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出版者:清华大学出版社

作者:Alberto Ferrari

出品人:

页数:370

译者:刘凯

出版时间:2015-1-1

价格:49.5

装帧:平装

isbn号码:9787302381549

丛书系列:

图书标签:

PowerPivot
数据分析
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具体描述

微软Excel 2013：用PowerPivot建立数据模型

示例数据链接：

https://www.microsoftpressstore.com/store/microsoft-excel-2013-building-data-models-with-powerpivot-9780735676343

现代数据分析与可视化实战指南本书聚焦于驾驭当今信息爆炸时代的利器——现代数据分析工具与技术，旨在帮助读者从海量数据中提炼洞察、驱动决策。第一部分：数据思维与基础构建第一章：数据驱动决策的本质在商业环境日益复杂、信息迭代速度加快的今天，“数据驱动”不再是一个时髦的口号，而是企业生存与发展的核心竞争力。本章将深入探讨数据思维（Data Mindset）的构建，阐明如何将原始数据转化为有价值的商业洞察。我们将从战略层面剖析数据在市场预测、运营优化、客户关系管理中的关键作用。内容涵盖：数据价值链的理解：从数据采集、清洗、分析到最终报告的完整流程解析。商业问题导向的分析框架：如何将模糊的业务疑问转化为可量化、可分析的数据命题（如“为什么销售额下降了？”转化为“哪些区域、哪些产品线的用户流失率显著增加？”）。数据素养的提升：识别数据偏见、理解统计显著性，以及避免常见的逻辑谬误。第二章：数据准备与治理的艺术 “垃圾进，垃圾出”是数据分析领域的金科玉律。本章将详细介绍高效、可靠的数据准备技术，这是后续一切复杂分析的基础。我们将侧重于使用业界主流工具和编程库进行数据处理。数据源集成与清洗：应对结构化、半结构化数据（如CSV、JSON、数据库查询结果）的导入与初步处理。重点讲解缺失值（Missing Values）的处理策略（插值法、删除法、预测法）及其对分析结果的影响。数据转换与重塑：学习数据透视（Pivoting）、反透视（Unpivoting）、数据合并（Joining & Merging）等操作，以适应不同分析模型的输入要求。数据质量保障体系：探讨数据验证规则的建立，如数据类型一致性检查、异常值（Outliers）的识别与处理，确保数据的准确性和一致性。第二部分：核心分析技术与统计建模第三章：描述性统计与数据探索（EDA）在进行任何复杂的建模之前，必须充分理解数据的内在特征。本章是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的实战指南。核心统计指标的解读：深入理解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的实际业务含义。单变量与双变量分析：通过直方图、箱线图、散点图等工具，快速识别数据分布的形状、异常点和潜在的相关性。相关性分析与矩阵：掌握皮尔逊、斯皮尔曼等相关系数的计算与解释，判断变量间线性或非线性关系强度。第四章：回归分析：预测与驱动因素探究回归分析是量化影响因素和进行预测的核心工具。本章将从理论到实践，全面覆盖线性模型和进阶模型的应用。简单线性回归与多元线性回归：模型的建立、系数（Coefficients）的解读（理解斜率的业务意义），以及$R^2$值在解释模型拟合度上的应用。模型诊断与假设检验：重点讲解残差分析（Residual Analysis）以验证模型的基本假设（如线性、独立性、同方差性），以及如何通过F检验和t检验判断变量的统计显著性。逻辑回归（Logistic Regression）：专用于分类问题的模型，讲解如何解释几率比（Odds Ratio）在风险评估和二元决策中的应用。第五章：时间序列分析与趋势预测许多关键业务指标（如库存、股价、用户活跃度）都具有时间依赖性。本章聚焦于如何处理和预测这类数据。时间序列的分解：识别并量化序列中的趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Irregularity）。平稳性检验：使用ADF检验等方法判断时间序列是否满足建模要求。经典预测模型实战：重点讲解移动平均法（Moving Averages）和指数平滑法（Exponential Smoothing），以及ARIMA模型的结构与参数选择，用于中短期预测。第六章：高级分析技术导论：聚类与降维随着数据维度（特征数量）的增加，传统的分析方法面临挑战。本部分引入了无监督学习的基础技术。 K-Means聚类：实践客户细分（Customer Segmentation）的应用，包括如何选择最佳的聚类数量（肘部法则、轮廓系数）。主成分分析（PCA）：学习如何通过降维技术，在最小化信息损失的前提下，提炼数据集的核心驱动变量，为后续建模做准备。第三部分：数据可视化与报告第七章：可视化原则与数据叙事好的图表能够瞬间传达复杂信息。本章强调“设计思维”在数据可视化中的应用，确保图表既美观又准确。视觉编码的优化：如何选择最合适的图表类型（柱状图、折线图、散点图、热力图）来传达特定关系（比较、分布、构成、关系）。避免误导性可视化：讨论坐标轴截断、不恰当的颜色使用和三维图表陷阱，维护数据的客观性。数据叙事（Data Storytelling）：学习如何构建一个逻辑清晰、层层递进的分析报告，将枯燥的数字转化为引人入胜的商业故事。第八章：交互式仪表板的构建与部署仪表板（Dashboard）是数据分析成果转化为日常监控工具的关键桥梁。本章着重于构建高效、实时的交互式报告。关键绩效指标（KPI）的设计哲学：如何从战略目标反向设计出可衡量、可行动的KPI。仪表板布局与信息层级：采用“概览-细节-下钻”的结构，确保用户能快速定位重点信息。用户体验（UX）考量：探讨如何利用筛选器、参数控制和交互式元素，使用户能够自主探索数据，提升报告的实用价值。附录：分析工具生态与最佳实践环境配置与效率提升：推荐常用的统计软件包、编程语言基础知识，以及提升数据处理速度的快捷技巧。案例研究集锦：通过实际的金融、市场营销和运营案例，演示如何整合前述所有技术，解决真实的商业难题。本书旨在为致力于提升数据分析能力、希望将数据分析转化为实际商业价值的专业人士提供一套全面、实用的行动指南。本书的价值不在于工具的炫技，而在于培养读者结构化的分析思维和有效沟通结果的能力。

作者简介

阿尔贝托·法拉利(AlbertoFerrari)微软商务智能解决方案顾问和培训师，已获得微软SQLServer分析服务(SSAS)大师的称号．《Microsoft Excel 2010 PowerPivot))和《Expert Cube Oevelopment with Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services and SQLBI Methodology》的合著者。

马可·鲁索(Marco Russo)微软认证培训师(MCT)，专注于Windows开发和商业智能解决方案，已获得微软SQL Server分析服务(SSAS)大师的称号；合著多本图书，其中包括《Microsoft PowerPivot for Excel 2010》和《Microsoff SQL Server 2012 Analysis Services：The BISM Tabular Model》。

目录信息

原书序
译者序
目录
第1章 PowerPivot简介
第2章使用PowerPivot的独特功能
第3章 DAX简介
第4章了解数据模型
第5章发布到SharePoint
第6章加载数据
第7章理解计值上下文
第8章理解CALCULATE
第9章使用层次结构
第10章使用Power View
第11章构建报告
第12章在DAX中执行日期计算
第13章使用高级DAX
第14章使用DAX作为查询语言
第15章使用VBA自动化操作
第16章比较Excel和SQL Server分析服务
· · · · · · (收起)