和秋叶一起学Excel（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:秋叶

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:

价格:99元

装帧:平装

isbn号码:9787115521774

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驾驭数据洪流：企业级数据分析与商业智能实战指南（第3版） 本书并非专注于Excel基础操作或特定软件版本教学，而是以企业级数据分析的视角，系统梳理从数据采集、清洗、建模到可视化决策的全流程，重点剖析如何利用先进工具和方法论，驱动业务增长与效率提升。 --- 第一部分：现代数据分析的战略基石 第1章：数据驱动的商业范式转型 本章深入探讨当前商业环境中数据分析所扮演的核心角色，解析从传统描述性分析到预测性、规范性分析的演进路径。我们将分析市场趋势，指出企业在数据战略规划中常犯的错误，并介绍构建适应性数据文化所需的组织架构调整。重点讨论“数据素养”在非技术岗位中的重要性，以及如何建立自上而下的数据优先决策机制。 第2章：数据治理与合规性框架构建 数据质量是分析可靠性的生命线。本章详细阐述企业级数据治理的五大支柱：数据质量管理、数据安全与隐私保护（GDPR、CCPA等国际标准概述）、元数据管理、数据生命周期管理及数据所有权定义。我们将提供一套实用的数据治理框架蓝图，指导企业建立可追溯、可信赖的数据源体系，尤其关注跨部门数据标准化的挑战与解决方案。 第3章：现代数据栈（Modern Data Stack）选型与集成 抛开单一工具的局限性，本章聚焦于一套集成化的现代数据技术栈。涵盖云原生数据仓库（如Snowflake, BigQuery）的选型考量、ELT（提取、加载、转换）工具的对比分析（Fivetran, Airbyte等），以及数据编排工具（如Airflow）在复杂工作流中的应用。讨论如何有效集成数据采集层、存储层与分析层，实现数据流的自动化与弹性伸缩。 --- 第二部分：数据准备与高级建模技术 第4章：大规模数据清洗与转换的工程实践 真实世界的数据往往充斥着缺失值、异常值和结构不一致的问题。本章侧重于处理海量数据的复杂清洗场景，包括自然语言数据（文本数据）的预处理、时间序列数据的对齐与插值、以及非结构化数据到结构化模型的转换技巧。介绍Python（Pandas/Dask）和SQL在复杂转换任务中的性能优化策略，强调幂等性设计在数据管道中的应用。 第5章：关系型与非关系型数据库的高效查询优化 深入探讨SQL在复杂业务逻辑中的应用，超越基础的SELECT/JOIN。讲解窗口函数、公用表表达式（CTE）在构建复杂报表中的威力，并介绍查询性能调优的关键指标（执行计划分析、索引策略优化）。同时，本章引入NoSQL数据库（如MongoDB, Redis）的适用场景，指导读者根据业务需求选择最合适的数据存储技术。 第6章：构建维度建模（Kimball方法论）的数据仓库 维度建模是构建可扩展、高性能分析系统的核心。本章详细讲解事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的设计原则，区分事务型、周期快照型和累积快照型事实表的使用场景。重点解析缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3）的实现细节，确保历史数据的准确追踪。 第7章：高级统计与预测模型基础 本章为数据分析师和业务决策者提供必要的统计学基础，以科学地解读数据。涵盖假设检验、回归分析（线性与逻辑回归）的业务应用，以及时间序列分析中的平稳性检验和ARIMA模型的解释。强调模型选择的标准（AIC/BIC）和交叉验证在评估模型泛化能力中的作用。 --- 第三部分：可视化、报告与商业智能落地 第8章：数据叙事：从图表到决策的桥梁 有效的数据可视化不仅是美化数据，更是构建清晰的商业叙事。本章超越基础图表选择，重点探讨认知心理学在图表设计中的应用，如何利用颜色、布局和互动性来引导用户的注意力。介绍“讲故事”的框架，确保分析结果能清晰、有力地驱动特定行动。 第9章：企业级BI平台（Power BI/Tableau/Looker）的深度应用 本章不局限于软件的界面操作，而是深入探讨如何利用这些平台构建高性能的企业级仪表板。重点讲解DAX或LOD表达式在复杂计算指标（KPIs）中的应用，以及如何设计多层级、响应式的报表结构，以满足管理层、运营层和分析师的不同需求。讨论数据安全和行级别安全（RLS）的配置。 第10章：运营分析与A/B测试的科学设计 聚焦于如何利用数据分析直接优化业务流程。详细介绍关键运营指标（如CAC, LTV, 转化漏斗）的构建与监控。本章的核心内容是A/B测试的完整生命周期管理：从确定零假设和备择假设，到样本量估算，再到结果的统计显著性判断和业务影响评估。 第11章：自动化报告与预警系统的实现 讲解如何利用脚本语言（如Python）或BI工具的自动化功能，将定期报告的生成过程从数小时缩短到分钟级。讨论构建异常检测和业务预警系统的架构，包括设定阈值、触发通知机制，以及如何设计“异常驱动”的工作流程，确保问题能被及时发现和处理。 --- 第四部分：前沿趋势与数据驱动的未来 第12章：利用机器学习提升商业洞察力 本章面向希望将预测分析融入日常业务的读者。介绍分类（如客户流失预测）、聚类（如客户细分）和关联规则挖掘在零售、金融和服务业中的实际案例。重点讨论如何将模型的预测结果“产品化”，即如何将模型输出无缝嵌入到CRM或营销自动化系统中，实现实时决策支持。 第13章：数据伦理、透明度与模型可解释性（XAI） 随着算法在决策中权重增加，模型的可解释性（Explainable AI, XAI）变得至关重要。本章探讨如何使用SHAP值和LIME等技术来解释复杂模型的决策依据，确保分析结果的公平性、透明度和可信度。强调在自动化决策中，必须建立人工干预和审计机制。 第14章：构建数据驱动型组织的最佳实践 总结全书内容，聚焦于如何将技术能力转化为可持续的业务价值。讨论如何有效地进行跨职能协作（数据科学家、工程师与业务专家的合作模式），如何评估数据分析项目的ROI，并为读者提供一个在快速变化的技术环境中持续学习和迭代的路线图。 --- 本书目标读者： 渴望从数据中发掘深层商业价值的部门经理和总监。 希望系统化提升数据建模和高级分析技能的数据分析师。 负责构建和维护企业级数据平台的BI工程师和数据架构师。 需要将数据工具知识应用于实际业务场景的技术型高管。 本书强调的是分析思维、工程实践和战略决策，而不是特定软件的逐个按钮操作指南。

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