Excel数据透视表应用大全

Excel数据透视表应用大全 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:Excel Home
出品人:
页数:463
译者:
出版时间:2009-6
价格:69.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115206015
丛书系列:
图书标签:
  • excel
  • 数据分析
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  • 商业智能
  • 数据可视化
  • 工作效率
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  • 表格应用
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具体描述

《Excel数据透视表应用大全》全面系统地介绍了Excel数据透视表的技术特点和应用方法,深入揭示数据透视表的原理,并配合大量典型实用的应用实例,帮助读者全面掌握Excel数据透视表技术。《Excel数据透视表应用大全》共18章,分别介绍创建数据透视表,改变数据透视表的布局,刷新数据透视表,数据透视表的格式设置,在数据透视表中排序,数据透视表的项目组合,在数据透视表中进行计算,数据透视表函数的综合应用,创建动态数据透视表,创建复合范围的数据透视表,通过导入外部数据“编辑0LEDB查询”创建数据透视表,使用“MicrosoftQuery”数据查询创建透视表,利用多样的数据源创建数据透视表,在Web上使用数据透视表,数据透视表与VBA,使用数据透视图,数据透视表与数据透视图打印技术,数据透视表技术综合运用等内容。

好的,下面是为您量身定制的一份图书简介,内容详实,旨在吸引对特定主题感兴趣的读者,且完全不涉及您所提到的《Excel数据透视表应用大全》的相关内容。 --- 《深度学习模型优化与部署实战:从理论到云端实践》 本书导读:驾驭现代AI的复杂引擎 在数据驱动的时代,深度学习模型已成为推动技术革新的核心驱动力。然而,一个高性能的模型不仅仅是训练出来的,它更需要精细的优化、严谨的验证,以及高效可靠的部署策略。《深度学习模型优化与部署实战》 旨在为那些渴望将理论知识转化为生产力、直面工业级应用挑战的工程师、研究人员和高级技术爱好者提供一本实战指南。 本书将带您深入探索模型生命周期的每一个关键阶段,重点关注如何突破训练瓶颈、缩短推理延迟、降低资源消耗,并最终实现模型在各种复杂云环境和边缘设备上的稳定、高效运行。 第一部分:模型性能深度剖析与精细化优化(Training & Fine-Tuning) 本部分聚焦于如何从源头提升模型的质量与效率。我们不满足于默认的超参数设置,而是深入探究影响模型训练稳定性和收敛速度的底层机制。 第1章:复杂模型架构的性能瓶颈识别 内存与计算效率评估: 使用专业的性能分析工具(如PyTorch Profiler, TensorFlow Trace)对不同层级的计算密集度进行量化分析,识别出真正的性能热点。 参数冗余度分析: 探讨模型参数冗余与过拟合的关联性,引入结构化稀疏性概念,为后续的剪枝打下理论基础。 第2章:先进的正则化与对抗性训练技术 不仅仅是Dropout: 深入研究如DropBlock、DropPath等针对特定架构(如CNN和Transformer)的改进型正则化方法。 对抗性训练的防御机制: 详细介绍FGSM、PGD等攻击方法,并提供鲁棒性训练(Robust Training)的实战框架,确保模型在面对恶意输入时依然保持高准确率。 第3章:优化器的高级调优与自适应学习率策略 超越AdamW: 探讨如Lookahead、RAdam等新型优化器的收敛特性,并分析其在不同任务(如NLP序列生成与CV目标检测)中的适用性。 动态学习率调度器的构建: 实例演示如何结合模型当前状态(如梯度范数、验证集损失)设计多阶段、自适应的学习率衰减和重启策略,实现更快的全局最优收敛。 第二部分:模型压缩与加速的艺术(Compression & Acceleration) 在模型走向实际应用的过程中,其庞大的体积和高昂的计算需求往往成为部署的障碍。本部分将系统介绍从学术研究到工业落地中最有效的压缩与加速技术。 第4章:权重剪枝与结构重构的实践 非结构化与结构化剪枝的抉择: 详细对比 L1/L2 范数剪枝、敏感度分析剪枝等方法,并重点讲解如何进行结构化剪枝以适应硬件并行计算。 迭代式稀疏训练流程: 演示“剪枝-微调-再剪枝”的完整闭环流程,确保在显著降低参数量的同时,将精度损失控制在可接受范围。 第5章:量化技术的深度探究与实施 从浮点到整数: 全面解析Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization-Aware Training (QAT) 的技术细节。 低比特量化的挑战: 针对INT8、INT4等低比特量化方案,提供混合精度量化(Mixed Precision Quantization)的策略,以平衡精度与加速比。 第6章:知识蒸馏与小型化模型构建 教师模型的选择与构建: 如何设计一个性能优越的教师模型,并探讨logits、特征图(Feature Maps)和注意力权重作为“知识”的迁移方式。 多任务蒸馏与迁移学习的结合: 实例展示如何将一个预训练的大模型知识,高效地迁移给一个结构更精简的学生模型,用于特定的下游任务。 第三部分:生产级部署与云边协同(Production Deployment & MLOps) 模型训练完成只是万里长征的第一步。本部分将聚焦于如何将这些优化后的模型安全、稳定、低延迟地推向生产环境,实现真正的价值转化。 第7章:模型图优化与运行时编译 计算图的静态分析与优化: 深入解析ONNX、TensorRT等中间表示(IR)如何进行算子融合(Operator Fusion)、死代码消除和内存布局优化。 JIT编译器的应用: 详细讲解TorchScript和TensorFlow XLA如何利用即时编译技术,针对特定硬件后端生成高度优化的执行代码。 第8章:高性能推理服务框架的搭建 Triton Inference Server实战: 搭建一个支持并发批处理(Concurrent Batching)、动态批处理(Dynamic Batching)的高吞吐量推理服务集群。 模型版本管理与灰度发布: 集成Prometheus和Grafana,实现对服务延迟、错误率和资源占用的实时监控,并设计A/B测试和蓝绿部署策略。 第9章:边缘计算环境的模型适配与部署 移动端与嵌入式系统的考量: 介绍Core ML、TFLite等移动端框架的特性,重点讲解如何处理模型转换过程中的精度漂移问题。 模型部署的安全性与固件集成: 探讨模型加密、硬件安全模块(HSM)的使用,以及如何将优化后的模型无缝嵌入到物联网(IoT)设备的推理引擎中。 本书特色:面向工程实践的蓝图 本书的每一章节都紧密围绕“如何做”展开,而非仅仅停留在理论阐述。我们提供了大量的完整、可复现的代码示例,覆盖了从数据预处理到最终API接口的完整流程。读者将学会如何系统性地分析模型性能,选择最合适的压缩策略,并利用业界主流的MaaS(Model-as-a-Service)工具链,实现模型的快速迭代与稳定交付。 目标读者: 机器学习工程师、深度学习研究员、需要将模型部署到生产环境的软件开发人员。 负责构建和维护大规模AI服务的系统架构师。 ---

作者简介

朱明,网名Jssy.Excel-Home“基础应用版”和“数据透视表版”版主,国际注册内部审计师(CIA)、会计师,长期从事财务、审计管理工作。擅长Excel以及用友、浪潮、SAP等多科IERP软件。对Excel在大型集团公司管理中的运用有着丰富的经验。《Excel数据处理与分析实战技巧精粹》和《Excel函数与公式实战技巧精粹》的作者之一。

郗金甲,网名taller,微软全球最有价值专家(MVP),ExcelHome“程序开发版”版主,通信行业的资深专家。擅长以Excel为平台的程序设计工作,开发过多个解决方案,畅销图书《Excel实战技巧精粹》、《Excel应用大全》和《ExcelVBA实战技巧精粹》的作者之一。

杨彬,网名bi_yang168,微软全球最有价值专家(MVP).Excel-Home“数据透视表版”和“基础应用版”版主,会计师。18年制造业财务管理与分析经验。精通Excel数据分析。擅长Excel在会计日常工作中的应用与分析,致力于提高会计人员的工作效率。畅销图书《Excel应用大全》和《Excel数据处理与分析实战技巧精粹》的作者之一。

周庆麟,网名Kevin,中国最资深的微软全球最有价值专家(MVP)之一。Excel Home站创始人、站长。多年来从事于企业信息化管理与技术教育工作。对Microsoft Office在销售、财务、物流和公司管理方面的应用有着深入的研究,曾参与策划和编写了十几本畅销Office技术图书,并有丰富的培训经验。

目录信息

第1章 创建数据透视表 1.1 什么是数据透视表 1.2 数据透视表的数据源 1.3 自己动手创建第一个数据透视表 1.3.1 指定数据源的类型 1.3.2 指定数据源的位置 1.3.3 指定数据透视表的显示位置 1.3.4 对数据透视表进行布局 1.4 数据透视表的用途 1.5 何时使用数据透视表分析数据 1.6 数据透视表的结构 1.6.1 数据透视表的页字段区域 1.6.2 数据透视表的行字段区域 1.6.3 数据透视表的列字段区域 1.6.4 数据透视表的数据区域 1.7 数据透视表的术语 1.8 数据透视表的工具栏第2章 改变数据透视表的布局第3章 刷新数据透视表第4章 数据透视表的格式设置第5章 在数据透视表中排序第6章 数据透视表的项目组合第7章 在数据透视表中进行计算第8章 数据透视表函数的综合应用第9章 创建动态数据透视表第10章 创建复合范围的数据透视表第11章 通过导入外部数据“编辑OLE DB查询”创建数据透视表第12章 使用“Microsoft Ouery”数据查询创建透视表第13章 利用多样的数据源创建数据透视表第14章 在Web上使用数据透视表第15章 数据透视视表与VBA第16章 使用数据透视图第17章 数据透视表与数据视图打印技术第18章 数据透视表技术综合运用附录A 数据透视表常见问题答疑解惑附录B 数据透视表中的快捷键
· · · · · · (收起)

读后感

评分

Excel数据透视表是Excel最厉害的功能,没有之一。本书虽然写的是office 2003版本的Excel,但是对于2007和2010版本也有借鉴作用。学习了数据透视表以后,我的工作效率有不少提升。你不准备试一试吗

评分

Excel数据透视表是Excel最厉害的功能,没有之一。本书虽然写的是office 2003版本的Excel,但是对于2007和2010版本也有借鉴作用。学习了数据透视表以后,我的工作效率有不少提升。你不准备试一试吗

评分

Excel数据透视表是Excel最厉害的功能,没有之一。本书虽然写的是office 2003版本的Excel,但是对于2007和2010版本也有借鉴作用。学习了数据透视表以后,我的工作效率有不少提升。你不准备试一试吗

评分

Excel数据透视表是Excel最厉害的功能,没有之一。本书虽然写的是office 2003版本的Excel,但是对于2007和2010版本也有借鉴作用。学习了数据透视表以后,我的工作效率有不少提升。你不准备试一试吗

评分

Excel数据透视表是Excel最厉害的功能,没有之一。本书虽然写的是office 2003版本的Excel,但是对于2007和2010版本也有借鉴作用。学习了数据透视表以后,我的工作效率有不少提升。你不准备试一试吗

用户评价

评分

我最近在工作中遇到了一些关于如何更有效地进行数据报告的挑战,尤其是在处理季度和年度总结报告时,如何快速、准确地呈现关键数据点,并且能够让非技术背景的同事也能轻易理解。这本书《Excel数据透视表应用大全》的出现,让我看到了解决这些问题的希望。我期待书中能有关于如何设计清晰易懂的透视表报表布局的指导,例如如何合理组织行、列、值和筛选器,使数据呈现一目了然。我也希望书中能提供一些关于如何运用数据透视表进行比较分析的案例,比如如何通过透视表对比不同产品线在不同区域的表现,或者分析客户细分群体的消费行为。此外,我也对如何利用数据透视表进行数据验证和质量检查感兴趣,确保我们所呈现的数据是准确可靠的。在面对大量重复性数据整理工作时,能够有一个工具能够帮助我自动化处理,并且输出高质量的报告,这将极大地提高我的工作效率。这本书的书名听起来就非常强调“应用”,这正是我所需要的。

评分

拿到这本《Excel数据透视表应用大全》,我本来是想找点关于如何快速整理海量销售数据的技巧,毕竟日常工作量摆在那里,手动处理实在耗时耗力,而且容易出错。我尤其期待能找到一些能帮助我从杂乱无章的原始数据中提炼出有价值洞察的解决方案。比如,如何快速找出哪些产品类别最受欢迎,哪些区域的销售额增长最快,或者如何通过透视表进行多维度的数据交叉分析,找出潜在的关联性。我也希望书中能有一些实战案例,能够直接套用到我的具体业务场景中,而不只是泛泛而谈的理论。更重要的是,我希望能看到如何利用透视表进行更高级的分析,例如预测趋势,或者对比不同时期的销售表现,从而为公司的决策提供更精准的支持。这本书的书名听起来就非常全面,涵盖了“应用大全”这样的字眼,让我对它能解决我工作中的实际难题抱有很大的期望。我甚至设想,如果书中能提供一些关于数据可视化的模板,或者教我如何将透视表的结果转化为更直观的图表,那就更完美了。我希望这本书能够成为我Excel数据分析的得力助手,让我在数据处理和分析方面更上一层楼。

评分

我一直以来都对数据驱动决策非常感兴趣,并且深知Excel数据透视表在其中扮演着至关重要的角色。这本书《Excel数据透视表应用大全》吸引我的地方在于它承诺提供“应用大全”,这意味着它应该能够涵盖我可能遇到的各种数据分析场景。我希望书中能够包含一些关于如何利用数据透视表进行深入的趋势分析,例如识别季节性变化、周期性波动以及异常值。我也对如何通过数据透视表进行客户画像分析感兴趣,例如分析客户的购买频率、客单价以及偏好产品,从而制定更精准的营销策略。此外,在项目管理中,我也需要对项目进度和成本进行实时监控,如何利用数据透视表进行有效的进度跟踪和成本分析,也是我希望在这本书中找到答案的地方。我期待这本书能够提供一些关于如何将数据透视表与其他Excel功能(如VBA宏、Power Query等)结合使用的进阶技巧,从而实现更自动化、更智能化的数据分析流程。这本书的全面性,让我相信它能够成为我进行深度数据挖掘和决策支持的宝贵资源。

评分

作为一名Excel爱好者,我对各种数据处理工具都有一定的了解,但对于数据透视表,总觉得还有很多未开发的潜力。这本书《Excel数据透视表应用大全》的名字让我眼前一亮,我希望它能帮助我深入挖掘数据透视表的强大功能。我尤其感兴趣的是如何利用它进行更复杂的计算和分析,比如创建计算字段和计算项,实现一些在普通Excel函数中难以实现的统计功能。我也期待书中能有关于如何利用切片器和日程表来优化报表交互性的内容,让数据分析过程更加动态和直观。在实际工作中,我经常需要处理来自不同部门的数据,如何将这些数据整合起来,并通过透视表进行统一分析,也是我一直以来想解决的问题。所以,我希望这本书能提供一些关于数据整合和管理方面的实用技巧。此外,我一直觉得数据透视表的性能优化也是一个值得关注的方面,尤其是在处理超大数据集时,如何确保透视表的运行效率,这本书是否能有所提及,也是我所期待的。总而言之,我希望这本书能够带我进入数据透视表的高级殿堂,让我能够更自如地驾驭数据。

评分

作为一名Excel初学者,我一直对数据透视表这个功能感到有些畏惧,觉得它操作复杂,难以掌握。然而,工作中的数据量与日俱增,我意识到掌握数据透视表是提升工作效率的必经之路。这本书《Excel数据透视表应用大全》的出现,让我看到了一个循序渐进的学习路径。我希望能从中学习到数据透视表最基础的操作,比如如何创建和修改透视表,如何添加字段,如何进行排序和筛选。我也希望书中能有大量贴合实际操作的步骤演示,让我能够边学边练,逐步建立起对数据透视表的信心。尤其期待书中能有针对初学者常见误区的解答,以及一些能够快速入门的小技巧。我希望通过这本书,我能够摆脱对Excel数据处理的恐惧,真正掌握这个强大的工具,并且能够在日常工作中自信地运用它。这本书的“大全”字眼,让我相信它能够覆盖我从零开始所需的所有知识,并且能够帮助我逐步成长为一名熟练的数据透视表使用者。

评分

奇怪了没标……PS某要重新翻一下了有些功能太久没用记不清了Otz

评分

当年买了一本,其实吧,透视表没有必要特地买一本书看,网上教程一大堆,找个关注量比较多的看一次练一练足够用了,现如今这本不推荐,搞点稍微高级点的都普遍要求python,r的年代了……

评分

@2013-11-30 21:33:20

评分

走马观花了一把,觉着不难,但不知自己实践起来会如何

评分

书是2003版,用的是2010版。悲了个催啊,600多页啊,我容易嘛我!

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