具体描述
本书是《初学电脑一点通系列》丛书之一。全书分为15章，系统讲解了Excel的基本操作、工作簿的创建、各种类型数据的录入、工作表格式的设置、公式的编辑、常规函数的使用方法、数据的筛选与汇总、图表的创建与编辑、数据透视图表的创建、数据的查看与分析、工作表模板的制作与样式的应用、控件的添加与超链接的设置方法、工作表的页面与打印设置等方面的知识。
本书版式新颖，内容浅显易懂，注重实用性。文字讲解与图示紧密配合，在图中将操作步骤用“1 2 3 4……”的形式标注出来，并对关键性的知识点进行说明；在正文中穿插生动活泼、操作性强的小贴士，包括“提个醒”、“经验之谈”、“小档案”、“小试牛刀”、“专家点拨”等，帮助读者巩固所学的知识，并能够学以致用。
本书适合Excel表格制作的初学者，包括不同年龄段的办公文员、国家公务员及退休人员学习和参考，可作为大中专院校及各类电脑培训班的Excel办公自动化、会计电算化课程的教材。
探寻数据世界的深度奥秘：一本关于高级数据分析与可视化实践的指南 书名： 《数据之径：从原始数据到商业洞察的完整实践》 图书简介： 在信息爆炸的今天，仅仅“使用”数据是不够的，真正的价值在于如何驾驭数据，将其转化为决策的燃料。本书并非一本基础的数据处理手册，它定位于那些已经掌握了基础数据操作，渴望将数据分析能力提升到专业层面的读者。我们深知，市场上的入门书籍已经汗牛充栋，但真正能将理论模型与复杂商业场景深度结合的实践指南却寥寥无几。《数据之径》正是填补这一空白的力作。 核心理念：超越工具，聚焦思维 本书的核心思想是，数据分析的本质是一种结构化的思维方式，工具只是实现这一思维的载体。因此，我们不会花费大量篇幅讲解基础的函数语法或界面操作，而是将重点放在如何构建一个严谨的分析框架，如何从看似混乱的业务问题中提炼出可量化的指标，以及如何构建模型来预测未来趋势。 第一部分：数据治理与准备的专业化 在现代数据项目中，数据质量往往是决定成败的关键。本部分将深入探讨企业级数据治理的原则与实践。我们不仅会讨论数据清洗的技巧，更会深入讲解如何识别和处理高维数据中的异常模式（Outlier Detection），以及如何建立数据一致性验证流程。 数据源集成与ETL（抽取、转换、加载）的现代方法： 探讨如何使用脚本语言（如Python的Pandas库的高级功能）来整合来自不同数据库、API和文本文件的数据流。我们将重点分析数据湖（Data Lake）环境下的数据结构化挑战，以及如何设计高效的增量数据加载策略。 数据质量的量化评估： 介绍如何使用统计学方法（如均方误差、皮尔逊相关性）来量化数据质量的各个维度（准确性、完整性、时效性），并建立持续的数据质量监控仪表板。 时间序列数据的预处理： 专注于处理包含季节性、周期性和趋势性的金融、销售或物联网数据。内容包括平稳性检验（如ADF检验）、差分操作的精确选择，以及如何有效处理缺失时间点和数据插值的复杂问题。 第二部分：进阶统计建模与因果推断 数据分析的终极目标是解释现象和预测未来。本部分将带领读者跨越描述性统计的门槛，进入严谨的推断性统计和模型构建领域。 回归分析的精深应用： 详细解析多重共线性的诊断与处理（如使用岭回归或Lasso回归），以及如何对非线性关系进行建模（如使用多项式回归或广义加性模型GAM）。我们将通过真实案例展示，如何在模型假设不完全满足的情况下，仍能得出具有业务意义的结论。 假设检验的深度剖析： 区分A/B测试中的统计显著性与业务显著性。深入讲解功效分析（Power Analysis）在实验设计中的重要性，确保实验能够有效捕捉到预期的效果。讨论多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）及其矫正方法（如Bonferroni或FDR）。 因果推断的桥梁： 在许多商业决策中，我们只能观察相关性，但需要推断因果关系。本部分将介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等准实验方法，用于在非随机对照试验（Non-RCT）环境中，尽可能地模拟出因果效应，例如评估一项新营销活动的真实影响。 第三部分：构建动态预测模型 本书摒弃了对简单线性预测的依赖，转而专注于需要多变量和复杂时间依赖性的预测任务。 时间序列的高级模型： 深入讲解ARIMA、SARIMA模型的参数选择哲学（基于ACF/PACF图的解读），并引入状态空间模型和卡尔曼滤波在跟踪动态系统中的应用。对于具有明确外生变量的预测，我们将重点阐述向量自回归（VAR）模型。 机器学习在预测中的集成： 探讨如何将树模型（如梯度提升机GBM和XGBoost）应用于回归预测任务。关键在于特征工程的艺术——如何从原始时间序列中构造出有效的滞后特征、滚动统计量特征以及时间分解特征，从而最大化模型性能。 模型评估与选择的科学： 不再满足于R-squared或RMSE。我们将聚焦于交叉验证策略的优化（如时间序列的滚动原点交叉验证）、信息准则（AIC/BIC）在模型比较中的作用，以及构建预测区间而非仅仅点预测的重要性。 第四部分：数据叙事与决策支持的可视化 最终，再精妙的分析也需要清晰地传达给决策者。《数据之径》强调的不是制作漂亮的图表，而是设计富有说服力的信息架构。 告别默认设置： 讲解如何根据数据类型和分析目标，选择最能揭示真相的图表类型。例如，何时使用桑基图展示流程效率，何时使用热力图矩阵揭示变量间的交互作用。 叙事驱动的可视化流程： 介绍“问题-分析-洞察-行动”的叙事结构。重点在于如何利用图表的层级、色彩和布局来引导观众的注意力，突出关键发现，并避免认知偏差（Cognitive Bias）的影响。 交互式仪表板的设计哲学： 讨论如何设计既包含宏观概览又允许用户深入钻取的分层仪表板。我们将探讨在有限的空间内如何平衡信息密度与用户体验，确保最终产出的报告能够真正驱动业务行动。 本书适合谁？ 本书是为那些不满足于电子表格基础功能，渴望在商业智能、金融建模、市场研究或运营优化领域深耕的专业人士准备的。无论您是数据分析师、业务规划师、精算师，还是希望利用高级数据方法解决复杂问题的领域专家，本书都将为您提供一套系统化、高强度的思维训练和技术武装，助您在数据驱动的决策链中占据核心位置。它要求读者具备一定的统计学基础和逻辑分析能力，并愿意投入时间去理解复杂模型背后的数学直觉。
作者简介
目录信息
第一章 欢迎进入Excel世界
第二章 建立“员工基本信息表”
第三章 修改“员工基本信息表”
第四章 美化“员工基本信息表”
第五章 制作“员工销售业绩表”
第六章 汇总与评比员工业绩
第七章 制作销售业绩图表
第八章 创建“员工工资表”
第九章 管理“员工档案”
第十章 制作个性化的“销售记录表”
第十一章 使用模板和样式创建工作表
第十二章 制作“损益表”
第十三章 链接外部数据
第十四章 创建“工资透视表”
第十五章 打印“员工档案”
· · · · · · (收起)
第二章 建立“员工基本信息表”
第三章 修改“员工基本信息表”
第四章 美化“员工基本信息表”
第五章 制作“员工销售业绩表”
第六章 汇总与评比员工业绩
第七章 制作销售业绩图表
第八章 创建“员工工资表”
第九章 管理“员工档案”
第十章 制作个性化的“销售记录表”
第十一章 使用模板和样式创建工作表
第十二章 制作“损益表”
第十三章 链接外部数据
第十四章 创建“工资透视表”
第十五章 打印“员工档案”
· · · · · · (收起)
读后感
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