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《Excel2007即学即用》主要介绍了Excel2007的基础知识、管理与设置工作簿、建立工作表、工作表的编辑、美化表格、公式和函数的使用、数据图表及数据管理与统计等内容。《Excel2007即学即用》遵照循序渐进的原则。将Excel2007的内容由浅入深的编排，以利于读者分段学习。同时，从自学与教学的实用性、易用性出发，力求简明易懂、可操作性强。《Excel2007即学即用》使用丰富的范例、形象直观地展现出Excel2007的强大功能。
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《数据驱动的商业决策：从基础统计到高级预测分析》 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业进步的核心引擎。然而，海量数据若未经有效提炼和解读，便如同未被开采的矿藏，无法为企业带来实质价值。本书《数据驱动的商业决策：从基础统计到高级预测分析》，旨在系统性地构建起一个完整的商业分析思维框架，帮助读者跨越“数据收集者”与“决策制定者”之间的鸿沟，真正实现“数据驱动增长”。 本书并非一本专注于特定软件操作的手册，而是深入探讨分析思想、统计原理与商业实践相结合的实战指南。我们假设读者已经具备一定的基础操作能力，并将焦点完全放在如何利用数据分析工具箱中的工具来解决实际的商业问题，从销售预测、客户细分到风险评估和运营优化。 第一部分：现代商业分析的基石——思维与工具箱的构建 (约 300 字) 本部分奠定了数据分析的哲学基础。我们首先探讨了“好的商业问题”是如何被提炼和量化的，强调分析的起点永远是清晰的业务目标，而非数据本身。随后，我们将详细介绍现代数据分析的生态系统，包括数据仓库的基础概念、ETL（提取、转换、加载）流程的商业意义，以及如何确保数据质量和一致性，为后续的分析工作打下坚实的“数据地基”。 重点内容包括： 从描述性到规范性的飞跃： 如何构建分析路线图。 数据素养的构建： 理解数据类型、测量尺度及其在商业情境下的含义。 商业智能（BI）的真正价值： 不仅仅是报表，而是洞察力的可视化。 第二部分：解析现状——描述性统计与业务诊断 (约 450 字) 在了解了数据基础后，本部分带领读者深入商业数据的“病理学”分析。描述性统计是理解业务现状的必备工具，但本书超越了简单计算均值和标准差。我们聚焦于如何通过恰当的统计指标揭示业务的异常点和潜在趋势。 我们将详细解析： 分布的力量： 理解销售额、客户停留时间等关键指标的分布形态（正态、偏态），以及如何利用箱线图和直方图识别“长尾”客户或产品。 关联性分析： 如何使用相关系数和交叉表来探查业务变量间的初步关系（例如，营销投入与转化率的关系），并特别强调相关性不等于因果关系的陷阱。 时间序列的初步审视： 介绍趋势、季节性和周期性的可视化分解方法，为后续的预测打下基础。我们将侧重于商业报告中的关键指标（KPIs）监控体系的设计，确保管理层能够一目了然地把握业务健康状况。 第三部分：探究原因——推断性统计与假设检验 (约 400 字) 商业决策往往需要在信息不完全的情况下做出最优选择。推断性统计就是为这种不确定性提供科学依据的工具。本部分将详细讲解如何通过小样本数据对大群体做出可靠的推论，并对不同的业务干预措施进行科学评估。 核心主题包括： 抽样的科学性： 如何设计具有代表性的实验组和对照组，避免选择偏差。 假设检验的实战应用： 从零假设到P值的商业解读。我们将深入探讨A/B测试在网站优化、定价策略和产品功能发布中的应用，确保每一次迭代都是基于统计显著性的。 差异性检验： 使用T检验和方差分析（ANOVA）来比较不同客户群体（如不同区域、不同渠道来源）的关键绩效指标是否存在显著差异。 第四部分：预测未来——走向高级预测建模 (约 350 字) 数据分析的终极目标在于前瞻性地指导行动。本部分将介绍如何将统计学工具升级为强大的预测模型，帮助企业预见未来并提前布局。 内容聚焦于： 线性回归的深化应用： 建立多元回归模型，量化多个因素对目标变量（如客户终身价值CLV）的综合影响，并学会模型诊断和残差分析。 分类模型的引入： 讲解逻辑回归在客户流失预测（Churn Prediction）和信用风险评分中的应用，将连续的概率输出转化为可操作的二元决策。 非参数方法与模型选择： 介绍决策树（Decision Trees）作为一种易于解释的预测工具，并探讨在模型选择过程中如何权衡模型的解释性与预测精度（Bias-Variance Trade-off）。 总结 《数据驱动的商业决策》旨在将读者培养成一位能够独立思考、科学验证、并有效传达数据洞察力的商业分析师。本书的核心价值在于其对分析流程的系统化梳理，以及对统计思维在复杂商业场景中应用的细致讲解，确保读者获得的不仅仅是“如何操作”，而是“为什么这样做”以及“下一步该怎么做”。掌握了这些方法论，任何使用电子表格或其他分析工具的读者，都将能更高效、更准确地将数据转化为商业价值。
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社会新新人学习下 内容很基础 也了解到了原来不知道的技巧
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