具体描述
《iLike DIY Excel 2007函数与图表办公应用全面解决方案》内容简介:Excel的函数和图表功能是Excel的亮点，也是办公应用的重点和难点。全书系统全面地介绍了Excel函数和图表应用的基础知识，各类函数在办公中的应用方法和技巧，各类图表及其在办公中的应用方法和技巧，还专门针对教育教学、财会、统计分析、市场营销、管理决策领域列举了一系列函数和图表的综合应用范例。书中通过一系列面向实际应用的学习情境的创设，让读者在轻松的氛围中循序渐进地掌握函数和图表的实用技术，形成一个科学合理的知识和技能体系。
《iLike DIY Excel 2007函数与图表办公应用全面解决方案》适合作为各级各类学校和社会短训班的教材，同时也是广大办公人员深入学习Excel相当实用的自学读物。
数字时代的效率革命：商务数据分析与可视化实战指南 本书聚焦于现代商业环境中，如何利用先进的数据分析工具和可视化技术，将原始数据转化为驱动决策的洞察力。 我们将深入探讨如何构建稳健的数据模型、运用复杂的统计方法来揭示隐藏的商业规律，并最终通过引人入胜的图表和仪表盘，将复杂的分析结果清晰、高效地传达给决策层。 本书内容完全独立于任何特定版本的办公软件的函数或基础操作教学，它站在一个更高的、策略性的角度，探讨的是数据思维和分析方法论。 第一部分：数据驱动决策的基石——现代数据架构与思维模型 本部分旨在为读者打下坚实的数据素养基础，重点不在于软件的按钮在哪里，而在于如何正确地看待和组织数据。 第一章：超越电子表格的界限——构建企业级数据视图 数据源的整合与治理： 探讨如何从异构数据源（如关系型数据库、NoSQL存储、云服务API）中提取数据，并建立统一的数据视图。重点讲解数据清洗（Data Cleansing）的策略、缺失值处理的高级技术，以及如何确保数据质量（Data Quality）的持续性。 维度建模基础： 介绍数据仓库和数据中台的核心概念——星型模型和雪花模型。学习如何根据业务需求（如销售、库存、客户行为）设计事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables），为后续的复杂分析打下结构化基础。 时间序列数据的特殊处理： 深入分析时间作为核心维度时的挑战，包括闰年处理、跨时区数据对齐，以及如何建立正确的日期维度表，以支持同比（YoY）、环比（MoM）等关键时间分析。 第二章：高级数据建模与关系推断 数据模型中的逻辑关系： 讲解关系型数据库设计中的范式理论（1NF到3NF），及其对分析效率的影响。 多对多关系的解析： 学习如何使用桥接表（Junction Tables）来有效管理复杂的实体关系，避免数据冗余和查询性能下降。 元数据的价值： 讨论如何记录和管理数据的定义、来源和转换逻辑（Lineage），确保分析结果的可追溯性和可信赖性。 第二部分：深度分析引擎——统计方法与商业洞察 本部分完全侧重于分析技术，而非具体软件的功能实现，指导读者选择正确的统计工具来回答特定的商业问题。 第三章：描述性统计学的精进 分布的解读： 不仅仅是平均数和中位数，本书着重讲解偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）的实际业务含义，以及如何利用它们来识别异常值和数据分布的非正态性。 离散度与风险评估： 深入探讨标准差、方差和变异系数（Coefficient of Variation）在评估库存波动、投资风险和客户行为一致性中的应用。 百分位数与分位数： 如何利用这些工具进行业务分层（如RFM模型中的客户价值分层）和确定服务水平协议（SLA）的基准线。 第四章：推断性统计与假设检验的实战应用 参数检验与非参数检验的选择： 讲解何时应使用T检验、ANOVA（方差分析）或卡方检验，并提供实际的业务场景（如新促销活动的效果评估）。 A/B测试的科学设计与解读： 详细阐述零假设、备择假设的设定，统计功效（Power）的计算，以及如何避免I型和II型错误，确保测试结论的有效性。 回归分析的深度挖掘： 重点讲解多元线性回归（Multiple Linear Regression）中对多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理，以及如何使用残差分析来验证模型的假设前提。 第五章：预测模型入门与时间序列分解 平稳性检验与差分： 探讨如何对非平稳的时间序列数据进行处理，以满足模型的假设要求。 移动平均与指数平滑法： 比较简单移动平均（SMA）、加权移动平均（WMA）和Holt-Winters指数平滑法在不同业务场景（如季节性、趋势性数据）下的适用性和参数选择。 业务场景下的误差评估： 学习使用MAPE（平均绝对百分比误差）、RMSE（均方根误差）等指标来客观评估预测模型的准确性，并根据业务容忍度来优化模型。 第三部分：信息的可视化表达——从数据到故事 本部分的核心是沟通效率，专注于如何利用视觉设计原则，将复杂的分析结果转化为易于理解的商业叙事。 第六章：视觉编码与认知负荷管理 选择正确的图表类型： 详细分析不同图表类型（柱形图、折线图、散点图、热力图、桑基图）各自擅长传达的信息类型（比较、分布、构成、关系），避免“图表滥用”。 信息墨水比（Data-Ink Ratio）： 讲解Tufte的原则，如何最大化数据信息的密度，同时去除所有非数据墨迹（如过多的边框、冗余的阴影）。 颜色理论在数据展示中的应用： 区分定性色标、顺序色标和发散色标的正确使用场景，以及如何确保图表对色盲用户友好。 第七章：构建交互式商业仪表盘（Dashboard Design） 仪表盘的层次结构设计： 区分战略级（Strategic）、分析级（Analytical）和操作级（Operational）仪表盘的需求，并规划信息布局的逻辑流。 叙事驱动的布局： 讲解如何设计“Z”字形或“F”形阅读路径，引导用户从关键绩效指标（KPIs）聚焦到支持细节。 交互设计原则： 讨论如何有效地使用过滤器、钻取（Drill-down）和高亮功能，使用户能够自主探索数据，而非被动接收信息。 第八章：高级可视化技术与地图应用 网络图与关系可视化： 介绍如何使用节点和连接来展示供应链关系、社交网络互动或复杂流程依赖性。 地理空间数据分析： 探讨如何利用Choropleth（分级统计图）和点密度图来展示区域性差异，以及如何处理地图数据投影带来的失真问题。 数据叙事（Data Storytelling）的艺术： 总结如何将分析过程、关键发现和建议整合，形成一个具有说服力的视觉演示文稿。 本书目标读者： 渴望从数据中提取商业价值的分析师、数据科学家、市场营销人员、财务规划与分析（FP&A）专业人士，以及所有需要基于数据做出复杂决策的管理人员。本书提供的工具和方法论是跨平台的、面向分析思维的。
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