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页数:313

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出版时间:2009-1

价格:39.00元

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isbn号码:9787111259015

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• Excel
• 公式
• 函数
• 2007
• 办公软件
• 数据分析
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深度聚焦：现代数据分析与可视化实践指南 一、数据驱动时代的基石：从零开始构建稳健的数据分析体系 本书并非专注于特定软件版本的功能介绍，而是致力于构建一个跨平台、面向未来的数据分析思维框架。我们深知，在信息爆炸的今天，工具的迭代速度远超学习曲线，因此，本书将分析方法论置于工具操作之上。 本书的首要目标是帮助读者彻底摆脱“数据收集即分析”的误区，建立起“定义问题—数据获取—清洗转换—模型构建—洞察输出”的完整数据生命周期认知。 第一部分：数据哲学的确立与数据素养的培养 1. 超越电子表格的思维跃迁： 探讨现代商业智能（BI）的本质，分析结构化、半结构化和非结构化数据在决策链中的作用。介绍数据仓库、数据湖的基本概念，为理解更高级的数据处理技术打下理论基础。 2. 数据清洗的艺术与科学： 重点讲解数据质量的重要性（准确性、完整性、一致性、时效性）。系统介绍处理缺失值（插值法、删除法）、异常值（箱线图分析、Z-Score、IQR方法）的原理和应用场景，而非仅仅列出软件内的特定函数。 3. 数据治理基础概念： 讨论数据所有权、隐私保护（如GDPR、CCPA的理念）在日常分析工作中的体现，确保分析活动符合合规性要求。 二、高效数据获取与转换（ETL理念的实践应用） 本部分侧重于如何利用现代工具和编程语言（如Python Pandas或R语言的基础语法结构）来实现数据的自动化获取和预处理，这是传统工具难以高效完成的部分。 1. 数据库交互基础： 介绍SQL（结构化查询语言）的核心概念，包括SELECT、JOIN（内连接、外连接的语义差异）、GROUP BY和子查询的强大威力。重点在于理解关系型数据库的范式理论，优化查询效率，而非简单的界面操作。 2. API数据抓取入门： 讲解如何通过理解RESTful API的请求（GET/POST）和响应（JSON/XML格式），安全、高效地从网络服务中获取实时或半实时的业务数据。 3. 数据结构化与重塑： 深入探讨“长数据”（Tidy Data）与“宽数据”之间的转换逻辑。教授如何使用Pivotting（数据透视）和Unpivoting（数据逆透视）的概念，确保数据形态适应后续的统计分析需求。 三、统计推断与模型构建：从描述到预测 本书的核心竞争力在于其对统计学原理的实用化讲解，使读者能够真正理解分析结果背后的数学逻辑。 1. 描述性统计的深度解读： 不仅计算均值、中位数和标准差，更深入分析这些指标在不同分布（正态分布、偏态分布）下的适用性与局限性。引入方差分析（ANOVA）的基本原理。 2. 假设检验的严谨性： 详细剖析P值、置信区间（Confidence Interval）的含义，教授如何根据业务场景选择合适的统计检验方法（如T检验、卡方检验），避免得出“统计显著但业务不重要”的错误结论。 3. 回归分析入门： 介绍简单线性回归和多元线性回归的模型假设（如残差的正态性、多重共线性问题）。重点在于解释回归系数的业务含义，以及如何评估模型的拟合优度（R方与调整R方）。 四、数据可视化：叙事的力量 本部分将数据可视化提升到“数据叙事”的高度，强调图表选择的科学性，而非仅仅追求视觉效果。 1. 选择正确的图表类型： 建立一张“图表选择矩阵”，指导读者根据数据关系（对比、构成、分布、趋势）选择最能传达信息的图形。深入分析柱状图、折线图、散点图、热力图的适用边界。 2. 认知负荷与信息密度： 讲解如何运用色彩心理学、预注意（Pre-attentive Attributes）原则来引导读者的目光，设计出低认知负荷、高信息密度的仪表板。 3. 交互式仪表板设计原则： 探讨如何设计高效的交互式报告（Dashboard），包括筛选器的逻辑设计、钻取（Drill-down）路径的规划，确保最终输出能够驱动业务行动。 五、高级分析工具箱的初步探索 为了应对复杂业务挑战，本书将介绍行业内主流工具的集成思路。 1. 面向现代BI工具的准备： 介绍Power BI或Tableau等现代商业智能工具的数据模型构建概念（如星型模型、雪花模型），以及数据关系（一对多、多对多）的设置逻辑。 2. 自动化报告流程构建： 探讨如何利用脚本语言（如Python）或工作流工具（如Airflow的简化概念），将数据获取、清洗和初步分析过程标准化，实现“一键生成报告”。 本书特点： 方法论驱动： 专注于分析思维和统计原理，确保知识的长期适用性。 工具中立： 讲解的原理和流程可无缝迁移至SQL、Python、R、现代BI平台等任何数据分析环境。 面向实践： 每一个理论概念都配有实际的业务案例分析，强调如何将分析结果转化为可衡量的商业价值。 通过本书的学习，读者将不再是简单的电子表格操作员，而是能够独立设计、构建并解读复杂数据分析模型的现代数据分析师。

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在阅读《Excel 2007公式与函数从入门到精通》的过程中，我发现这本书在讲解数据处理和分析函数方面做得尤为出色。例如，关于查找和引用函数，如VLOOKUP和HLOOKUP，书中不仅详细讲解了它们的语法和参数，还通过实际的例子展示了如何利用它们从庞大的数据库中快速提取所需信息。我特别喜欢书中对于VLOOKUP函数第四个参数“匹配类型”的深入分析，以及错误处理函数IFERROR的应用，这能够帮助我避免因为找不到匹配项而产生的#N/A错误，让我的报表更加规范和专业。此外，文本函数，如LEFT, RIGHT, MID, CONCATENATE等，也得到了充分的展示。我常常需要处理一些包含特定格式的文本数据，比如从身份证号中提取出生日期，或者合并多个单元格的文本内容，而这些函数的学习将极大地提高我的工作效率。书中还涉及到了日期和时间函数，如TODAY, NOW, YEAR, MONTH, DAY，这些函数在进行时间序列分析和计算工龄、项目周期等方面非常有用。我非常期待书中能够提供一些关于日期排序、日期计算的高级技巧，比如计算两个日期之间的工作日天数，这对于项目管理和薪资计算都非常关键。

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刚刚翻开《Excel 2007公式与函数从入门到精通》这本书，就被它厚重的份量和扎实的排版所吸引。封面设计简洁大气，经典的Excel图标在蓝色背景下显得尤为突出，一眼便能识别出这是关于Excel学习的宝典。我一直以来都对Excel的公式和函数功能感到好奇，也尝试过一些零散的学习资料，但总觉得不够系统，也无法真正掌握其精髓。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》的出现，简直是为我量身定做。我尤其期待它能够带领我从最基础的公式输入开始，逐步深入到各种复杂的函数应用，比如VLOOKUP、IFERROR、SUMIFS等等，这些函数在我的日常工作中几乎是必不可少的。我希望这本书不仅仅是功能的罗列，更能讲解这些函数背后的逻辑，让我理解“为什么”以及“如何”更好地运用它们来解决实际问题。而且，作为一本“从入门到精通”的书籍，我希望它能够覆盖从初学者容易犯的错误到高级用户才能掌握的技巧，能够满足不同层次读者的需求。我还会特别关注书中是否有针对Excel 2007版本的一些独有特性和优化，毕竟软件的版本更新迭代很快，学习老版本的内容是否能迁移到新版本上，也是我比较关心的一点。这本书的出现，给了我一个系统学习Excel公式与函数的机会，我已经迫不及待地想要深入其中，开启我的Excel精通之旅了。

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《Excel 2007公式与函数从入门到精通》在介绍高级函数和数组公式方面，给我带来了前所未有的启发。书中对于SUMPRODUCT函数的应用场景进行了细致的讲解，例如如何用它来代替复杂的IF语句进行多条件求和，或者如何利用它进行矩阵运算。我还对书中关于数组公式的介绍非常感兴趣，虽然初次接触可能会觉得有些难以理解，但一旦掌握，其强大的数据处理能力将令人惊叹。书中是否会提供一些关于数组公式的入门技巧，以及一些经典的数组公式应用案例，比如如何用数组公式实现多条件查找和替换，或者如何用它来计算分组数据的统计量。我希望这本书能够帮助我克服对数组公式的恐惧，并将其作为解决复杂数据分析问题的利器。另外，书中是否会涉及一些关于Excel性能优化的技巧，比如如何避免使用过于复杂的公式，或者如何合理地组织数据结构来提高计算速度，这将是我非常看重的一点。

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这本书给我的最大感受就是它的“实用性”。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》并没有流于理论，而是紧密结合实际工作场景，用大量贴近生活的例子来解释每一个公式和函数的用法。比如，书中用一个销售数据表来演示如何运用SUMIFS函数计算不同区域、不同产品的总销售额，这比单纯地讲解函数语法要生动得多，也更容易让我理解其应用价值。我还注意到书中对于财务函数，如PMT, FV, PV, RATE的介绍，虽然我对财务方面不是很精通，但了解到这些函数可以用来计算贷款还款额、投资回报率等，让我看到了Excel在财务规划方面的巨大潜力。数据验证功能也是我一直以来想要掌握的，书中是否会介绍如何利用数据验证来限制用户输入，防止数据错误，比如设置单元格只能输入数字，或者只能从预设的列表中选择，这对于维护数据的一致性和准确性至关重要。另外，我一直在寻找一些能够帮助我进行数据可视化的方法，书中是否会包含一些与图表相关的公式函数应用，比如通过公式动态生成图表，或者根据数据变化自动更新图表，这将是我非常看重的一点。

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这本书给我最大的惊喜是它在“从入门到精通”的转化过程中，始终保持了学习的趣味性。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》通过丰富的案例和循序渐进的讲解，让我在学习过程中不断获得成就感。每一个章节的学习都让我感觉自己又掌握了一项新技能，并且能够立即运用到实际工作中。书中是否会提供一些关于如何创建动态图表，或者如何利用Excel进行简单的数据建模的教程，这将是我非常感兴趣的部分。我一直梦想能够用Excel制作出一些能够自动更新的报表，或者能够进行复杂模拟分析的模型，如果这本书能为我打开这扇门，那将是莫大的荣幸。此外，我还需要学习如何在Excel中进行数据关联，比如如何将多个数据源连接起来，并进行统一的分析。这本书是否会涉及一些关于Power Query或者其他数据集成工具的介绍，或者如何利用Excel本身的公式函数来实现数据的关联和整合，这将是我非常期待的内容。

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《Excel 2007公式与函数从入门到精通》在讲解过程中，始终贯穿着“解决实际问题”的思路，这让我觉得这本书非常有价值。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》不是简单地罗列函数，而是通过一个个具体的问题场景，来引出相关的公式和函数，并教导如何运用它们来找到解决方案。我尤其欣赏书中对于数据清洗和转换的技巧讲解，例如如何利用文本函数将身份证号转换为日期格式，或者如何利用TRIM函数去除单元格中的多余空格。这些看似琐碎的操作，在实际工作中却能节省大量的时间。书中是否会提供一些关于如何进行数据分组和汇总的实用方法，比如如何使用SUMIFS, COUNTIFS等函数来计算不同分组的总计、平均值等。我希望这本书能够教我如何更有效地利用Excel来管理和分析我的数据，从而做出更明智的决策。

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《Excel 2007公式与函数从入门到精通》在数学和工程函数方面的讲解也让我印象深刻。书中对SUM, AVERAGE, COUNT等基础统计函数的深入剖析，以及对SUMPRODUCT, SUBTOTAL等高级函数的介绍，都让我看到了Excel在数据汇总和计算方面的强大能力。我经常需要处理一些包含大量数据的表格，并进行复杂的统计分析，比如计算加权平均值，或者对数据的子集进行求和。书中是否会提供一些能够优化计算速度的技巧，比如使用数组公式或者更高效的函数组合，这将是我非常关注的部分。另外，我对工程函数，如ROUND, ROUNDUP, ROUNDDOWN, INT等，也很感兴趣。我经常需要进行数值的四舍五入或者截断，而这些函数能够帮助我更精确地控制计算结果的显示。书中还提到了逻辑函数AND, OR, NOT，这些函数可以用于构建更复杂的条件判断，从而实现更精细的数据筛选和分析。我希望这本书能够教我如何将这些函数巧妙地结合起来，解决一些我在工作中遇到的棘手的数据处理难题。

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这本书的排版和示例都做得非常到位，让我觉得学习过程十分顺畅。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》的每一页都充满了知识，但又不会让人感到压抑。字体清晰，行间距适中，图片和图表的质量也非常高。书中提供的每一个例子都经过精心设计，能够清晰地展示公式和函数的使用方法，并且附带了详细的解释，让我能够理解其背后的逻辑。我特别欣赏书中对于一些“隐藏技巧”的披露，比如一些不为人知的快捷键，或者一些能够提高工作效率的小窍门。我非常希望这本书能够提供一些关于如何制作更专业、更具说服力的Excel报表的指导，比如如何通过公式函数结合图表，将枯燥的数据转化为直观的图表，从而更好地呈现分析结果。此外，书中是否会涉及一些关于Excel模板的创建和使用，比如如何制作一个通用的工资表模板，或者一个项目进度跟踪模板，这将对我的日常工作有很大的帮助。

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这本书在错误处理和数据校验方面的讲解，让我感觉自己离Excel的“专家”又近了一步。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》不仅仅是介绍了各种函数的使用方法，更重要的是它关注了如何在实际应用中避免错误，以及如何提高数据的准确性。书中对于IFERROR函数的详细讲解，让我知道如何优雅地处理公式计算过程中出现的错误，而不是让整个表格显示乱码。此外，我特别期待书中能够深入介绍Excel的数据有效性功能，比如如何设置下拉列表来限制用户输入，如何设置数值范围来确保数据的合理性。这对于多人协作的项目来说尤其重要，能够有效地避免因人为输入错误导致的数据混乱。书中是否还会包含一些关于数据清洗和预处理的技巧，比如如何利用公式来去除文本中的空格、特殊字符，或者如何将不同格式的数据统一起来。这些都是我在日常工作中经常遇到的挑战，如果能在这本书中找到解决方案，那将是对我工作效率的巨大提升。

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这本书的章节安排和内容逻辑让我感到非常惊喜。《Excel 2007公式与函数从入门到精通》并没有上来就堆砌大量的函数名称和参数，而是非常细致地从Excel的基础操作讲起，比如单元格的引用方式，相对引用、绝对引用和混合引用的区别，这些看似简单但至关重要的概念，却是理解后续所有复杂公式的基础。作者用非常形象的比喻和生动的例子来解释这些概念，让我这个Excel初学者也能轻松理解。书中对逻辑函数IF的讲解尤其详细，不仅说明了IF函数的语法，还列举了嵌套IF函数的使用场景，比如根据不同的分数段来评定等级，以及如何将多个IF函数组合起来实现更复杂的判断。我特别欣赏的是，书中在介绍每一个函数的时候，都会提供实际的操作截图，并且配有详细的文字说明，这大大降低了学习的难度。我还可以一边看书一边跟着操作，即时验证学习效果。此外，对于一些常用的统计函数，如SUM, AVERAGE, COUNT, MAX, MIN，书中都进行了非常详尽的介绍，并且延伸到了SUMIFS, AVERAGEIFS等多条件函数，这让我看到了Excel在数据分析方面的强大潜力。我一直想学习如何用Excel进行数据透视分析，这本书是否能为我揭示其中的奥秘，让我能够快速地从海量数据中提取有用的信息，是我非常期待的部分。

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