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出版者:人民邮电

作者:赵志东

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:2007-6

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787115161291

丛书系列:

图书标签:

办公
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具体描述

《Excel 九项关键技术》紧密围绕实际工作中使用频度高、可以提高工作效率的Excel典型功能来组织内容。这些内容涉及隐藏、录入与格式设置、格式转换、数据计数求和与多表合并、数据查找与多表核对、日期与时间处理、文本处理、表格打印和图表制作等九方面。继《Excel VBA技巧应用》之后，《Excel 九项关键技术》是作者（网名“蓝色幻想”）的最新力作。

为了帮助读者学习，我们特别提供了沟通平台，读者可以登录Excel精英培训网提问。

《Excel 九项关键技术》特别适合那些与Excel经常打交道的办公人员阅读，也可以作为财会、统计、市场营销、文秘等专业相关师生的参考书。

《数据洞察与可视化实战》本书聚焦于如何运用现代数据分析工具和方法，将原始数据转化为可执行的商业洞察，并通过高效的可视化手段清晰、准确地传达这些洞察。本书并非侧重于单一软件的特定功能操作，而是致力于构建一套完整的、跨平台的、以解决实际业务问题为导向的数据分析思维体系和实战技能。在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策的核心资产。然而，拥有数据并不意味着拥有洞察。许多组织面临的挑战不是数据不足，而是缺乏有效的工具和方法来提炼、解读和呈现这些数据背后的故事。本书正是为弥补这一鸿沟而设计。第一部分：数据思维与分析框架的构建在深入技术工具之前，理解数据分析的本质至关重要。本部分旨在培养读者构建严谨的分析思维框架，确保分析的每一步都紧密围绕业务目标展开。第一章：从业务问题到数据假设清晰界定分析目标：学习如何将模糊的商业疑问（如“为什么销售额下降了？”）转化为可量化、可验证的数据问题（如“过去六个月，A地区B产品线客户流失率是否显著高于平均水平？”）。建立逻辑假设树：掌握自上而下的分解方法，将复杂问题拆解为相互独立的子问题，构建分析假设的逻辑结构。数据的“质量”而非“数量”：讨论如何评估数据源的可靠性、时效性和代表性，强调“垃圾进，垃圾出”的原则在数据分析中的极端重要性。第二章：数据获取与预处理的艺术多源数据集成策略：探讨处理结构化（数据库）、半结构化（API、日志文件）和非结构化数据（文本）的基本策略和挑战。数据清洗的“非线性”过程：详细阐述缺失值处理（插补法、删除策略的权衡）、异常值检测（统计学方法与业务逻辑校验）以及数据格式标准化。重点分析数据转换过程中可能引入的偏差。特征工程基础：介绍如何基于业务理解，创建新的、更有预测能力的衍生变量（如比率、时间滞后特征、分类编码），这是提升模型性能的关键步骤。第二部分：深度分析技术与统计推断本部分将超越基础的描述性统计，引导读者掌握更深层次的推断性分析工具，用以验证假设和揭示隐藏的因果关系。第三章：描述性统计与分布探索超越平均数和中位数：深入探讨数据的集中趋势、离散程度、偏度和峰度的业务含义。数据分布的可视化与解读：利用直方图、箱线图等工具识别数据是否服从正态分布或其他已知分布，并讨论这对后续统计检验选择的影响。探索性数据分析（EDA）的流程化实践：如何系统地、快速地通过可视化和统计摘要来理解数据集的内在结构和潜在问题。第四章：推断性统计与假设检验概率论基础回顾：建立置信区间和P值的直观理解，避免常见的统计误读。 A/B测试的严格设计与分析：详细介绍如何计算样本量、确定最小可检测效应（MDE），以及如何正确解读t检验、卡方检验的结果，以支持或否决产品迭代或营销活动。方差分析（ANOVA）的应用场景：当需要比较三个或更多组的均值差异时，如何运用ANOVA技术来控制实验误差。第五章：回归分析：量化影响力的工具线性回归的深入理解：探讨多重共线性、异方差性等经典回归假设的诊断与修正方法。重点在于解释回归系数的实际业务意义。逻辑回归与分类问题：针对二元或多元分类业务问题（如客户是否会购买、邮件是否会被打开），掌握逻辑回归模型的建立、评估（ROC曲线、AUC指标）及系数解释。时间序列基础分析：介绍如何处理时间依赖性数据，包括平稳性检验、自相关性分析，并简要介绍ARIMA模型的构建思路。第三部分：数据可视化：从图表到叙事图表是沟通的桥梁。本部分的核心在于教会读者如何根据不同的分析目的和受众，选择最恰当、最具信息量的可视化方式，并构建引人入胜的数据叙事。第六章：可视化设计的核心原则选择正确的图表类型：明确对比（柱状图/条形图）、趋势（折线图/面积图）、分布（直方图/密度图）、构成（饼图/树状图/旭日图）和关系（散点图/气泡图）各自的最佳应用场景，避免“错误地图”。认知负荷最小化：掌握如何利用颜色、大小、形状和位置的有效编码，减少观众理解图表所需的时间和精力。讨论如何利用预先注意（Pre-attentive Attributes）引导观众的目光。避免数据失真：深入分析图表设计中的常见陷阱，如不从零开始的Y轴、不恰当的轴缩放、以及误导性的三维效果。第七章：构建交互式数据仪表盘（Dashboard）仪表盘的规划与布局：遵循“自上而下，从概览到细节”的原则设计信息层级。区分关键绩效指标（KPI）与支持性分析图表的位置。交互性设计：讲解如何通过过滤、钻取（Drill-down）、联动筛选等交互元素，赋予用户探索数据的能力，同时保持核心信息的突出。面向不同受众的定制化：区分高管摘要仪表盘（侧重结果和趋势）与分析师工作台（侧重细节和诊断）的设计差异。第八章：数据叙事的艺术：讲好你的数据故事结构化叙事模型：采用“情境-冲突-解决方案-行动”的结构，将分析结果嵌入到业务流程中。视觉焦点与高亮：学习如何通过注释、参考线和背景着色，有意识地引导受众关注分析中最关键的发现，确保结论的传递不被稀释。从“展示”到“说服”：探讨在演示文稿中，如何将静态图表转化为有力的论据，驱动管理层采取具体的行动建议。第四部分：高级分析的集成与未来趋势本部分着眼于将前述技能融合成一个自动化的分析流程，并展望数据领域的前沿发展。第九章：自动化分析流程的建立脚本化工作流的优势：讨论如何利用编程语言（如Python或R的基础语法概念）实现重复性数据清洗、分析和报告生成任务的自动化，提升效率和可重复性。版本控制与协作：介绍如何管理分析代码和数据模型，确保团队成员之间的工作同步和结果一致性。数据治理的初步考量：探讨在自动化过程中，如何确保数据访问权限、合规性及模型的可解释性。第十章：现代分析工具栈的概述工具选型逻辑：简要对比当前主流分析生态系统（如SQL在数据提取中的地位、BI工具的侧重点、统计软件的适用性），帮助读者根据自身需求做出明智的工具选择。机器学习的“入门”视角：概述监督学习、无监督学习的基本概念，并说明在什么情况下，应将传统的统计分析升级到更复杂的预测模型。伦理与偏见：探讨在数据收集和模型构建过程中，如何识别和缓解算法偏见，确保分析结果的公平性和透明度。《数据洞察与可视化实战》旨在培养的，不是一名单纯的“报表制作师”，而是一名能够独立负责从数据采集到结论落地的“数据驱动型决策支持专家”。本书的最终目标是让读者能够自信地面对任何复杂数据集，并将其转化为清晰、有力、可指导行动的商业智慧。