Excel for Scientists and Engineers

出版者:Wiley-Interscience

作者:E. Joseph Billo

页数:454

出版时间:2007-4

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471387343

具体描述

Learn to fully harness the power of Microsoft Excel® to perform scientific and engineering calculations

With this text as your guide, you can significantly enhance Microsoft Excel's® capabilities to execute the calculations needed to solve a variety of chemical, biochemical, physical, engineering, biological, and medicinal problems. The text begins with two chapters that introduce you to Excel's Visual Basic for Applications (VBA) programming language, which allows you to expand Excel's® capabilities, although you can still use the text without learning VBA. Following the author's step-by-step instructions, here are just a few of the calculations you learn to perform:

<LI> Use worksheet functions to work with matrices <LI> Find roots of equations and solve systems of simultaneous equations <LI> Solve ordinary differential equations and partial differential equations <LI> Perform linear and non-linear regression <LI> Use random numbers and the Monte Carlo method This text is loaded with examples ranging from very basic to highly sophisticated solutions. More than 100 end-of-chapter problems help you test and put your knowledge to practice solving real-world problems. Answers and explanatory notes for most of the problems are provided in an appendix.

The CD-ROM that accompanies this text provides several useful features:

<LI> All the spreadsheets, charts, and VBA code needed to perform the examples from the text <LI> Solutions to most of the end-of-chapter problems <LI> An add-in workbook with more than twenty custom functions This text does not require any background in programming, so it is suitable for both undergraduate and graduate courses. Moreover, practitioners in science and engineering will find that this guide saves hours of time by enabling them to perform most of their calculations with one familiar spreadsheet package

用户评价

哇，刚翻开这本厚厚的书，我就感觉像是拿到了一个科学家的秘密武器库！这本书的封面设计得非常简洁大气，那种深蓝色调和银色的字体搭配起来，一下子就让人联想到了精密和严谨。我本来以为这会是一本枯燥的技术手册，但实际上，它的内容组织非常巧妙。作者显然非常懂得如何将复杂的数学模型和统计学原理，用我们日常能理解的例子串联起来。举个例子，它在讲解线性回归时，不是直接堆砌公式，而是通过一个分析气候变化数据的案例，一步步引导你理解每一步操作背后的逻辑。这对于我这种虽然需要处理大量数据，但数学基础不是特别扎实的人来说，简直是福音。书中对各种函数的应用场景描述得极其到位，特别是那些在工程计算中经常遇到的优化问题，都有详细的图文解析。我特别欣赏它在数据可视化方面的讲解，作者没有满足于基础的柱状图和折线图，而是深入探讨了如何利用高级图表，比如散点图矩阵或者热力图，来揭示数据中隐藏的深层次关系。这不仅仅是教会你“怎么做”，更重要的是教会你“为什么这样做”，这种思维层面的提升，才是真正让我觉得物超所值的。这本书的排版也很舒服，注释清晰，索引做得也很到位，需要查找特定功能时能迅速定位，极大地提高了我的工作效率。

这本书的质量和深度，完全配得上它在专业领域内的声誉。我尤其关注的是它在处理实验设计和数据质量控制方面的论述。在许多科学研究中，数据的有效性是整个研究的基石，但如何科学地设计实验、如何有效地清洗噪声数据，往往是新手最头疼的问题。这本书中关于“正交试验设计”和“响应曲面法”的讲解，就体现了其深厚的功底。作者用清晰的逻辑，展示了如何利用Excel的随机数生成器配合特定的算法，来设计出最小样本量下信息量最大的实验方案。这对我正在进行的优化实验流程帮助极大，显著减少了不必要的重复试验。此外，它对异常值检测和数据平滑处理的介绍也极具洞察力。它不仅介绍了标准的Z-score方法，还深入探讨了更稳健的统计方法，如中位数绝对偏差（MAD）在Excel中的实现路径，这使得我们的数据预处理环节的科学性大大提高。这本书的附件或在线资源中如果能提供更多现成的函数模板就更完美了，但即便是现有内容，也足以让我对Excel的潜力有了全新的认识。它真正做到了将一个日常办公软件，打造成了一台强大的科学计算和数据分析工作台。

说实话，我购买这本书的初衷是想快速提升一下我在项目管理中的数据处理能力，特别是对于项目进度的跟踪和资源分配的预测。这本书的结构，特别是它关于“项目财务分析”和“风险评估”的章节，完全超出了我的预期。我原以为它会更多地集中在纯粹的科学计算上，但它在描述如何利用Excel的高级功能来模拟项目路径分析（PERT/CPM）时，表现出了极高的实用价值。作者巧妙地将项目管理中的时间线和资源负载图，通过甘特图的扩展形式展现出来，并且详细说明了如何利用数据透视表动态调整资源分配，以应对突发延迟。最让我感到惊喜的是，书中关于“数据透视表”的应用，已经上升到了战略决策层面。它不是教你简单的汇总求和，而是展示了如何通过多维度的切片和钻取，快速识别出项目瓶颈和潜在的成本超支点。这种从数据到洞察的转化过程，在书中得到了非常细致的描绘。读完这部分内容，我立刻着手优化了我们团队的月度报告系统，将原先需要花费一整天时间准备的报告，缩短到了几个小时内完成，而且准确性和深度都有显著提升。这本书的价值，在于它能将Excel从一个“计算器”升级为一个“决策支持系统”。

拿到这本大部头，我的第一感觉就是“专业”。它不像市面上很多面向初学者的入门书那样，一味地追求简单易懂而牺牲了深度。相反，这本书直击科研和工程领域的核心需求。我是一名从事材料科学研究的博士生，平时需要进行大量的模拟计算和实验数据分析。这本书对于处理非线性方程组和蒙特卡洛模拟的章节，简直是我的“救星”。它不仅仅告诉你Excel可以做这些，更详细地展示了如何构建复杂的迭代算法，以及如何通过VBA脚本来实现自动化处理，这对于我们这种需要处理海量参数组合的场景来说，简直是效率的飞跃。我记得有一次为了优化一个反应动力学模型，需要进行上百次的敏感性分析，如果手动操作，我估计得花上好几天。但是，书中关于“宏命令”和“自定义函数”的介绍，让我用不到半天时间就搭建好了一个可以自动运行和报告的分析流程。另外，这本书对统计显著性检验的讲解也十分到位，它没有回避那些复杂的P值和置信区间计算，而是用非常清晰的步骤，将这些概念融入到Excel的操作界面中，让你在实际操作中巩固理论知识。这种理论与实践的完美结合，让这本书在我的工具箱里占据了不可替代的位置，它不是一本“可有可无”的参考书，而是一本“必备”的实战指南。

我是一名兼职的金融分析师，主要关注资产组合的构建和绩效归因。在金融领域，对波动性和相关性的精确建模至关重要，而传统软件往往价格不菲，学习曲线也相当陡峭。这本书在处理这些复杂金融指标时，展现出了一种令人称奇的亲民性。例如，在讲解如何计算和可视化协方差矩阵时，它并没有使用过于晦涩的数学术语，而是通过一个虚拟的股票投资组合案例，一步步地教会读者如何利用Excel的矩阵函数（如MMULT）和数组公式，构建出一个实时更新的风险模型。更厉害的是，它还涵盖了如何利用Excel的“规划求解”（Solver）模块来进行高效的投资组合优化，比如在给定风险水平下最大化预期收益，或者在给定收益目标下最小化风险。这种将前沿量化模型“大众化”的能力，是这本书最大的亮点之一。我用书中的方法建立了一个简单的Black-Litterman模型框架，虽然只是一个简化版，但它已经能提供比我之前依赖的简单均值-方差模型更稳健的投资建议。这本书的作者显然对金融工程有深刻的理解，并且知道如何将这些复杂的工具“翻译”成普通用户可以理解和操作的步骤，这种跨学科的整合能力，非常值得称赞。

相当不错的一本Excel入门教程，一般来说生化类学生的科研作图多用Origin或是Prism，但看完这本书就会发现其实Excel蛮强大的（其实我现在只用Excel了）。 此外，也适合数学、物理以及金融相关专业的学生看。

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