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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Jinjer Simon

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2005-6-24

价格:GBP 16.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780764597800

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
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数据分析
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数据建模
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具体描述

Excel is a spreadsheet / data analysis tool attached to the Microsoft Office suite and is available in all Office offerings. Office holds 80-90 per cent of the market share for productivity suites. Though many consumers know the basics of using Excel, they may not know the full power of the program. With Excel, you can harness the power of your data, manipulate it to suit your needs, and achieve more by doing less work. Charts are interactive, allowing the consumer to tweak results with the click of a mouse. Pivot tables allow you to fuse data from several sources into one document. Excel has an enhanced Find function, allowing users to easily search entire workbooks, and search worksheets by cell format. Excel supports XML as a file format for easy importing or exporting of XML data. Excel also includes enhancements for saving files as Web pages, and enhancements to Pivot Tables.

好的，这是一本名为《Excel Data Analysis》的图书的详细简介，内容完全聚焦于该书未包含的主题，并力求自然流畅： --- 《数字时代的决策艺术：高级统计建模与商业智能实践》导言：超越电子表格的边界在当今这个数据洪流的时代，仅仅掌握电子表格软件中的基础计算和图表制作能力，已经远远不足以支撑现代商业决策的复杂需求。本书《数字时代的决策艺术：高级统计建模与商业智能实践》正是在这样的背景下应运而生。我们深知，数据分析的真正力量并非源自于对特定软件界面的熟悉，而是源自于对底层数学原理的深刻理解、对复杂模型选择的审慎判断，以及将分析结果转化为可执行战略的能力。本书的目标读者群体是那些已经具备一定数据处理基础，渴望从“数据使用者”跃升为“数据战略家”的专业人士、中高层管理者、研究人员以及对深入量化分析有强烈兴趣的学习者。我们将引导您离开熟悉的电子表格环境，进入更广阔、更专业、更具洞察力的统计分析和商业智能（BI）领域。请注意：本书内容不涵盖微软Excel软件本身的功能介绍、公式编写、透视表操作、VLOOKUP函数应用、基础图表生成或任何与特定软件操作相关的教学步骤。我们的焦点在于分析方法的理论基石与高级应用。 --- 第一部分：现代统计建模的理论基石（深度量化分析）本部分旨在为读者构建坚实的统计学理论框架，重点关注那些需要专业软件（如R, Python, Stata等）支持的高级建模技术。第一章：计量经济学模型与时间序列分析的精髓我们首先深入探讨计量经济学模型在经济预测和因果推断中的核心作用。本书将详细解析广义线性模型（GLM），如Logistic回归和Poisson回归，这些模型是处理非正态响应变量（如二元事件、计数数据）的基石，远超基础线性回归的能力范围。随后，我们将进入时间序列分析的殿堂。这包括对数据的平稳性检验（如Augmented Dickey-Fuller检验）、差分技术的必要性，以及构建ARIMA (自回归积分移动平均) 模型的完整流程。我们将详述如何识别模型的P、D、Q参数，并引入更复杂的GARCH（广义自回归条件异方差）模型，用于金融市场波动率的精确建模，这对于风险管理至关重要。书中将辅以大量案例，展示如何利用这些模型预测股票价格的短期走势或宏观经济指标的季度变化。第二章：贝叶斯统计学的回归与实战相较于传统的频率派统计学，贝叶斯方法提供了一种更加直观和灵活的概率框架。本书将系统介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的原理，这是实现复杂贝叶斯模型的关键技术。读者将学习如何定义先验分布、构建似然函数，并通过MCMC算法（如Metropolis-Hastings或Gibbs采样）来推断后验分布。我们将通过实例展示贝叶斯回归模型在小样本量或信息不完全情况下的优越性，特别是在需要结合专家经验进行参数估计的领域。第三章：机器学习在预测科学中的应用在本章，我们将从统计学的角度审视当前最热门的预测技术。重点不在于如何调用库函数，而在于理解算法背后的统计优化目标。 1. 正则化方法：深入解析岭回归（Ridge）和Lasso回归的数学原理，理解L1和L2范数如何通过惩罚项实现特征选择和模型收缩，以解决多重共线性问题。 2. 非参数方法：探讨核平滑（Kernel Smoothing）和局部加权回归（LOESS）的机制，它们如何在不预设模型形式的前提下捕捉数据间的复杂关系。 3. 集成学习基础：从统计决策树的角度理解随机森林（Random Forest）中Bagging（套袋法）的方差缩减效应，以及梯度提升机（Gradient Boosting）中残差拟合的迭代优化过程。 --- 第二部分：商业智能与数据可视化的高级实践本部分关注于如何将复杂的分析结果转化为可被非技术人员理解的商业洞察，强调工具链的集成与设计原则。第四章：数据仓库设计与ETL流程的哲学高效的商业智能依赖于结构良好的数据基础。本书将不涉及任何特定数据库软件的操作界面，而是聚焦于维度建模（Dimensional Modeling）的核心概念，特别是Kimball的星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）的设计哲学。我们将详细讨论事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的构建逻辑，以及如何处理缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3）以确保历史数据的准确性。此外，ETL（抽取、转换、加载）过程的设计原则，包括数据清洗、数据转换规则的标准化和数据质量的监控，将作为支撑BI系统的关键环节被深入剖析。第五章：高级交互式数据叙事（Beyond Static Charts）专业的BI报告要求数据可视化能够引导用户探索数据，而非仅仅是展示数据。本章专注于交互式叙事设计原则。我们将探讨如何利用动态参数、过滤上下文和钻取（Drill-down）机制来构建多层次的信息展示结构。这包括设计高效的故事板（Storyboarding）流程，确保数据驱动的叙事线索清晰连贯。我们还会讨论如何选择最恰当的认知负荷优化图表类型（例如，在比较多个时间序列时，如何权衡使用小倍线图或流图的利弊），而非仅仅依赖于常见的柱状图和饼图。第六章：绩效衡量体系的构建与驱动因素分析本书的最终目标是将数据转化为可衡量的商业绩效。我们将介绍平衡计分卡（Balanced Scorecard, BSC）的战略地图构建方法，将组织的愿景转化为可操作的绩效指标。重点在于关键绩效指标（KPI）的选取与验证。读者将学习如何区分滞后指标（Lagging Indicators）和先行指标（Leading Indicators）。最后，我们将利用前文介绍的高级统计方法（如路径分析或结构方程模型，SEM），来量化不同运营活动（驱动因素）对最终财务结果的影响力度，从而为资源分配提供量化依据。 --- 结语：迈向真正的量化决策者《数字时代的决策艺术：高级统计建模与商业智能实践》旨在提供一个坚实的理论框架和一套实用的高级分析工具集，这些工具和方法论能够跨越任何单一软件的限制，为您在数据科学和商业决策领域建立持久的竞争优势。掌握这些内容，您将能够自信地驾驭复杂的量化挑战，并构建出真正具有前瞻性和影响力的商业分析体系。