Excel 2010/2007/2003函数与公式查询宝典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:558

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出版时间:2011-6

价格:49.00元

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isbn号码:9787030308139

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图书标签:

• 工具书
• Excel
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• 办公软件
• 数据处理

纵览数字海洋：现代数据处理与分析的深度指南 本书聚焦于当代商业智能、高级数据建模与复杂问题求解的前沿技术，旨在为读者提供一套系统、深入且高度实用的操作框架。我们跨越了对基础函数语法的简单罗列，转而深入探讨数据驱动决策的理论基础、现代数据分析范式的构建，以及利用尖端工具解决实际业务挑战的策略。 全书结构围绕“数据治理与预处理”、“高级分析建模”和“可视化与报告集成”三大核心模块展开，力求构建一个从原始数据到洞察输出的完整流程。 --- 第一部分：数据生态系统的重塑与治理 本部分摒弃了对传统电子表格软件中基础数据录入和简单函数调用的讲解，转而专注于现代数据管道的构建、数据质量的保障以及大规模数据的高效管理。 第一章：大数据环境下的数据获取与清洗策略 本章不涉及特定版本软件的界面操作，而是探讨数据工程的基本概念。我们将详细解析ETL/ELT流程在数据分析项目中的核心作用，并重点介绍如何识别和处理结构化、半结构化数据源（如API接口返回的JSON/XML数据）的接入问题。 数据源的联邦化访问：探讨如何使用现代工具集（如Python中的Pandas库或现代数据库连接器）实现跨异构数据源的统一视图。 数据质量度量体系 (DQM)：深入讲解数据完整性、一致性、准确性、时效性和有效性五大维度的量化指标。我们将展示如何构建自动化脚本来持续监控数据质量漂移，而非仅仅依赖手动检查。 高级数据转换技术：重点剖析数据透视（Pivot）、逆透视（Unpivot）在数据模型重构中的必要性。讨论如何运用关系代数思想指导复杂的数据重塑工作，以适应现代分析引擎的需求。 第二章：关系型思维与数据结构优化 本部分的核心是将数据视为资产而非仅仅是表格的集合。我们强调关系型数据库设计原理在优化数据分析效率中的关键作用。 范式理论的应用：讲解第一、第二、第三范式（1NF, 2NF, 3NF）如何指导数据结构的扁平化与规范化，以减少冗余和维护成本。 数据仓库基础概念：介绍星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计哲学，以及它们如何直接影响查询性能和报告的灵活性。 性能驱动的索引策略：讨论在分析场景下，选择合适的聚集索引与非聚集索引对查询时间的影响，并介绍如何通过分析执行计划来优化数据访问路径。 --- 第二部分：高级分析建模与算法应用 本部分是本书的技术核心，专注于超越简单计算的复杂统计分析、预测建模和优化问题求解。我们假设读者已掌握基础的代数运算，转而聚焦于模型构建与参数解释。 第三章：统计推断与假设检验的实践 本章完全脱离了基础统计函数的使用，转向统计学理论在业务决策中的应用。 回归分析的深度解读：讲解多元线性回归、逻辑回归模型的建立、参数的统计显著性检验（P值、置信区间）、以及模型诊断（残差分析、多重共线性检测）。 时间序列分析基础：介绍如何识别和分解时间序列数据的趋势、季节性和随机波动。重点分析ARIMA模型的构建流程，以及如何利用平稳性检验（如Augmented Dickey-Fuller检验）来预处理数据。 实验设计与A/B测试的科学性：详细阐述如何设计一个具有统计效力的A/B测试，包括样本量估算、显著性水平的选择，以及如何避免“多重比较问题”带来的错误结论。 第四章：优化求解与决策支持系统 本章关注如何将复杂业务约束转化为可计算的模型，实现资源的最优配置。 线性规划与约束优化：详细讲解如何将实际问题（如生产排程、物流路径规划）抽象为线性目标函数和一系列不等式约束条件。演示如何利用专业的求解器（Solver）来获取最优解。 蒙特卡洛模拟：介绍如何利用随机抽样方法对高不确定性环境下的业务风险进行评估。讲解如何建立概率分布模型，并进行成千上万次的模拟迭代以获得风险暴露的概率区间。 决策树与分类算法：探讨决策树（Decision Tree）如何用于风险评估和客户分群。重点分析信息增益、基尼系数等指标在构建最优分割点时的作用。 --- 第三部分：洞察的传递与自动化报告 本部分侧重于如何将复杂的分析结果转化为易于理解、高度互动的可视化产品，并实现分析流程的自动化，以支撑实时决策。 第五章：高级数据可视化设计原则 本章强调视觉传达的有效性，而非简单的图表制作。 认知负荷与视觉编码：深入探讨人类视觉系统的局限性，讲解如何选择最适合传达特定信息的图表类型（如使用流图表示流程，而非柱状图）。 叙事性仪表板构建：介绍如何遵循“上下文、对比、分解”的原则设计交互式仪表板，引导用户自然地跟随分析逻辑进行探索。 避免误导性展示：详细分析常见的数据可视化陷阱，如基线偏差、坐标轴截断、不恰当的颜色映射如何扭曲数据真相。 第六章：分析流程的自动化与可重复性 本书的终极目标是实现分析工作的可持续性和效率。 工作流管理与调度：讨论如何利用现代任务调度工具（如Airflow或类似概念）来编排数据提取、清洗、模型训练和报告刷新的整个流程。 版本控制与代码重构：强调分析脚本（无论使用何种语言）的版本控制（如Git）在保证分析可追溯性和协作效率上的不可替代性。 模型部署与监控：介绍如何将建立的分析模型集成到生产系统中，并建立性能监控指标，确保模型输出的准确性和及时性。 本书旨在培养读者成为能够驾驭复杂数据、构建可信赖分析模型并有效沟通结果的现代数据专家。它提供的知识体系是跨越特定工具版本的，聚焦于数据科学、商业智能和高级统计分析的通用方法论和前沿实践。

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很多很多的公式，看着挺全，但是没演示光盘只看书还是有点抽象的。

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