Data Analysis with Microsoft Excel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cengage Learning

作者:Kenneth N. Berk

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2009-8-26

价格:USD 133.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780538494670

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 数据处理
• 统计分析
• 商业分析
• 数据可视化
• 办公软件
• Microsoft Excel
• 数据建模
• 图表

洞悉数据，洞悉世界：Excel赋能的深度洞察之旅 在这个数据爆炸的时代，理解并驾驭信息的力量，已不再是少数专家的专属技能，而是每个人在工作和生活中不可或缺的关键能力。从商业决策到科研探索，从个人理财到社会趋势分析，数据无处不在，它们默默诉说着关于我们所处世界的故事。而在这个故事中，Microsoft Excel，这款早已深入人心的强大工具，扮演着至关重要的角色。它不仅仅是一个电子表格软件，更是一个功能丰富的平台，能够帮助我们从纷繁复杂的数据海洋中提炼出有价值的见解，化繁为简，赋予我们洞察事物本质的能力。 本书旨在带领您进行一场深度的数据分析之旅，我们将聚焦于如何运用Microsoft Excel这一通用而强大的工具，解锁数据的潜力，将原始数据转化为清晰、有力的洞察。我们不会仅仅停留在Excel的基本操作层面，而是将目光投向更深层次的分析方法和应用，让您能够自信地应对各种数据挑战，做出更明智的决策。 第一部分：数据探索与准备——奠定分析基石 任何成功的分析都始于对数据的初步理解和严谨的准备。在这一部分，我们将深入探讨如何有效地导入、整理和清理数据。我们熟悉Excel的各种数据导入方式，包括文本文件、数据库连接，以及如何处理不同编码格式的数据，确保数据的完整性和准确性。 数据清洗是数据分析中至关重要的一环，也是最耗时但最具价值的环节之一。我们将学习如何识别并处理缺失值、重复项、异常值，以及如何规范化数据格式，例如统一日期格式、文本大小写等。本书将教授您各种Excel自带的强大工具，如“查找和替换”、“分列”、“文本到列”、“删除重复项”等，并结合函数和公式，让您能够高效地完成数据清洗任务。此外，我们还会介绍条件格式的应用，帮助您直观地发现数据中的潜在问题和模式。 数据可视化是理解数据的重要手段。在正式进入深度分析之前，我们也会花时间学习如何创建各种基础但具有信息量的数据图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过对图表的精心选择和设计，我们能够快速地识别数据的分布、趋势和关系，为后续的深入分析提供直观的起点。 第二部分：核心分析技术——挖掘数据深层含义 数据准备就绪后，我们将进入本书的核心——数据分析技术的探讨。Excel提供了丰富的分析工具，我们将一一揭秘它们的功能和应用场景。 透视表（PivotTable）：数据聚合与交叉分析的利器 透视表无疑是Excel中最强大的数据分析工具之一。我们将从零开始，详细讲解如何创建和配置透视表，包括选择源数据、拖放字段到行、列、值和筛选区域，以及如何对数据进行分组、计算和汇总。通过透视表，您可以轻松地对海量数据进行多维度、多角度的交叉分析，快速得出各项指标的总计、平均值、计数等，发现数据之间的隐藏关联。我们将演示如何利用透视表进行销售业绩分析、客户群体细分、费用开销统计等，让您领略其强大的数据概览能力。 函数与公式：构建动态分析模型 Excel的函数库是其力量的源泉。本书将深入讲解一系列在数据分析中至关重要的函数，涵盖逻辑函数（IF, AND, OR）、查找引用函数（VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH）、统计函数（SUM, AVERAGE, COUNT, MAX, MIN, MEDIAN, MODE）、日期时间函数、文本函数以及数学函数。我们将通过实际案例，演示如何组合这些函数，构建复杂的计算模型，实现自动化数据处理和分析。例如，如何使用VLOOKUP根据产品ID查找销售额，如何用IF函数根据销售额判断等级，如何利用SUMIFS和COUNTIFS进行多条件统计。 数据可视化进阶：让数据“说话” 在掌握了核心分析技术后，我们将进一步提升数据可视化的能力。除了基础图表，我们将学习如何创建更具表现力的数据图表，如堆积柱状图、组合图、气泡图、雷达图等。重点在于如何根据分析目的选择最合适的图表类型，如何对图表进行美化和定制，使其更清晰、更具说服力。我们将探讨如何利用图表来展示趋势、比较差异、揭示分布和展示比例，让数据以最直观的方式传达信息。 条件格式与数据验证：强化数据理解与准确性 条件格式不仅仅是用来标记数据，更是强大的可视化分析工具。我们将学习如何利用条件格式来高亮显示特定数值、识别异常值、可视化数据条等，从而快速捕捉数据的关键信息。数据验证则能帮助您在输入数据时就加以限制，避免错误，保证数据的准确性，为后续分析打下坚实基础。 第三部分：进阶分析与应用——解决实际问题 在本部分，我们将探索更高级的数据分析技术，并将其应用于解决实际业务场景中的问题。 趋势预测与趋势线 理解数据的历史趋势并预测未来走向是数据分析的重要目标。我们将学习如何利用Excel的趋势线功能，为图表添加线性、指数、对数等不同类型的趋势线，并解读趋势线的含义。虽然Excel的预测功能相对基础，但足以帮助您初步了解数据的长期变化规律，为决策提供参考。 假设分析与单变量/多变量求解 在做决策时，我们常常需要考虑不同情景下的结果。Excel的假设分析工具，包括单变量求解、模拟运算表（数据表）和方案管理器，为我们提供了强大的支持。我们将学习如何利用这些工具，改变一个或多个输入变量，观察它们对结果的影响，从而评估不同策略的可行性。例如，在制定销售目标时，我们可以通过模拟运算表来分析不同广告投入下的销售额预测。 统计学基础在Excel中的应用 我们将简要介绍一些基本的统计学概念，并展示如何在Excel中进行实现。这包括描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差）、相关性分析（CORREL函数）以及一些初步的推断性统计概念。理解这些统计学原理，将帮助您更深入地理解数据背后的含义，并做出更有依据的判断。 数据模型构建与关系图（Data Model & Relationships） 对于更复杂的数据集，Excel的Power Pivot功能变得尤为重要。我们将介绍如何构建数据模型，将来自不同来源的数据整合到一个统一的上下文中，并建立它们之间的关系。这使得跨表查询和分析成为可能，极大地扩展了Excel的数据处理能力。 第四部分：Excel分析工具箱——效率与专业度的提升 除了上述核心功能，Excel还提供了许多辅助工具，能够显著提升我们的分析效率和专业度。 数据分析工具库（Analysis ToolPak） 我们将介绍如何启用并使用Excel内置的“数据分析工具库”。这个插件提供了强大的统计分析工具，包括回归分析、方差分析（ANOVA）、描述性统计、直方图、抽样等。我们将演示如何利用这些工具，进行更严谨的统计分析，从而得出更具说服力的结论。 Power Query（获取和转换数据） Power Query是Excel中用于数据提取、转换和加载（ETL）的强大工具。我们将学习如何利用Power Query连接到各种数据源（Excel文件、CSV、数据库、网页等），并对其进行自动化清洗和转换，而无需手动操作。这对于处理重复性的数据整理任务，以及整合来自多个来源的数据，具有革命性的意义。 Power BI 简介（可选，但强烈推荐） 虽然本书专注于Excel，但对于希望进一步提升数据分析和可视化能力的用户，我们将简要介绍Microsoft Power BI。Power BI是Excel在更高级数据分析和商业智能领域的延伸，它能够连接到更广泛的数据源，创建更丰富、更具交互性的仪表板和报告。理解Power BI与Excel的关系，将为您未来的数据分析之路提供更广阔的视野。 第五部分：实践案例与最佳实践——学以致用 理论知识最终需要通过实践来巩固。本书将贯穿大量的实用案例，涵盖从商业分析、市场研究、财务报表分析到运营效率提升等多个领域。通过跟随案例进行操作，您将能够亲身体验Excel在解决实际问题中的强大能力。 同时，我们还将总结一系列数据分析的“最佳实践”，包括如何清晰地组织Excel工作簿，如何编写易于理解的公式，如何制作简洁明了的图表，以及如何有效地沟通您的分析结果。学习这些最佳实践，将帮助您养成良好的数据分析习惯，提高工作效率，并使您的分析成果更具影响力。 结语 掌握Microsoft Excel的数据分析能力，意味着您拥有了一把开启数据宝藏的钥匙。本书将引导您一步步解锁Excel的强大功能，从数据的初步探索到深层挖掘，再到解决实际问题，最终实现将数据转化为有价值的洞察。无论您是初学者还是有一定经验的用户，都希望通过本书的学习，能够自信地运用Excel，在数据驱动的世界中游刃有余，发现更多机遇，做出更明智的决策。让我们一起踏上这段赋能数据、洞悉世界的精彩旅程。

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