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出版者:第1版 (2007年8月1日)

作者:马振萍

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2007-8

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121045806

丛书系列:

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深入浅出，解锁数据洞察力：一本为你量身打造的数据分析入门指南 在这个数据爆炸的时代，无论是商业决策、学术研究，还是个人项目，对数据的理解和运用都变得前所未有的重要。然而，面对海量的数据，如何有效地进行分析，从中提炼出有价值的洞察，往往令人望而却步。本书并非一本关于特定软件版本操作技巧的教材，而是旨在为你搭建一座通往数据分析世界的桥梁，让你掌握一套行之有效、逻辑清晰的数据分析思维和方法论。我们不拘泥于某一个具体软件的界面和功能，而是将目光聚焦于数据分析的核心理念、常用模型和实际应用，助你真正成为一个能够驾驭数据、解决问题的数据分析达人。 第一部分：数据分析的基石——理解你的数据 在开始任何分析之前，首要任务是对数据有深刻的理解。本部分将带领你走进数据分析的第一个关键环节：数据的本质与来源。我们将探讨不同类型的数据（定量数据、定性数据、结构化数据、非结构化数据等）的特性，以及它们在不同场景下的应用。你将学会如何辨别数据的准确性、完整性和一致性，并理解数据质量对分析结果的直接影响。 接着，我们将深入数据收集与清洗的环节。我们会介绍常见的数据收集方法，并重点讲解数据清洗的策略和技巧。数据清洗并非枯燥的重复劳动，而是确保分析有效性的关键步骤。你将学习如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据格式的统一和转换。我们将提供一套清晰的流程，帮助你高效地完成数据预处理，为后续的分析奠定坚实的基础。 在理解了数据的来源和质量后，探索性数据分析（EDA）将成为你的下一个利器。EDA是数据分析的“侦探”工作，通过可视化和汇总统计，帮助你初步了解数据的分布、趋势、相关性以及潜在的模式。本部分将介绍多种有效的EDA技术，包括但不限于： 描述性统计： 均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等，让你全面掌握数据的中心趋势和离散程度。 数据可视化： 直方图、箱线图、散点图、折线图、条形图等，学习如何选择最适合的数据可视化工具来揭示数据的内在规律。你将学会如何通过图表直观地发现数据中的异常、分布特征和变量间的关系，避免在“数字的海洋”中迷失方向。 相关性分析： 理解变量之间的关系强度和方向，为后续的建模提供依据。 第二部分：洞察力的核心——数据分析方法与模型 掌握了数据分析的基石后，本部分将带你进入数据分析的核心世界，学习各种强大而实用的分析方法和模型。 统计推断是数据分析中不可或缺的一部分。你将学习如何从样本数据推断总体特征，理解假设检验的基本原理和应用场景。我们将详细介绍常见的假设检验方法，如t检验、卡方检验、ANOVA等，并指导你如何根据实际问题选择合适的检验方法，并正确解读检验结果。这将帮助你做出更具统计学意义的决策。 回归分析是揭示变量之间数量关系的重要工具。本部分将深入讲解线性回归的模型构建、参数估计、模型评估和解释。你将学习如何建立简单线性回归和多元线性回归模型，理解自变量和因变量之间的关系，并预测目标变量的值。我们还会探讨非线性回归、逻辑回归等更复杂的回归模型，以及如何处理多重共线性等常见问题。 分类与聚类是数据挖掘中两大核心技术，在本部分也将得到详尽的阐述。 分类模型： 你将学习如何构建模型来预测数据所属的类别。我们会介绍决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等经典的分类算法，并讲解它们的工作原理和适用范围。你将学会如何评估分类模型的准确性，并针对具体问题选择最优的分类器。 聚类分析： 学习如何将相似的数据对象分组，发现数据中的自然群体。我们会介绍K-Means、层次聚类等常用的聚类算法，并指导你如何选择合适的聚类数量，以及如何解释聚类结果。聚类分析在客户分群、市场细分等领域有着广泛的应用。 此外，我们还将触及时间序列分析，让你理解如何分析随时间变化的数据，预测未来的趋势。无论是经济预测、销售预测，还是天气预报，时间序列分析都能提供重要的洞察。 第三部分：数据分析的实践——应用与进阶 理论的学习最终要回归实践。本部分将通过一系列真实案例，展示如何将前面学到的数据分析方法和模型应用于实际问题。我们将覆盖商业、金融、市场营销、科学研究等多个领域，例如： 商业分析： 如何通过分析销售数据预测未来销量，优化库存管理，或者评估营销活动的ROI。 金融分析： 如何利用历史数据进行风险评估，预测股票价格，或者识别欺诈行为。 市场研究： 如何通过用户行为数据进行用户画像，细分目标客户，或者评估新产品发布的市场潜力。 科学研究： 如何分析实验数据，验证科学假设，或者发现新的研究方向。 在实践过程中，我们会强调数据分析报告的撰写与沟通。一份优秀的数据分析报告不仅要有扎实的分析过程，还要能够清晰、有效地向非技术人员传达分析结果和建议。你将学习如何组织报告结构，提炼关键洞察，并使用恰当的可视化图表来支持你的结论。 为了进一步提升你的数据分析能力，本部分还将为你介绍一些进阶主题。这可能包括： 大数据处理基础： 了解处理海量数据的基本概念和挑战。 数据挖掘技术概览： 简要介绍关联规则挖掘、异常检测等更广泛的数据挖掘领域。 数据伦理与隐私： 强调在数据分析过程中遵守伦理规范和保护用户隐私的重要性。 本书特色： 逻辑清晰，循序渐进： 从基础概念到高级应用，层层递进，确保学习过程的流畅性。 理论与实践相结合： 讲解清晰的理论模型，并通过丰富的案例展示实际应用，帮助你融会贯通。 注重思维培养： 强调数据分析的逻辑和方法论，让你掌握一套通用的分析框架，而非仅仅学习软件操作。 引导独立思考： 鼓励读者在学习过程中主动思考，将所学知识应用于自己的实际问题。 无论你是初学者，希望系统地建立数据分析的知识体系，还是希望提升现有技能，从数据中挖掘更多价值，本书都将是你不可多得的良师益友。让我们一起踏上这段数据探索之旅，解锁隐藏在数字中的无限可能！

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这本书的实操性毋庸置疑，但让我真正下定决心写下这番话的是它对“数据清洗”这一环节的重视程度。在很多工具书中，数据清洗往往是一笔带过，或者只是简单提一下“删除重复项”。然而，现实世界中的数据往往是混乱不堪的，格式不一、编码错误、缺失值遍布。我翻阅到关于文本函数嵌套使用的那几页，作者展示了如何用`TRIM`、`LEFT`、`FIND`等函数组合，精准地从一堆杂乱的文本字符串中提取出我们需要识别的ID号。这种处理复杂、不规范数据的能力，才是衡量一个Excel使用者水平高低的关键。而且，书中提供的范例文件（希望配套的光盘或下载链接能稳定可靠）都是基于日常工作场景设计的，而不是那种理想化的“A1单元格填1，A2单元格填2”的无聊数据。这种沉浸式的学习体验，让我感觉每学一个技巧，都是在为我的简历镀金。我甚至开始思考，如果能把书中介绍的条件格式应用到我的日常待办清单管理上，效率会不会有质的飞跃。

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说实话，我买这本书的时候，心情是比较复杂的，因为我对软件学习的耐心一直不太够，很容易被那些密密麻麻的截图和长篇大论劝退。我之前尝试过几本号称“零基础入门”的书，结果发现它们要么是教你如何打开软件，要么就是直接跳到一些晦涩难懂的专业术语。这本书的叙述风格却出乎意料的平易近人。它不像是在编写一本教科书，更像是一位经验丰富的同事在手把手地指导你完成一个项目。最让我惊喜的是，它对图表制作的讲解部分，没有仅仅停留在选择“柱状图”或“饼图”的层面，而是深入探讨了如何通过图表的颜色、数据标签和辅助数据系列来优化视觉传达效果，这对我做季度工作汇报至关重要。我需要我的数据报告不仅仅是“对”的，更要是“有说服力”的。书中那些“注意”和“陷阱”提示框设计得很巧妙，往往能在我即将犯错的时候及时拉我一把，体现了作者对新手常见误区的深刻理解。整体感觉，这本书是在教我如何“思考”数据，而不是单纯地教我“点击”鼠标。

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这本书给我的整体感受，是它成功地搭建了一座从“电子表格操作员”到“数据分析助理”的桥梁。我发现自己不再仅仅满足于把数字输进去，然后得到一个总和，而是开始关注这些数字背后的含义和趋势。书中对“假设分析”工具的介绍，虽然篇幅不长，却让我领悟到了Excel在商业决策支持中的潜力。它不仅仅是一个计算器，更是一个强大的模拟工具。我记得其中一个案例是关于成本控制的敏感性分析，通过调整投入变量，立即就能看到对最终利润的影响，那种即时反馈的学习体验是看任何视频教程都无法替代的。而且，作者在介绍功能时，总是会穿插一些行业内的最佳实践，比如如何规范地命名工作表、如何利用审阅功能进行团队协作等，这些“软技能”的融入，让整本书的价值超越了单纯的软件技能培训。它教会了我如何更专业、更规范地处理我的工作流。

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这本书的封面设计和装帧给我的第一印象是相当扎实和专业的，那种沉稳的蓝绿色调，配上清晰的字体，让人一看就知道这不是那种浮夸的花架子。我是在一个朋友的强烈推荐下购买的，他当时说，市面上很多Excel书要么讲得过于理论化，要么就是零散的技巧堆砌，而这本给他的感觉是体系非常完整。我主要想提升自己在数据透视表和VLOOKUP函数上的应用深度，因为我日常工作中需要处理大量的销售数据报表，手动操作效率实在太低，经常因为一个小错误导致整个报告返工。我特别留意了目录中关于“高级查询与报表自动化”那一部分，希望它能提供一些切实可行的捷径。从我翻阅的几个章节来看，作者在讲解复杂公式时，总是先给出实际的应用场景，然后才深入到函数内部的逻辑结构，这种“以终为始”的教学方式对我这种偏好实战的读者来说简直是福音。而且，书中对2007版本的特性介绍得很到位，虽然现在有更新的版本，但对于很多坚持使用旧版软件的公司来说，这种专注度是非常有价值的。我期待后续能看到更多关于宏和VBA入门的内容，希望能彻底告别重复性劳动。

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我对这本书的排版布局和信息架构给予高度评价。在信息爆炸的时代，如何高效地检索和定位所需知识点，比知识本身的量更重要。这本书在章节划分上体现了极强的逻辑性，从基础的数据录入与整理，过渡到公式计算，再到高级的数据分析工具，层次分明，没有丝毫的跳跃感。特别是当我需要回顾某个特定功能，比如“数据有效性”的设置时，我能迅速在目录中找到对应的页码，并且该章节的讲解结构是：功能介绍——设置步骤图解——高级应用场景，这种结构设计极大地提高了我的学习效率。对于我这种工作强度大、学习时间碎片化的职场人士来说，能够快速找到“药方”比读完整本书更有价值。此外，书中的“疑难解答”板块也非常人性化，它预判了用户可能会遇到的各种兼容性或权限问题，并提供了解决方案，这表明作者不仅仅是软件的使用者，更是深谙用户痛点的实践者。

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很实用，适合快速概览。配置狂的毛病犯了，暂时准备就不用SPSS

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统计 会计 EXCEL MICRO 做图

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