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出版者:机械工业出版社

作者:申莉莉 编

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2005-4

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111163381

丛书系列:

图书标签:

• Access
• 数据库
• 应用
• 教程
• 开发
• 编程
• 数据管理
• SQL
• Microsoft Access
• 办公软件
• 信息技术

电子表格数据分析与可视化：从入门到精通 图书简介 在这个数据爆炸的时代，掌握高效处理和解读数据的能力已成为职场人士的必备技能。本书并非关于数据库的理论或SQL的深奥探讨，而是专注于 电子表格软件（如Microsoft Excel、Google Sheets等） 的强大功能，旨在将读者从数据的初级使用者提升为数据分析与可视化的高手。全书结构严谨，内容详实，理论与实践并重，力求让每一位读者都能在短时间内掌握将原始数据转化为有价值洞察的系统方法。 第一部分：奠定基础——电子表格环境的深入理解 本部分将带领读者彻底熟悉电子表格软件的界面与核心操作逻辑，确保读者能够流畅地驾驭这一工具。我们将摒弃那些基础的“如何输入数据”的浅层讲解，转而深入探讨高性能工作簿的构建原则。 1.1 工作簿的高效结构设计： 讲解如何规划工作表的布局，包括数据输入区、计算处理区和报告展示区的有效分离。重点剖析“数据表”与“查询表”的概念，确保数据的标准化和可维护性。 1.2 核心函数的高级应用： 详细介绍逻辑函数（IF、AND、OR）的嵌套应用，查找与引用函数（VLOOKUP、INDEX/MATCH、XLOOKUP）在复杂关联数据中的精确匹配技巧，以及统计函数（COUNTIFS、SUMIFS）的多条件汇总策略。着重演示如何结合使用这些函数，构建复杂的计算模型，而非仅仅进行简单的求和或平均。 1.3 命名规则与数据验证： 探讨如何利用“定义名称”功能管理大型工作簿中的引用范围，极大地提高公式的可读性和准确性。同时，讲解数据验证的精细化设置，用于规范数据录入，防止人为错误。 第二部分：数据清洗与预处理——“脏数据”的蜕变之旅 在实际工作中，原始数据往往充斥着缺失值、重复项、格式不一致等问题。本部分的核心目标是教会读者如何像对待“污垢”一样，系统性地清洗和转换数据，使其达到分析标准。 2.1 文本数据与字符串处理： 深入讲解LEFT、RIGHT、MID、FIND、SEARCH等函数在数据拆分和重组中的应用。重点解析TEXTJOIN和CONCAT在合并多字段信息时的效率提升。讨论如何利用“分列”功能处理非标准分隔符数据。 2.2 缺失值与异常值的识别与处理： 介绍ISNA、ISERROR等函数对错误值的捕捉。对比删除法、填充法（均值、中位数、众数）以及模型预测法在处理缺失值时的适用场景和潜在风险。利用条件格式快速高亮显示数据分布的异常点。 2.3 日期与时间序列的标准化： 讲解如何处理不同格式的日期字符串，确保系统能正确识别。演示DATEVALUE、TIMEVALUE的转换技巧，以及如何利用YEAR、MONTH、DAY函数进行时间序列的切片分析。 2.4 动态数组函数的威力（针对新版本软件）： 如果读者使用支持动态数组的软件版本，将重点介绍FILTER、SORT、UNIQUE等函数如何用一行公式替代繁琐的复制粘贴或辅助列，实现对数据的动态筛选和去重。 第三部分：数据分析的利器——超越基础统计 本部分将引导读者进入真正的分析层面，不再满足于平均数和总和，而是利用电子表格的高级工具进行深度探索。 3.1 强大的数据透视表（Pivot Table）： 详细讲解数据透视表的构建、字段布局、分组功能（特别是日期和数值的分组）。深入探讨切片器（Slicers）和时间线（Timelines）的应用，实现交互式的多维度数据探索。讲解如何使用计算字段和计算项进行更复杂的聚合分析。 3.2 假设分析工具的应用： 介绍电子表格内置的“单变量分析”、“二变量分析”和“目标搜寻”功能。这些工具是进行简单敏感性分析和反向工程估算的关键，例如确定要达到某个销售目标，投入的广告费用需要达到多少。 3.3 统计分析模块（Data Analysis ToolPak）： 如果软件安装了此扩展包，将详细介绍如何使用其提供的回归分析（线性与多元）、描述性统计以及T检验等功能，对数据分布和变量间的关系进行初步的量化评估。 第四部分：数据可视化——洞察力的图形化呈现 数据本身不会说话，有效的图表才能清晰地传达信息。本部分专注于如何选择最恰当的图表类型，并对其进行精细的美化与定制。 4.1 图表类型的选择原则： 区分趋势分析（线图）、构成分析（饼图/堆叠图）、对比分析（柱状图）和分布分析（直方图/散点图）的最佳应用场景。强调避免“信息噪音”，选择最简洁有效的可视化方式。 4.2 进阶图表定制与混合图表： 讲解如何通过组合图（Combo Charts）实现双Y轴的有效对比，例如将销售额和利润率放在同一张图上展示。深入探讨如何自定义坐标轴、数据标签和误差线，使图表专业化。 4.3 制作交互式仪表板（Dashboard）： 结合第二部分学到的数据清洗技巧和第三部分的数据透视表，演示如何利用表单控件（如下拉列表、滚动条）和切片器，串联多个数据透视表和图表，构建一个动态、可下钻的单页分析报告（仪表板）。 4.4 条件格式的视觉编码： 不仅仅是高亮单元格，而是利用数据条（Data Bars）、色阶（Color Scales）和图标集（Icon Sets）在表格本身创建微观的、即时的可视化反馈，辅助快速阅读。 第五部分：自动化与效率提升 对于需要重复性操作的用户，本部分介绍如何通过宏录制和基础脚本编写，将手动工作流程固化。 5.1 宏录制与编辑基础： 演示如何使用宏录制器捕捉日常重复任务，并讲解录制后代码的基本结构，使读者能够进行简单的修改和优化。 5.2 避免常见宏陷阱： 分析绝对引用与相对引用在宏录制中的区别，以及如何编写更具通用性的自动化脚本。 本书旨在提供一套完整的、面向实际应用的电子表格技能树，帮助专业人士从繁琐的数据处理中解脱出来，专注于数据背后的商业决策和战略思考。阅读本书后，读者将能够自信地处理大型数据集，并以专业的可视化方式呈现分析结果。

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这本书的封面设计得非常简洁大气，初次翻阅时，我就被它清晰的逻辑结构和详尽的图文并茂的讲解方式所吸引。作为一名初学者，我特别欣赏作者在介绍基础概念时那种不厌其烦的耐心。它并没有急于深入复杂的进阶技巧，而是先花了大量的篇幅来梳理数据库的基本原理，比如什么是实体、关系以及规范化，这些内容讲解得非常透彻，让我对数据库设计的整体框架有了初步的认知。书中对于操作步骤的描述，几乎是手把手教学，每一步配有清晰的截图，即使是像创建查询、设计窗体这样我原本认为会非常枯燥的部分，读起来也出奇地流畅。我特别喜欢其中关于数据录入和报表生成的案例分析，它们紧密贴合实际工作场景，让我感觉学到的知识是立刻就能应用到实践中的。这本书的优点在于它的“可操作性”，它不仅仅是理论的堆砌，更像是一个实战手册，引导读者一步步建立起对整个系统的掌控感，对于想快速上手数据管理工作的人来说，无疑是一剂良药。

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这本书的叙事节奏把握得非常到位，它懂得何时该快进，何时该放慢脚步。在介绍完核心的数据存储和查询逻辑之后，作者巧妙地引入了“用户界面设计”这一环节，使学习曲线保持在一个平稳且令人兴奋的状态。窗体和报表的设计部分，作者并没有将其简化为简单的“拖拽”操作，而是花了大篇幅讲解了控件的属性绑定、事件处理逻辑以及如何通过布局优化提升用户体验。书中还包含了一些关于数据库性能优化的讨论，虽然较为初级，但对于初学者来说，能让他们从一开始就养成良好的设计习惯，避免未来因为数据量增大而导致的系统崩溃或运行缓慢。总而言之，这本书成功地搭建了一座坚实的桥梁，连接了数据理论与实际应用之间的鸿沟。它不是那种读完一遍就束之高阁的书籍，而是需要反复实践、不断对照学习的实战指南，其价值会随着使用频率的增加而愈发凸显。

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从排版和装帧来看，这本书体现了出版方对细节的极致追求。纸张的质感很好，阅读久了眼睛也不会感到疲劳，尤其值得称赞的是其目录和索引的设计。目录结构层次分明，层级嵌套清晰，即便是查找某个特定功能的详细步骤，也能通过目录迅速定位。索引部分做得极为详尽，几乎涵盖了所有出现的专业术语和关键操作命令，这对于我这种需要频繁回顾特定知识点的读者来说，简直是福音。我曾尝试在市面上寻找其他同类书籍，但很多要么内容过于陈旧，要么排版混乱，导致查找效率低下。这本书的印刷质量保证了图示的清晰度，特别是那些涉及到复杂界面操作的截图，颜色和细节还原得非常到位，这对于依赖视觉辅助学习的用户来说至关重要。整体而言，这是一本可以放在案头、随时翻阅的参考工具书，其物理形态的优秀也极大地提升了学习体验。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，它不仅扎实地覆盖了基础功能，更令人惊喜的是对高级特性的探讨。我原本以为它会止步于基本的数据表和查询设计，但它勇敢地深入到了宏命令的编写和VBA基础语法的入门介绍。虽然VBA部分篇幅相对有限，但它提供了一个非常棒的切入点，让我知道如何超越软件内置的功能限制，实现更个性化的自动化处理。书中对数据导入导出机制的讲解尤其精彩，作者详细对比了文本文件、Excel工作表与数据库之间的多重转换路径，并分析了每种路径下可能出现的数据类型不匹配问题及相应的解决方案。这种对细节的执着和对潜在问题的预见性，使得这本书的实用价值远超一般入门读物，它已经成为我工作流程中一个不可或缺的辅助资源，让我能够自信地处理跨平台的数据集成任务。

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这本书的语言风格非常活泼且充满启发性，读起来完全不像一本传统的教材，更像是资深专家在与你进行一次深入且友好的技术交流。作者在关键难点处常常会穿插一些个人经验和“避坑指南”，这些侧面的补充信息价值极高，它们揭示了软件背后的一些设计哲学和常见陷阱，避免了许多新手常犯的错误。例如，在讲到数据关联时，书中不仅给出了标准的连接方式，还对比分析了不同连接类型在不同业务需求下的适用性，这种深层次的剖析让我对数据关系的理解从“会用”提升到了“会思考”。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“思考与拓展”环节，这些问题往往不是简单的知识点回忆，而是需要读者调动已学知识进行综合分析和设计，极大地锻炼了我的逻辑思维能力。阅读过程中，我常常会停下来，关掉电脑，在草稿纸上画出自己的数据模型，这本书成功地激发了我主动探索的欲望，而不是被动接受知识。

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