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出版者:上海科学普及出版社作者:毕云飞出品人: 页数:277 译者: 出版时间:2004-7-1 价格:22.80元装帧:平装(无盘) isbn号码:9787542728227 丛书系列:

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具体描述

本书全面介绍了最新版本Microsoft office家族中的电子表格制作软件——中文牌Excel 2003。本书从介绍工作薄开始，依次详细介绍了工作表、公式、函数、网络应用和数据安全等相关知识。

全书按照循序渐进的方式组织内容，在语言叙述上力求通俗易懂，用最简练的文字介绍最精华的内容是本书的宗旨，本书适合于希望尽快掌握Excel 电子表格制作软件的读者使用，同时也可作为电脑培训班的学习教材。

深入浅出：现代数据分析与可视化实战指南本书聚焦于当前数据处理与分析的前沿技术和实用工具，旨在帮助读者从传统电子表格思维中解放出来，掌握更高效、更强大的数据处理、建模与可视化技能。本书内容完全不涉及Excel 2003的特定功能或界面操作，而是面向更现代、更复杂的商业智能（BI）环境和编程驱动的数据分析范式。 --- 第一部分：现代数据架构与准备 (The Modern Data Landscape) 本部分将读者带入当前数据生态系统的核心，强调理解数据从采集到最终洞察的全过程，并掌握处理结构化与非结构化数据的基础技能。第一章：超越表格：新时代数据思维的建立本章首先剖析了传统电子表格在处理大规模、多源异构数据时面临的局限性，例如内存限制、公式迭代效率低下、版本控制困难等。我们转而探讨关系型数据库（RDBMS）的基本原理，包括表结构设计（范式）、主键与外键的概念，以及SQL在数据查询中的核心地位。重点介绍NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）的适用场景，为理解非结构化数据处理打下基础。核心内容：关系代数基础、数据字典的建立、数据仓库（DW）与数据湖（Data Lake）的初步概念区分。第二章：Python：数据处理的通用语言本书将Python作为数据处理的首选工具，而非依赖特定软件的功能。本章深入讲解Python环境的搭建（Anaconda/Miniconda），并聚焦于核心的数据处理库： 1. NumPy基础：高效的数组操作、向量化计算的优势，以及理解内存布局对性能的影响。 2. Pandas深度解析： `DataFrame`和`Series`的数据结构详解。重点教授数据清洗的关键技术，包括缺失值（NaN）的高级插补方法（如基于时间序列的插值、模型预测插补）、重复数据删除的策略，以及灵活使用`apply()`、`map()`和向量化操作进行数据转换。 3. 数据导入与导出：不仅限于CSV，还包括如何高效读取和写入JSON、Parquet、Feather等现代数据格式，并讨论不同格式在读写速度和存储效率上的权衡。第三章：数据库交互与数据提取 (ETL/ELT) 本章专注于如何安全、高效地从企业数据库中提取数据。我们详细介绍使用Python库（如`SQLAlchemy`或特定数据库驱动，如`psycopg2`用于PostgreSQL）进行数据库连接、查询构建和结果获取。实践重点：编写参数化SQL查询以防止注入攻击；理解事务处理；以及如何设计批处理脚本来处理超大型数据集的增量提取。讨论ELT（提取-加载-转换）范式在云数据环境中的兴起。 --- 第二部分：高级数据建模与分析 (Advanced Modeling & Computation) 本部分将视角从数据准备转向数据背后的逻辑构建，介绍如何使用统计学和机器学习方法构建可解释的模型。第四章：统计学基础与假设检验的现代应用我们不满足于简单的平均值和标准差，本章深入探讨统计推断的核心。内容涵盖：中心极限定理的实际意义、置信区间（Confidence Interval）的精确解释，以及A/B测试的科学设计与分析。假设检验实践：详细讲解T检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验的应用场景。强调如何根据数据类型和实验设计选择合适的检验方法，并正确解读P值（P-value）的含义与局限性。第五章：时间序列分析的复杂性针对具有时间依赖性的数据流（如金融、物联网数据），本章提供超越简单移动平均的深度分析技术。 1. 平稳性检验：使用ADF检验等方法判断时间序列的特性。 2. 模型构建：深入介绍ARIMA（自回归积分滑动平均模型）的参数选择（ACF/PACF图的解读），以及更先进的SARIMA（季节性ARIMA）模型。 3. 趋势与季节性分解：使用更稳健的方法（如Loess平滑）分离时间序列的长期趋势、周期性波动和随机残差。第六章：回归分析的扩展与模型诊断本章侧重于构建解释性强的预测模型，并严格进行模型评估。多元线性回归（MLR）：讨论多重共线性（Multicollinearity）的检测（如VIF值）与处理方法。正则化技术：引入岭回归（Ridge）和Lasso回归，解释L1和L2惩罚项如何影响模型系数的收缩和特征选择。模型诊断：详述残差分析的重要性，识别异方差性、序列相关性，并介绍如何通过残差图来验证模型假设的有效性。 --- 第三部分：数据可视化与商业智能（BI）实践本部分聚焦于如何将复杂分析结果转化为清晰、有说服力的视觉叙事，并介绍现代BI工具的使用范式。第七章：数据可视化的设计原则与叙事技巧本章强调“为何”要用某种图表，而非“如何”画图。内容围绕认知心理学和信息设计展开。选择正确的图表类型：比较关系、分布、构成和趋势的视觉编码规则。例如，何时使用桑基图（Sankey Diagram）而非堆叠柱状图。避免误导：讨论坐标轴的截断、不当使用颜色梯度、以及数据密度对观众感知的影响。交互性设计：介绍如何通过工具实现钻取（Drill-down）、过滤和动态参数调整，增强用户探索数据的能力。第八章：现代BI工具的工作流与高级特性本书将介绍主流BI平台（如Tableau, Power BI等，具体名称视行业趋势而定，但重点在于概念而非界面操作）的核心功能，强调其在数据连接、数据模型构建和可视化层面的能力。数据模型构建：讲解维度建模（星型/雪花模型）在BI工具中的应用，以及如何处理表之间的复杂关系（如多对多关系）。计算字段与度量：学习使用特定脚本语言（如DAX或Tableau的LOD表达式）创建复杂的业务逻辑和聚合计算，例如同比（YoY）增长率、移动平均等。第九章：自动化报告与仪表板的部署最终，数据分析的价值在于其可访问性和可重复性。本章讲解如何将分析结果转化为可自动刷新的报告。自动化管道：结合第一部分和第三部分的技术，设计一个端到端的流程：数据自动提取 -> 数据模型刷新 -> 仪表板更新。性能优化：讨论如何优化BI工具中的数据源查询，减少仪表板加载时间，包括数据预聚合和使用数据提取（Extracts）的策略。 --- 总结：本书为寻求从传统电子表格环境迈向现代数据科学实践的专业人士和高级用户设计。它提供的是一套方法论、编程技能与现代工具的集成框架，确保读者能够处理TB级数据、构建可解释的统计模型，并用强大的可视化工具讲述数据背后的商业故事，完全覆盖了数据生命周期的所有关键环节。

作者简介

目录信息

第1章中文版Excel 2003入门
第2章管理工作簿
第3章录入数据
第4章使用工作表
第5章数据管理
第6章使用公式
第7章工作表函数
第8章图表
第9章图形对象
第10章数据透视表
第11章分析数据
第12章打印工作表
第13章 Wed应用
第14章数据共享
第15章数据安全
第16章宏及其应用
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读后感

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关于excel全面使用的一本书，对于各种功能的作用都有提及，学习完后会对excel有一个全局的认识，会有一个完整的脉络思维。但本书也存在很大的问题，一是有的内容深入不够，如函数使用；一是实例不够多也不实用，如有的实例就用简单的成绩处理来讲解，无法与实际使用相联系；还...

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用户评价

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作为一个初学者，我最害怕的就是那些晦涩难懂的术语和枯燥乏味的理论知识。我听说Excel有很多隐藏的技巧和函数，但是网上零散的信息太多，而且很多教程都只讲皮毛，不够系统。这本书的介绍给我一种“系统性”的感受，好像它能把Excel的所有重要知识点都串联起来，而且用一种更容易理解的方式呈现。我尤其期待书中能够详细讲解一些常用的函数，比如SUMIF, COUNTIF, VLOOKUP，这些函数我经常听说，但是自己用起来总觉得磕磕绊绊。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，一步一步地引导我掌握这些函数的用法，并且最好能提供一些实际的练习场景，让我能够巩固所学。此外，这本书的“电子表格制作”这个说法，让我觉得它不仅是教我函数，更是教我如何“制作”一个好的电子表格，这包括了格式的设置、数据的组织、甚至是排版的优化，这些都是我在实际工作中非常需要的。

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我是一名学生，平时需要用Excel来管理自己的学习计划、统计成绩，有时候也会做一些项目的小报告。我对Excel的了解仅限于一些最基础的操作，比如输入数字、计算总和。看到这本书的介绍，感觉它非常全面，能够帮助我打下坚实的基础，并且学习一些更高级的功能，为我未来的学习和工作做好准备。我特别想学习的是如何制作精美的图表来展示我的学习进度或者项目成果，以及如何利用Excel来进行一些简单的数据分析，比如分析我的学习时间分配是否合理，或者预测某个项目的完成时间。这本书的“全新教程”让我感觉它会用一种比较现代、比较容易理解的方式来讲解，而不是那种陈旧的、过时的内容。我希望这本书的语言能够通俗易懂，并且有足够的示例和练习，让我能够边学边练，真正地掌握这些技能，而不是仅仅停留在理论层面。

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我是一名对数据可视化有强烈需求的财务从业者，平时需要制作大量的报表和图表来展示公司经营状况。市面上关于Excel的书籍很多，但我总觉得要么过于基础，对我来说没什么价值，要么过于深入，让我难以理解。这本书的名字《中文版Excel2003电子表格制作全新教程》虽然听起来有点复古，但“全新教程”几个字还是吸引了我。我理解的“全新”不一定是指Excel本身的最新版本，而是指其讲解方式和内容组织是全新的，能让我在学习过程中感到新颖和有启发。我特别关注那些关于图表美化和数据解释的部分。我希望这本书不仅能教我如何制作各种类型的图表，还能告诉我如何让这些图表更具说服力，如何通过图表清晰地传达信息，而不是仅仅堆砌数据。另外，书中是否包含一些实际的案例分析，比如如何用Excel来分析销售数据、预测趋势，这对我来说非常重要。如果能有步骤清晰的实操演示，那就更完美了，这样我才能边学边练，真正掌握这些技能。

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我是一名资深的Office用户，平时工作中接触Excel比较多，但感觉自己在很多高级功能的运用上还有欠缺。我经常需要处理非常复杂的数据集，并且需要进行一些深入的分析，所以对Excel的掌握程度直接影响到我的工作效率和产出质量。这本书的介绍让我觉得它能够提供更深层次的讲解，并且“全新教程”的提法让我对其内容的新颖性抱有期待。我特别关注书中是否会深入讲解Excel中的一些高级函数，比如数组函数、逻辑函数的高级应用，以及如何结合使用这些函数来解决一些复杂的问题。同时，我对于数据验证、错误检查等功能也很感兴趣，希望这本书能够提供一些实用的技巧，帮助我保证数据的准确性和完整性。此外，如果书中还能提供一些关于Excel性能优化的小贴士，或者如何在处理大型数据集时保持Excel的流畅运行，那将是对我来说非常有价值的内容。

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我从事的是市场营销行业，工作中经常需要处理大量的客户数据和营销活动的数据，并且需要快速生成各种分析报告。我一直希望能够利用Excel来提升工作效率，但总是感觉自己掌握的Excel技能还不够。这本书的标题《中文版Excel2003电子表格制作全新教程》让我感到一丝困惑，因为Excel版本更新很快，2003版本对我来说可能有点老了。不过，“全新教程”这个词又让我觉得它可能是在用一种新的方法来讲解Excel，也许它的内容仍然具有很强的普适性，能够帮助我理解Excel的核心概念和常用功能。我比较关心书中是否有关于数据筛选、排序、以及条件格式的应用。例如，我希望能够快速地从海量客户数据中找出符合特定条件的客户，或者用颜色标记出销售额高于某个目标的区域。如果书中能提供一些实用的模板或者快捷键的介绍，那就更好了，因为这能直接提高我的工作效率。我期待这本书能够给我带来一些“耳目一新”的Excel学习体验，即使是针对稍早的版本，只要内容实用，我也愿意尝试。

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我从事的行业需要经常与各种数据打交道，包括但不限于销售数据、客户反馈、市场调研等。我一直希望能够更有效地利用Excel来管理和分析这些数据，但我总感觉自己掌握的Excel技能还不够精湛，无法完全发挥它的潜力。这本书的名称《中文版Excel2003电子表格制作全新教程》让我感到一丝好奇，尽管Excel版本更新换代很快，但“全新教程”这几个字让我觉得它可能有别于一般的教程，能够带来一些新的视角和方法。我特别期待书中能够详细讲解如何利用Excel进行数据清理和预处理，以及如何构建出清晰、直观的报表。例如，我希望能够学习到如何处理重复数据、缺失值，以及如何将杂乱的数据整理成规范的格式。另外，书中关于数据透视表的讲解是我非常看重的部分，我希望它能帮助我快速地从海量数据中提取有价值的信息，并用图表的方式呈现出来。

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我是一名在校的大学生，平时学习和生活中经常需要用到Excel，比如统计我的课表、计算我的生活费、制作小组项目的演示文稿等。我之前接触过一些Excel的教程，但感觉它们要么太简单，要么太复杂，很难找到一本真正适合我这种初学者，又能让我学到实用技能的书。这本书的《中文版Excel2003电子表格制作全新教程》让我觉得它可能是一个不错的选择。我特别希望书中能够详细讲解如何制作各种类型的图表，特别是那些能够清晰地展示数据趋势和比较结果的图表，因为在我的项目报告中，图表的使用非常重要。同时，我也希望能够学习到一些数据整理和输入的技巧，比如如何快速地输入大量数据，以及如何进行数据的排序和筛选，这些都能极大地提高我的学习效率。这本书的“全新教程”让我期待它能用一种更易于理解和更具互动性的方式来传授知识。

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作为一名自由职业者，我需要处理各种各样的项目，其中很多都涉及到数据整理、分析和可视化。我之前尝试过学习Excel，但是总是半途而废，主要原因是我觉得很多教程要么太理论化，要么太片面，无法满足我实际工作的需求。这本书的名称《中文版Excel2003电子表格制作全新教程》让我有点犹豫，因为我对Excel2003的年代感有点担心，但“全新教程”这个说法又让我燃起了希望，也许它能带来一些突破性的讲解方式。我特别希望书中能够详细讲解一些数据透视表和数据透视图的应用。这些功能我一直听说很强大，但自己操作起来总觉得很费力，效率不高。我期待这本书能提供一些清晰的步骤，让我能够快速掌握如何使用这些工具来分析大量数据，找出其中的规律和趋势。另外，书中是否会涉及到一些宏（Macro）的简单应用，用来自动化一些重复性的工作，这对我来说将是巨大的福音。

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哇，这本书的封面设计就让我眼前一亮！那种经典的蓝色调，搭配着Excel的标志性方格，给人一种既熟悉又专业的亲切感。我一直想系统地学习Excel，特别是那些看起来很复杂的函数和数据分析功能，但总是感觉无从下手。看了这本书的目录，感觉它真的涵盖了我想要了解的大部分内容，从基础的单元格操作、公式输入，到更进阶的数据透视表、图表制作，甚至还提到了VBA编程的一些皮毛。我尤其对书中关于“数据清洗与规范化”的部分很感兴趣，因为我在工作中经常需要处理各种格式不统一、存在大量错误的数据，这直接影响了我的工作效率。希望这本书能给我带来一些立竿见影的解决方案，让我摆脱那种“手动改到崩溃”的境地。而且，它标注的是“全新教程”，这让我觉得内容应该是比较新的，不会是过时的老版本内容，这一点我很看重。毕竟，技术更新迭代很快，学到最新、最实用的知识才最重要。我迫不及待地想翻开它，看看里面的具体内容是怎样的，希望能像介绍里说的那样，做到“从入门到精通”。

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我是一名Excel爱好者，平时喜欢钻研Excel的各种功能，并且乐于尝试用Excel解决各种实际问题。我读过很多Excel相关的书籍，但总觉得很多内容都比较零散，而且讲解方式有时不够清晰。这本书的标题《中文版Excel2003电子表格制作全新教程》让我觉得它可能在内容组织和讲解逻辑上有所创新，能够给我带来一些新的启发。我比较关注书中是否会提供一些非常规或者说“隐藏”的Excel技巧，比如如何利用一些不常用的函数组合来解决棘手的问题，或者如何通过一些巧妙的设置来提高电子表格的易用性和效率。同时，我也对书中关于Excel的“制作”这个概念非常感兴趣，我希望它能教会我如何不仅仅是处理数据，更是如何“设计”一个有条理、有美感、并且易于维护的电子表格。

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关于excel全面使用的一本书，对于各种功能的作用都有提及，学习完后会对excel有一个全局的认识，会有一个完整的脉络思维。但本书也存在很大的问题，一是有的内容深入不够，如函数使用；一是实例不够多也不实用，如有的实例就用简单的成绩处理来讲解，无法与实际使用相联系；还有一个问题就是没有让读者思考的题目或问题，这是自学中必不可少的环节。作为入门级的教程本书已经足够了！09年7月份阅读！

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普及入门版，讲得还蛮易懂的。

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