分析区框架设计 129
4.7 可视化组件的设计和仪表盘的组装 129
4.7.1 维修保养业务分析区的分析图表设计 130
4.7.2 钣喷部业务分析区的分析图表设计 141
4.7.3 一级KPI关键指标分析看板设计 144
4.7.4 二级KPI关键指标分析看板设计 147
4.8 文件保护和输出 152
4.8.1 文件保护设置 152
4.8.2 仪表盘输出格式设置 153
4.8.3 Excel仪表盘的输出应用 154
4.9 学员问答Q&A 156
4.9.1 仪表盘的分析图表要不要添加数据标签 156
4.9.2 仪表盘的单元格框架如何灵活应用 157
本章小结 157
第5章 实战案例——汽贸公司销售部业务分析仪表盘报告 159
5.1 本案例学习要点 160
5.2 案例背景 160
5.3 准备数据 162
5.3.1 数据源类型分析 162
5.3.2 数据分析方法 163
5.4 需求分析 163
5.4.1 金字塔结构分析 163
5.4.2 管理思路 164
5.4.3 结构化数据分析 164
5.5 选择风格与配色 164
5.5.1 风格选择 164
5.5.2 配色选择 165
5.6 重点Excel技能讲解 165
5.6.1 微线条形图设计 165
5.6.2 微线温度计图设计 166
5.6.3 条件格式图标集应用 168
5.6.4 重点函数讲解 169
5.6.5 自动刷新排序计算模型 172
5.6.6 定义名称 173
5.7 栅格化单元格设计仪表盘框架 174
5.7.1 框架结构分析 174
5.7.2 参数表设置 175
5.7.3 仪表盘标题区框架设计 175
5.8 可视化组件设计和仪表盘组装 178
5.8.1 编写第一关键指标自动排序计算模型 178
5.8.2 “整车”指标微线条形图分析 178
5.8.3 整车业务贡献率可视化分析 180
5.8.4 精品业务可视化分析 181
5.8.5 销贷业务可视化分析 183
5.8.6 车险业务可视化分析 185
5.8.7 KPI看板可视化分析 186
5.9 文件保护和输出设置 190
5.9.1 仪表盘的输出设置 190
5.9.2 设置文件保护 191
5.10 学员问答Q&A 192
5.10.1 本章实战案例为什么没有详细的步骤讲解 192
5.10.2 在实际工作中多个部门如何协同应用仪表盘报告 192
5.10.3 微线图不能满足全部分析需求该怎么办 193
本章小结 194
第6章 实战案例——DCC电话营销业务关键指标分析报告 195
6.1 本案例学习要点 196
6.2 案例背景 196
6.3 准备数据 196
6.3.1 数据源类型分析 196
6.3.2 数据分析方法 197
6.4 需求分析 197
6.4.1 金字塔结构分析 197
6.4.2 管理思路 198
6.4.3 结构化数据分析 198
6.5 选择风格与配色 198
6.5.1 风格选择 198
6.5.2 配色选择 198
6.6 重点Excel技能讲解 199
6.6.1 连接单元格中的字符串 199
6.6.2 设计自定义图表看板 199
6.6.3 指针式仪表 200
6.6.4 创建散点图 204
6.6.5 创建气泡图 205
6.6.6 统计类函数 206
6.7 栅格化单元格制作仪表盘框架 208
6.7.1 框架结构分析 209
6.7.2 标题区框架设计 209
6.7.3 KPI关键指标看板区框架设计 210
6.7.4 电话量与成交量分析区框架设计 211
6.7.5 相关性分析区和员工绩效分析区框架设计 211
6.8 制作可视化组件及组装仪表盘 213
6.8.1 参数表设计 213
6.8.2 电话量与成交量计算模型 213
6.8.3 KPI看板关键指标计算模型 216
6.8.4 指针式仪表KPI看板分析区设计 221
6.8.5 电话量分析区设计 223
6.8.6 成交量分析区设计 226
6.8.7 相关性分析区设计 226
6.8.8 集客来源分析区设计 232
6.8.9 电销顾问绩效分析区设计 236
6.9 学员问答Q&A 240
本章小结 241
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
翻开这本书，我立刻被它那种娓娓道来的叙述风格所吸引。作者似乎不是在教导我们冰冷的技术，而是在分享一套经过实战检验的“智慧”。整本书的语调非常平易近人，仿佛有一位经验丰富的前辈在身边手把手地指导。我尤其欣赏作者在讲解每一步操作时，总是会穿插一些“过来人”的经验之谈，比如“在实际工作中，遇到这种情况时，千万不要走弯路”，这些小细节让整本书的实用价值大大提升。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，这种深层次的理解，对于真正想要提升自我能力的人来说，是无价的。读完一些章节后，我感觉自己对数据处理的认知有了一个质的飞跃，不再是机械地执行命令，而是开始思考背后的逻辑和最优解。
评分坦率地说，这本书的价值远超其价格本身。我购买过不少同类书籍，但很少有能像这本书一样，在兼顾深度和广度的同时，还能保持如此高的可读性。它仿佛是一本活的工具书，值得我放在手边随时查阅，而不是束之高阁。我特别喜欢书中那些关于“数据故事化”的章节，它教会了我如何将冰冷的数据转化为引人入胜的叙事，这在需要向高层汇报工作时，是多么重要的一项软技能啊！这本书不仅教会了我“工具”，更塑造了一种全新的、以数据驱动的思维模式。我已经向身边的同事强烈推荐了，相信他们在使用后也会有跟我一样的震撼和收获。这是一次非常值得的投资，无论是对于职业发展还是个人技能提升，都大有裨益。
评分这本书的封面设计真是太抓人眼球了，色彩搭配得非常专业，给人一种既严谨又不失活力的感觉。我通常对技术类的书籍不太感兴趣，觉得可能晦涩难懂，但这本书的排版布局和字体选择都显得非常用心，让人在阅读技术内容时也能保持愉悦的心情。特别是那些图示和案例的引用，简直是教科书级别的专业水准，看得出来作者在内容组织和视觉传达上下了很大功夫。我本来还担心里面的案例会过于复杂，难以理解，但实际上，作者用非常直观的方式将复杂的数据处理流程分解开来，即便是像我这样对数据分析了解不深的人，也能很快抓住重点。这本书的结构清晰，层次分明，从基础的概念引入到高级的应用实践，每一步都走得稳扎稳打，让人感觉每翻一页都有新的收获。
评分这本书的内容深度和广度都令人印象深刻。我发现它涵盖的不仅仅是基础的数据呈现技巧，更深入到了数据清洗、模型构建以及最终的决策支持层面。这对于我这样既需要日常报表制作，又需要偶尔进行深度分析的职场人士来说，简直是量身定做。书中对不同行业场景的应用案例分析得极为透彻，我能清晰地看到这些理论知识是如何转化为实际商业价值的。例如，作者在介绍某个高级功能时，并没有仅仅罗列函数语法，而是构建了一个完整的业务场景，展示了如何通过这个功能高效地解决实际问题，这种“场景化教学”的方式，极大地激发了我的学习热情。我甚至开始期待着在接下来的工作中，能够学以致用，做出更出色的成果。
评分这本书的编写质量可以说是达到了行业内的顶尖水平。从纸张的触感到印刷的清晰度，都体现了出版方对品质的严格把控。我最看重的是内容的准确性和时效性，而这本书显然在这两点上做到了极致。它所介绍的许多技巧和方法，都是目前行业内最前沿、最实用的，完全没有那种“过时教材”的陈旧感。每一次对照书中的步骤进行操作，都能顺利得到预期的结果，这极大地增强了我对学习新知识的信心。阅读过程中，我几乎没有遇到因内容描述不清而产生的困惑，作者的表达精准而有力，每一个技术名词的解释都恰到好处，既保证了专业性，又不会让人望而却步。
评分书是好书，就是太啰嗦了，特别是之前看过刘万祥的两本书的话
评分适合未接触过初学者，最值得借鉴是结构化分析那张表，其实就是仪表盘的指标体系创建。
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