Brilliant Microsoft Excel 2007 Pivot Tables (Brilliant Excel Solutions) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Bill Jelen

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2007-12-14

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780273714071

丛书系列:

图书标签:

• Excel 2007
• Pivot Tables
• Data Analysis
• Business Intelligence
• Spreadsheet
• Microsoft Office
• Tutorial
• Reference
• Brilliant Excel Solutions
• Data Visualization

掌控数据，洞悉未来：精通数据透视表的终极指南 《数据透视表实战精通：从基础构建到高级分析的全面手册》 献给所有渴望将原始数据转化为战略洞察力的专业人士、分析师和决策者。 在这个信息爆炸的时代，数据不再是简单的记录，而是驱动业务增长和战略决策的核心资产。然而，面对海量、杂乱无陈的数据表格，如何快速、高效地提炼出有价值的见解？答案就在于数据透视表——这个被誉为电子表格“瑞士军刀”的强大工具。 本书并非对任何特定软件版本的介绍，而是聚焦于数据透视表作为一种数据分析思维框架和核心功能集的深度挖掘与实践应用。我们致力于提供一套通用、强大且可迁移的分析方法论，确保无论您的工作环境如何演变，都能游刃有余地驾驭复杂数据集。 --- 第一部分：构建分析的基石——理解与准备 本部分将带您走出新手误区，建立坚实的数据透视表分析基础。我们相信，一个好的分析始于对数据的深刻理解和严谨的准备。 第一章：数据透视表的思维重塑 从表格到洞察： 为什么传统的筛选和排序已无法满足现代业务需求？透视表的哲学核心——维度、度量与切片。 工作原理剖析： 揭示透视表幕后的数据聚合机制，理解行、列、值区域的逻辑关系。 适用场景识别： 如何快速判断一个数据集是否适合使用数据透视表进行分析？（销售分析、财务报告、用户行为跟踪等十大应用场景详述。） 第二章：数据源的“净化”与标准化 “垃圾进，垃圾出”的教训： 强调数据清洗的重要性，以及透视表对非结构化数据的“零容忍”。 构建理想的数据源结构： 遵循“平铺式”原则，确保每列具有唯一、一致的标签。 处理日期与时间维度： 掌握日期分组的艺术，从按日、周、月到季度、年份的灵活切换技巧。 处理空白与错误值： 预处理策略，确保透视表计算的准确性与稳定性。 --- 第二部分：核心技能的精湛掌握 本部分深入探讨数据透视表的核心操作，从拖放构建到功能定制，确保您能高效地构建出满足特定业务需求的报表。 第三章：基础构建与动态布局 字段的拖放艺术： 快速组织行标签、列标签，构建多层级结构。 值区域的深度定制： 不只是“求和”——掌握计数、平均值、最大值、最小值、百分比计算的精确应用。 报表布局的视觉优化： 紧凑型、大纲型、表格型布局的选择与切换，提升报告的可读性。 排序与筛选的精细控制： 除了标准的升降序，如何根据“值”进行排序，实现动态的“前N名”分析。 第四章：强大的计算引擎——值字段设置详解 显示为百分比的奥秘： 深入解析“占总计的百分比”、“父行/列的百分比”等高级百分比计算的业务含义。 差异分析的实现： 如何利用“差异”和“百分比差异”功能，即时量化绩效波动。 复杂聚合的进阶： 使用自定义函数（如加权平均、计数差异）来实现标准功能无法满足的特定业务计算。 第五章：分组与层级分析的艺术 数值分组的精确控制： 对年龄段、价格区间、绩效等级进行科学分组，揭示隐藏的分布规律。 日期和时间的精细分组： 突破软件默认选项，实现自定义跨度（如财务季度、工作日/周末对比）的分组。 利用层级进行下钻（Drill-Down）： 构建多维分析体系，从宏观到微观，层层深入，探究问题的根源。 --- 第三部分：高级分析与可视化整合 分析的价值在于其洞察力和影响力。本部分专注于利用数据透视表的强大功能，创建专业级、富有洞察力的报告。 第六章：切片器与时间线：交互式报告的构建 切片器的革命： 告别繁琐的下拉菜单，实现多维度、跨透视表的即时数据筛选。 时间线控件的威力： 专为日期数据设计，实现拖动式的时间范围选择，让趋势分析变得直观。 链接多个数据透视表： 打造统一控制面板，通过一套筛选器管理多个分析视图。 第七章：计算字段与计算项：超越预设的分析 计算字段（Calculated Fields）： 在透视表中创建新的度量（例如：利润率 = (收入 - 成本) / 收入），无需修改原始数据源。 计算项（Calculated Items）： 如何在现有维度中添加逻辑组合（例如：合并“东部”和“西部”部门为“核心区域”），用于比较分析。 处理依赖性与计算顺序的陷阱： 避免计算错误和结果误导的关键规则。 第八章：数据透视图：动态可视化表达 透视图与透视表的同步： 掌握如何将复杂的数据结构转化为清晰的图表。 图表类型的选择指南： 柱形图、折线图、饼图的最佳适用场景，以及如何避免图表误导。 条件格式与数据条： 利用视觉提示快速识别异常值和关键绩效指标（KPI）。 第九章：数据透视表的高级应用与整合 多个数据源的合并： 使用数据模型（Power Pivot 概念的初步介绍）或Power Query（数据获取与转换）集成不同表格的数据进行联合分析。 数据透视图表的高效展示： 结合仪表盘设计原则，创建专业级业务监控界面。 数据透视表到静态报告的转换： 掌握将分析结果固定化、转化为标准报告的技巧。 --- 结语：从使用者到分析大师 本书的目标是让您不再仅仅是数据的“查看者”，而是能够驾驭数据、提出正确问题的“分析大师”。通过掌握这些跨越版本的通用技能，您将能够自信地应对任何复杂的数据挑战，将枯燥的数字转化为清晰的商业智慧。 掌握这些技术，您就掌握了在任何数据环境中快速获得竞争优势的钥匙。

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这本书的语言风格简直是一股清流，完全没有那种刻板、教条式的技术写作腔调。我记得有一次我被某个复杂的计算字段搞得焦头烂额，那个公式涉及到跨表的引用逻辑，我尝试了好几种组合都以失败告终。抱着试试看的心态翻阅到相关章节时，作者用一种近乎幽默的口吻描述了“计算字段的陷阱”——他甚至把某些常见的错误比喻成了“数据结构里的幽灵”，让人忍俊不禁。这种轻松的氛围极大地缓解了学习过程中的挫败感。更重要的是，作者在讲解每一个高级功能时，都会穿插一些他自己早年在咨询行业中遇到的真实案例。比如，他分享了一个关于如何用数据透视表快速分析零售店A和B在不同区域的库存周转率差异的案例，这个案例的细节非常丰富，包括了日期处理的棘手之处和对异常值的初步判断。这些实战经验的融入，使得书中的知识点不再是孤立的函数和按钮，而是真正与商业决策紧密相连的有力工具。对我这个偏爱实践而非理论的读者来说，这种“带着故事学技术”的方式，远比干巴巴的说明书有效得多，它让我对Excel的理解从“会用”上升到了“会用好”。

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这本书的封面设计相当引人注目，那种略带复古的蓝色调，配上清晰锐利的字体，一看就知道它不是那种晦涩难懂的纯技术手册。我是在一个朋友的强烈推荐下接触到它的，当时我正为年底的部门数据汇报焦头烂额，那些庞杂的销售记录和客户反馈堆满了我的硬盘，每次想从中提取有价值的信息，都感觉像是在沙堆里找金子。翻开这本书，我立刻被它那种直截了当的讲解方式吸引住了。作者似乎非常理解初学者或中级用户的痛点——我们知道Excel很强大，但具体如何驾驭那些复杂的功能，特别是像数据透视表这样能彻底改变工作流程的工具，常常让人望而却步。这本书没有过多地纠缠于Excel的早期历史或者那些用户界面上微不足道的变化，而是直奔主题，用非常生活化的比喻来解释数据分组和聚合的逻辑。例如，书中关于如何处理“时间序列”数据的章节，没有用枯燥的公式堆砌，而是用“看清一年四季的变化趋势”的比喻，让我瞬间明白了数据透视表在时间维度分析上的核心价值。它的排版也十分精良，代码和截图的对照清晰明了，即使是在光线不佳的咖啡馆里阅读，也能轻松跟上作者的思路，这种对用户体验的关注，是很多技术书籍所欠缺的。这本书给我最大的感觉是，它成功地将一个看似高深的功能，变得触手可及，极大地提升了我对Excel的信心。

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与其他许多专注于单一软件版本的教材不同，这本书的眼光似乎看得更远一些。尽管名字中带有“2007”，但书中很多关于数据组织和分析逻辑的原则，我发现即使在后续更新的Excel版本中，或者是在其他BI工具中，依然具有极高的指导价值。作者似乎在努力地传授一种“通用数据思维”，而不是仅仅停留在特定软件的特定版本上。例如，书中对“多重汇总”的应用分析，清晰地展示了如何通过在“值”区域重复添加同一字段的不同汇总方式（如计数、求和、平均值），来快速获得多角度的报告视图，而不需要重新拖拽字段。这种洞察力，是那种只停留在表面功能介绍的书籍所无法提供的。此外，作者在附录部分提供了一些关于“性能优化”的建议，虽然听起来可能很技术化，但实际操作起来却非常简单有效，比如如何避免在透视表中创建过多的分组，以及如何预先筛选掉不必要的数据行以加快刷新速度。这些近乎“内行秘籍”的内容，让我感觉自己像是在接受一位资深数据分析师的私房课程，而不是在阅读一本普通的商业软件教程。这本书的价值在于，它让你学会了如何“思考”数据，而不仅仅是学会了“操作”软件。

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老实说，我购买这本书时其实带着一丝怀疑的态度，毕竟市面上关于Excel 2007的资料多如牛毛，很多都是在网络上可以免费找到的零散教程的拼凑。然而，这本书的深度和广度远远超出了我的预期。它不仅仅是告诉你“如何点击”的步骤指南，更深层次地探讨了“为什么”要以某种特定的方式构建数据模型才能让数据透视表发挥出最大的威力。我特别欣赏作者在“数据源准备”部分花费的笔墨，这部分内容在很多快速入门指南中常被一带而过。但作者明确指出，如果你的源数据结构混乱，那么无论你多么精通数据透视表的操作，最终的结果都会是“垃圾进，垃圾出”。他详细阐述了“扁平化”数据结构的重要性，并给出了一套非常实用的数据清洗和重构的流程，这套流程我应用到我自己的财务数据处理上后，效率提升了至少百分之三十。更让我惊喜的是，书中对于“切片器”和“报表筛选器”的高级应用进行了深入的剖析，不再是简单的功能介绍，而是结合了实际的业务场景，比如如何设计一个交互式的、多维度的绩效仪表板。这种从底层逻辑到顶层应用的全面覆盖，让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本关于数据分析思维的入门教材，对于希望从“数据录入员”蜕变为“数据分析师”的人来说，简直是醍醐灌顶。

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这本书的结构安排体现了作者对学习曲线的深刻理解。它采取了一种螺旋上升的教学方式，你不会在第一章就被卷入复杂的嵌套函数中。开篇部分用了大量的篇幅来建立“表格思维”的基础，确保读者能正确地理解数据透视表所依赖的“行”、“列”、“值”和“页”这四个核心区域的内在联系。等到我完全掌握了基础的汇总和分组后，作者才开始引入“计算字段”和“计算项”这两个相对进阶的概念，并且在引入新概念时，总是会回顾前面学过的知识点，形成一个知识闭环。这种循序渐进的编排，避免了初学者在初期就产生畏难情绪。特别值得称赞的是关于“外部数据连接”的那一章。在那个年代（Excel 2007），很多书籍对如何将外部数据库或文本文件导入并与透视表动态关联的讲解都显得非常简略，而这本书却用大量的截图和流程图，详尽地展示了如何设置刷新链接和权限，确保数据源更新后报告也能一键同步。这对于需要整合多个部门数据的我来说，简直是解决了大问题。它教会我的不仅仅是操作，更是如何搭建一套可持续维护的数据报告系统。

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