具体描述
《Excel应用实例教程》从实际应用出发，以工作项目和任务驱动，将Excel的软件学习与实际应用技能有机结合。通过“项目背景→项目效果→知识与技能→解决方案→项目小结→拓展项目”的结构，详解了Excel软件在行政、人力资源、市尝物流、财务和物业等工作中的应用。
《Excel应用实例教程》可作为高职高专院校Excel相关课程的教材，也可作为实例辅导教材，还可供运用Excel办公软件的人员参考阅读。
《职场数据分析与可视化实战》 内容梗概： 本书是一本专注于提升职场人士数据分析和可视化能力的实操指南。内容紧密围绕实际工作场景，从数据收集、清洗、整理，到深入的统计分析，再到最终的数据可视化呈现，层层递进，旨在帮助读者快速掌握一套完整且高效的数据处理与分析流程。全书力求理论与实践相结合，通过大量贴近实际工作案例，引导读者在动手操作中理解概念，掌握技巧。 核心内容构成： 第一部分：数据准备与处理 数据源的理解与获取： 介绍不同类型的数据来源（如数据库、文本文件、网页爬虫数据、API接口等），以及如何根据业务需求选择合适的数据获取方式。重点讲解常用的数据导入技巧，包括文件导入、数据库连接、网络数据抓取等，并对导入过程中可能遇到的编码、格式问题提供解决方案。 数据清洗与转换： 这是数据分析过程中至关重要的一环。本部分将详细讲解数据清洗的常见问题，如缺失值处理（填充、删除、插补）、异常值检测与处理（识别、修正、剔除）、重复值识别与删除。同时，会涵盖数据类型的转换、文本数据的标准化（如大小写统一、去除无关字符）、日期时间数据的解析与格式化等。 数据结构化与整理： 讲解如何将原始、凌乱的数据整理成便于分析的结构化格式。包括数据的拆分与合并（如字符串拆分、多表合并）、长宽表转换、数据透视与逆透视操作，以及根据业务逻辑进行分组、汇总和计算等。 第二部分：数据分析与洞察 描述性统计分析： 介绍常用的描述性统计指标，如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等，并讲解如何解读这些指标所代表的意义。重点在于通过这些统计量对数据集的整体特征进行概览。 探索性数据分析（EDA）： 强调EDA在理解数据、发现模式和提出假设中的作用。本部分将引导读者运用可视化手段（将在第三部分详细讲解）辅助进行EDA，如绘制直方图、箱线图、散点图、热力图等，以直观地发现数据分布、变量间关系、潜在规律和异常点。 常用统计分析方法： 分类与聚类分析： 介绍如何对数据进行分类（如用户画像）和聚类（如客户分群），帮助识别数据中的内在结构和相似性。 相关性分析： 讲解如何度量变量之间的线性关系强度和方向，以及如何识别哪些变量可能存在相互影响。 假设检验基础： 引入假设检验的基本概念，如零假设、备择假设、P值等，并介绍几个基础的假设检验方法（如t检验、卡方检验），以科学地验证数据中的某些猜想。 时间序列分析入门： 讲解如何分析具有时间顺序的数据，如趋势、季节性、周期性等，并介绍一些基础的时间序列预测方法。 数据驱动的决策支持： 讲解如何将分析结果转化为 actionable insights，为业务决策提供支持。包括如何从分析结果中提炼关键信息，如何构建用于评估业务绩效的指标体系。 第三部分：数据可视化与报告 可视化原则与技巧： 介绍数据可视化的基本原则，如准确性、清晰性、有效性，以及如何选择最适合展示数据的图表类型（如条形图、折线图、饼图、散点图、气泡图、地图等）。 交互式可视化： 讲解如何创建具有交互功能的图表，例如允许用户钻取、过滤、高亮显示数据，以增强用户对数据的探索和理解能力。 数据故事的构建： 强调数据可视化不仅仅是绘制图表，更是讲好一个关于数据的故事。本部分将指导读者如何通过图表序列、图文结合的方式，清晰、有逻辑地呈现分析过程和结论，从而有效地传达信息和影响决策。 制作专业的数据报告： 整合前面的分析与可视化成果，指导读者如何制作一份专业、美观、易于理解的数据分析报告。包括报告的结构设计、关键信息的突出、图表的合理排版以及最终的交付形式。 本书特色： 实战导向： 全书紧密围绕职场实际需求，所有案例均来源于真实的业务场景，让读者学到的知识能够直接应用于工作中。 工具通用性： 本书不局限于特定软件，而是侧重于讲解通用的数据分析思路和方法，读者可以根据自己的偏好和工作环境，灵活运用不同的工具（如SQL、Python/R等）来实现书中的方法。 循序渐进： 内容结构清晰，从基础的数据处理到复杂的分析方法，再到最终的可视化呈现，由浅入深，适合不同水平的职场人士学习。 强调理解与应用： 重视对数据分析背后逻辑的讲解，帮助读者不仅掌握“怎么做”，更理解“为什么这么做”，从而触类旁通，举一反三。 注重结果交付： 最终目标是帮助读者能够产出有价值的数据分析报告，支持业务决策，因此在可视化和报告制作方面给予了充分的关注。 目标读者： 希望提升数据分析能力的初、中级职场人士。 需要处理和分析大量数据的业务分析师、市场研究员、运营人员、产品经理等。 希望通过数据驱动工作，优化业务流程的各类岗位从业者。 对数据可视化有浓厚兴趣，希望提升信息传达效率的职场人士。
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