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出版者:第1版 (2009年10月1日)

作者:江高举

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2009-10

价格:23.00

装帧:平装

isbn号码:9787894872692

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel2007
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• 1+1容易学

掌控数据，驾驭未来：深度剖析《高性能数据分析与商业智能实践》 本书并非关于Excel 2007的入门指南，而是致力于将您从数据操作的初级阶段，直接带入到企业级数据分析与商业智能（BI）构建的前沿领域。 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，拥有数据并不等同于掌握未来。真正的价值在于如何高效、准确地从海量数据中提炼洞察，并将这些洞察转化为驱动业务增长的战略决策。《高性能数据分析与商业智能实践》正是这样一本旨在赋能专业人士和决策者，系统掌握现代数据分析架构、尖端技术应用及业务落地实施的实战手册。 本书核心关注点：超越电子表格的界限，拥抱专业级数据生态。 我们深知，虽然基础的电子表格工具在日常处理中仍有其地位，但面对TB级数据量、复杂的交叉分析需求以及实时决策压力时，它们显得力不从心。本书将完全聚焦于构建健壮、可扩展、高效率的数据分析体系，涉及的工具、方法论和思维模式，均是业界领先企业正在采用的标准。 --- 第一部分：现代数据分析的基石与架构（Foundation & Architecture） 本部分将为读者打下坚实的理论和架构基础，确保您理解“为什么”要采用特定的技术路径。 第一章：数据时代的范式转变与战略思维 数据价值链重塑： 从数据采集、清洗、存储到分析、可视化和行动的全生命周期管理。 BI的演进： 传统报表系统（OLAP Cubes）到现代自助式分析（Self-Service BI）及嵌入式分析（Embedded Analytics）的对比与选择。 分析成熟度模型（Analytics Maturity Model）： 如何评估组织当前的数据分析水平，并规划迈向预测性、规范性分析的路线图。 数据治理（Data Governance）的重要性： 确保数据质量、合规性与可信赖度的企业级框架。 第二章：数据仓库（Data Warehousing）与数据湖（Data Lake）的深度解析 关系型数据仓库的结构优化： 星型、雪花型模式设计详解，事实表与维度表的精妙平衡。 从ETL到ELT的范式转移： 为什么现代云平台更倾向于使用ELT架构？ 数据湖的构建与管理： 存储原始数据的湖泊模型，如何利用Hadoop生态系统（HDFS, Hive）管理非结构化和半结构化数据。 数据中台（Data Middle Platform）理念： 如何构建统一的数据服务层，实现数据资产化与共享。 第三章：高性能数据建模与查询优化 维度建模的艺术： 掌握慢变维度（SCD Type 1, 2, 3）的实际应用场景，解决历史追溯难题。 SQL的性能瓶颈诊断： 深入分析执行计划（Execution Plan），理解索引策略（B-tree, Bitmap, Hash）对查询速度的影响。 NoSQL数据库的选型依据： 键值存储（Redis）、文档数据库（MongoDB）、图数据库（Neo4j）在分析场景中的特定优势与适用性。 --- 第二部分：核心分析技术栈与实践（Core Technology Stack） 本部分将深入探讨当前市场上主流的高性能分析工具和编程语言的应用，重点在于“如何高效地处理大数据集”。 第四章：Python在数据科学与分析中的生态应用 Pandas的进阶用法： 矢量化操作、内存优化技巧，处理十亿行级别数据集的内存管理策略。 NumPy的高效计算原理： 理解广播机制和底层C/Fortran实现，加速复杂数学运算。 统计建模库（Statsmodels/Scikit-learn）： 从描述性统计到回归分析、聚类分析的专业建模流程。 数据可视化库（Matplotlib/Seaborn/Plotly）： 创建交互式、专业级的统计图表，而非简单的图表堆砌。 第五章：云计算环境下的数据处理（Cloud-Native Analytics） 主流云数据仓库对比： 深入分析Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery的架构特点、成本模型与最佳实践。 Serverless计算在数据流水线中的应用： 使用AWS Lambda/Azure Functions/Google Cloud Functions处理触发式数据转换任务。 数据管道（Data Pipeline）的构建： 使用Apache Airflow或类似工具进行工作流调度、依赖管理与监控。 第六章：实时数据流分析（Real-Time Stream Processing） 流处理的挑战： 延迟、窗口计算（Tumbling, Sliding, Session Windows）与状态管理。 Apache Kafka的核心机制： 深入理解分区、副本和消费者组，构建可靠的消息总线。 实时分析引擎的应用： 使用Apache Flink或Spark Streaming处理连续数据流，实现秒级洞察。 --- 第三部分：商业智能与决策支持（BI & Decision Support） 数据分析的最终目标是影响商业决策。本部分将指导读者如何将技术成果转化为易懂的商业故事。 第七章：下一代BI工具的精深应用 超越拖拽： 掌握Tableau/Power BI等工具中的复杂计算（如LOD Expressions/DAX）以解决非标准业务问题。 数据叙事（Data Storytelling）： 结构化报告、仪表板设计原则，如何避免信息过载，引导用户关注关键指标（KPIs）。 嵌入式分析与API集成： 将分析结果无缝嵌入到CRM、ERP等业务系统中，实现“分析即操作”。 第八章：预测性分析与业务场景落地 时间序列分析： ARIMA模型、指数平滑法在销售预测、库存管理中的精确应用。 客户生命周期价值（CLV）预测： 利用生存分析模型评估客户留存概率。 A/B测试与实验设计： 如何科学地设计和评估市场活动、产品迭代的效果，确保统计显著性。 第九章：数据安全、合规性与前沿趋势 数据安全实践： 行级安全（RLS）的实施，数据脱敏与加密技术在分析环境中的应用。 AI/ML Ops简介： 如何将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能衰减。 元数据管理（Metadata Management）： 确保分析师能快速发现、理解和信任所需的数据资产。 --- 总结： 《高性能数据分析与商业智能实践》是一本面向中高级数据分析师、BI架构师和技术型业务管理者的权威参考书。它摒弃了基础软件的操作冗余，直击现代数据生态的核心痛点，以企业级的视角和工程化的思维，指导读者构建出真正能驱动业务增长的高性能分析系统。阅读本书，您将掌握从数据底层架构设计到上层决策支持的全套专业技能，从而在数字化转型的浪潮中占据主导地位。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的灾难，那种老旧的、仿佛停留在上个世纪的配色和字体组合，第一次在书店看到时，我差点以为自己走错了地方，错拿了什么企业内部培训的过时资料。打开扉页，一股陈腐的气息扑面而来，让人联想到那些在电脑房角落里积满灰尘的旧教材。内页的排版更是让人捏了一把汗，大段大段的文字堆砌，偶尔点缀着几张像素模糊、对比度极低的截图，根本看不清鼠标指针的具体位置，更别提那些复杂的菜单层级了。我本来对手册类书籍的排版是有一定宽容度的，毕竟实用性是王道，但这本书的阅读体验，简直像是在用一块布满裂纹的玻璃欣赏一幅抽象画。它完全没有考虑到现代读者的阅读习惯，没有采用任何清晰的图文并茂或者步骤分解的视觉引导，完全依赖于作者自认为清晰的文字描述，但这些文字描述读起来，却像是在听一段逻辑跳跃的绕口令，让人抓不住重点，学习的欲望都被这种糟糕的呈现方式给磨灭了大半。我甚至怀疑，作者当年是不是根本没有考虑到“易学”这个关键词的真正含义，或者说，他对于“容易”的理解，和我们普通用户有着天壤之别。这本书的装帧质量也让人不敢恭维，纸张薄得像宣纸，油墨的浓淡不均，翻页时总有一种随时会撕裂的焦虑感，这哪里是能长期使用的工具书，分明是一次性的消耗品。

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我购买这本书的初衷是希望能够快速掌握Excel 2007中那些被许多人视为难点的函数组合应用，比如查找与引用函数（VLOOKUP、INDEX/MATCH的组合应用）在复杂数据源筛选中的实战技巧。然而，这本书对“函数”的介绍，仅仅停留在了对公式语法的一个机械式罗列上，几乎没有给出任何实际工作场景的模拟案例。它罗列了IF函数的三个参数是什么，但并没有展示在一个需要多重逻辑判断的销售业绩评估中，如何将IF嵌套起来实现动态结果输出。当我翻到包含VLOOKUP的章节时，我发现作者只是用了一个极其简单的A表查找B表数据的例子，而且在讲解“匹配类型”这个至关重要的参数时，仅仅用一句话带过“TRUE是近似匹配，FALSE是精确匹配”，完全没有深入探讨在实际数据清洗过程中，什么时候必须使用近似匹配，以及使用近似匹配可能带来的数据错误风险。这种浅尝辄止的态度，对于希望通过学习提高工作效率的用户来说，无异于隔靴搔痒。这本书似乎只关注于“能用”，而完全忽略了“用得好”和“用得巧”的进阶需求，它更像是一个软件功能的“目录索引”，而不是一本能够指导用户进行问题解决的“实战手册”。

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我花了整整一个下午的时间，试图从这本书中找到一些关于Excel 2007高级功能，比如数据透视表的深入应用或者VBA宏的定制化脚本编写的只言片语，结果失望透顶。这本书的内容深度，大概只停留在“如何打开Excel”和“单元格如何输入数字”的层面上，这对于一个已经能熟练使用Excel 2010及以上版本的用户来说，简直是一种侮辱性的回顾。它更像是一份针对完全零基础、连鼠标都拿不稳的人群的“入门启蒙读物”，里面的例子陈旧得令人发指，举的例子还是关于“计算上个月的库存盘点表”，这种业务场景在今天的企业管理中早就被ERP系统取代了。我试图寻找一些关于“条件格式”的精妙应用，比如如何根据时间序列自动变色预警，结果找到的只是教你如何把单元格变成红色或者绿色——仅此而已，没有引入任何公式逻辑，也没有探讨任何用户自定义的规则设置。更让我匪夷所思的是，这本书竟然用了大量的篇幅来解释“保存文件”这个操作，甚至还详细描述了“桌面”、“我的文档”和“移动存储设备”这几个概念的区别，这对于任何接触过电脑超过一个月的人来说，都是常识中的常识。这本书完全脱离了2007这个软件版本本身应该具备的工具属性，变成了一本活生生的历史遗物展示手册，对任何有实际工作需求的用户来说，几乎没有参考价值，完全浪费了我的时间。

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这本书的作者在行文中展现出一种奇特的、近乎偏执的“口语化”叙事风格，让人感觉不像是在阅读一本技术手册，更像是听一位老教授在午休时间，用他自己独特的、充满个人情感色彩的语调给你“讲故事”。他似乎非常热衷于在每一个操作步骤之间，插入一些与主题毫不相干的个人感悟或者人生哲理，比如在解释如何设置打印区域时，他会突然插入一段关于“耐心是通往成功的唯一桥梁”的论述，然后用三段话来阐述他对“桥梁”这个意象的理解。这种叙事方式极大地打断了学习的连贯性，每当我试图集中注意力去跟进一个操作步骤时，总会被这些突然冒出来的“心灵鸡汤”打断，思绪瞬间飘到了九霄云外。我需要的是清晰、简洁、目标明确的指令，而不是一场关于人生哲学的漫谈会。如果我想要读这类内容，我会去买一本励志书籍，而不是一本软件教程。这本书的结构松散得像一团乱麻，章节之间的逻辑跳转生硬且突兀，前一页还在讲“合并单元格”，下一页可能就跳到了“图表对象的插入与美化”，中间没有任何过渡或者关联性的解释，让人摸不着头脑，完全无法构建起一个完整的知识体系框架。

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关于这本书的售后支持或者在线资源配套，我几乎找不到任何有用的信息。一本技术类书籍，尤其是在软件版本已经相对老旧的今天，理应提供一些勘误表、补充练习文件或者作者的答疑邮箱。这本书的封底只印着出版社的联系方式，没有任何作者的个人博客、论坛链接或者针对书中练习文件的下载二维码或网址。这让我感到非常不被尊重，仿佛作者在完成写作的那一刻，就彻底与读者断绝了一切联系，将这本书推向市场后便撒手不管了。很多时候，学习软件知识难免会遇到一些“疑难杂症”，需要与同道中人或者作者进行交流，这本书提供的学习环境是绝对封闭和孤立的。它无法适应现代人碎片化、互动式的学习模式。此外，我注意到书中有一个练习要求用户使用一个外部数据源文件，但那个文件在任何地方都找不到，这直接导致我无法完成那个章节的学习内容，形成了一个无法弥补的知识断层。一本缺乏后续服务和配套资源的工具书，它的价值是极其有限的，因为它无法在一个动态的学习过程中提供必要的支撑和反馈。

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