A Guide to Microsoft Excel 2007 for Scientists and Engineers pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Liengme, Bernard V.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 48.53

装帧:

isbn号码:9780123746238

丛书系列:

图书标签:

Excel 2007
科学计算
工程计算
数据分析
数据处理
电子表格
Microsoft Excel
统计分析
科学研究
工程师

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This is a completely updated guide for scientists, engineers and students who want to use Microsoft Excel 2007 to its full potential. Electronic spreadsheet analysis has become part of the everyday work of researchers in all areas of engineering and science. Microsoft Excel, as the industry standard spreadsheet, has a range of scientific functions that can be utilized for the modeling, analysis and presentation of quantitative data. This text provides a straightforward guide to using these functions of Microsoft Excel, guiding the reader from basic principles through to more complicated areas such as formulae, charts, curve-fitting, equation solving, integration, macros, statistical functions, and presenting quantitative data.Key Features: content written specifically for the requirements of science and engineering students and professionals working with Microsoft Excel, brought fully up to date with the new Microsoft Office release of Excel 2007; features of Excel 2007 are illustrated through a wide variety of examples based in technical contexts, demonstrating the use of the program for analysis and presentation of experimental results; and, updated with new examples, problem sets, and applications. This text also features a new website with data sets, downloadable spreadsheets and other useful resources.

《数据驱动的决策艺术：超越电子表格的商业智能实践》书籍简介在这个数据爆炸的时代，信息的洪流正以前所未有的速度冲击着每一个行业。企业不再是依靠直觉或经验进行决策，而是越来越依赖于对海量数据的深入分析和洞察。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，真正的价值在于如何有效地提炼、可视化和利用这些信息，将其转化为切实可行的商业策略。本书《数据驱动的决策艺术：超越电子表格的商业智能实践》，正是为渴望在数据竞争中占据先机的专业人士、分析师、管理者和技术人员量身打造的权威指南。本书的核心目标并非是教授基础的数据处理技巧，而是致力于构建一个完整的、从数据采集到战略落地的“商业智能闭环”。我们深知，许多组织仍然受困于传统的数据工具和思维定势，他们花费大量时间在手动数据清洗和格式转换上，错失了快速反应市场的良机。因此，本书将带您彻底超越基础的电子表格操作层面，深入探索现代商业智能（BI）生态系统的核心要素、方法论与最佳实践。第一部分：商业智能的基石与战略对齐本书伊始，我们将首先界定现代商业智能的范畴，并探讨它与传统数据分析之间的关键区别。我们认为，BI不仅仅是报告的生成，它是一种组织文化、一套流程以及对持续改进的承诺。从描述性到规范性分析的跃迁：我们将详细分析分析的四个层次——描述性、诊断性、预测性和规范性分析。重点阐述企业如何通过构建稳健的数据仓库和数据集市，为实现更高层次的规范性分析（即“我们应该做什么”）奠定基础。数据治理与质量保障：在追求“数据驱动”的同时，数据的准确性和一致性是生死攸关的问题。本部分将深入探讨构建有效数据治理框架的必要性，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据所有权划分，以及如何建立主动的、而非被动的质量监控体系。业务需求驱动的指标体系构建：许多BI项目失败，源于指标体系与核心业务目标脱节。我们将介绍平衡计分卡（BSC）等框架在指标设计中的应用，强调关键绩效指标（KPIs）的SMART原则，并指导读者如何设计出既能反映运营效率，又能驱动战略增长的指标集。第二部分：现代数据栈与工程实现要实现高效的商业智能，必须依赖于现代化的数据基础设施。本部分将聚焦于构建一个可扩展、高性能的数据处理与存储环境。云原生数据仓库的选型与部署：深入比较Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery等主流云数据仓库的架构特点、成本模型和性能优化策略。我们将重点讨论ELT（抽取、加载、转换）范式相对于传统ETL的优势及其在敏捷开发中的应用。数据集成与管道自动化：告别手动脚本和低效的批处理。本部分将介绍现代数据集成工具（如Fivetran, Stitch）和数据编排工具（如Apache Airflow）的工作原理，指导读者如何构建健壮、可监控的数据管道，确保数据以近乎实时的速度到达分析层。数据建模的艺术：维度建模的再思考：虽然Kimball和Inmon的经典模型依然重要，但在面对流数据和微服务架构时，数据建模需要演进。我们将探讨数据网格（Data Mesh）的去中心化概念，并讲解如何在高并发场景下应用星型/雪花型模式，确保查询效率最大化。数据安全与合规性挑战：随着GDPR、CCPA等法规的实施，数据安全不再是IT部门的专属责任。我们将介绍数据屏蔽、假名化技术，以及如何在数据管道的各个阶段嵌入安全控制，实现“安全左移”。第三部分：洞察的呈现与交互式分析再强大的后端引擎，如果不能以清晰、直观的方式呈现给最终用户，其价值也会大打折扣。本部分专注于数据可视化和交互式仪表板的构建。超越默认设置：有效可视化设计的原则：阐述认知心理学在数据可视化中的应用，避免信息过载，选择最能传达核心信息的图表类型。本书提供了一套实用的“可视化清单”，帮助分析师快速评估其报告的有效性。交互式故事板的构建：仪表板不应是静态的快照。我们将指导读者如何利用主流BI平台（Tableau, Power BI, Looker）的高级交互功能（如参数控制、钻取路径、筛选器联动），构建引导用户逐步发现洞察的“数据故事线”。移动优先与嵌入式分析：在现代工作场景中，决策往往需要随时随地做出。本部分探讨如何优化仪表板以适应移动设备，以及如何通过API将关键分析结果无缝嵌入到业务应用程序（如CRM、ERP）中，实现“分析即工作流”。解释性AI在BI中的集成：探讨如何利用机器学习模型的结果（例如客户流失预测分数、推荐算法输出），并将其转化为清晰、可操作的BI指标，让业务人员能够理解“为什么”模型会做出这样的预测。第四部分：数据文化的塑造与持续优化本书的最终目标是实现数据在组织内部的普及化和民主化。数据素养的培养与组织变革管理：数据驱动的转型是一场文化之战。我们将提供一套系统化的培训和辅导方案，旨在提高从一线员工到高管层的数据素养，并介绍如何克服“我一直都是这样做的”的阻力。 A/B测试与数据假设验证：商业智能的最终应用是实验。本部分详细介绍了如何设计严谨的A/B测试、理解统计显著性，并将测试结果转化为下一轮产品迭代或营销策略的输入。 BI平台的持续迭代与监控：商业需求是动态变化的。我们将介绍如何使用用户反馈机制（如使用热力图追踪仪表板点击率），并建立性能监控体系，确保BI平台始终保持快速响应和高可用性。本书汇集了来自顶尖科技公司和咨询机构的实战经验，结构严谨，案例丰富，旨在帮助读者从被动的数据消费者，转变为主动的数据战略家。掌握这些超越基础工具集成的能力，才是真正实现数据价值、驱动企业实现可持续增长的关键所在。