Excel函数与图表应用实例解析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学

作者:赛贝尔资讯

出品人:

页数:405

译者:

出版时间:2008-1

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787302166696

丛书系列:

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EXCEL
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具体描述

《Excel函数与图表应用实例解析》系统介绍了利用Excel的函数与图表实现数据处理、数据管理、数据统计、数据分析等方法，具有很强的实用性与可操作性。全书共分15章，前8章主要介绍Excel函数应用基础、逻辑函数和文本函数的典型应用实例、日期和时间函数的典型应用实例、数学和三角函数的典型应用实例、财务函数的典型应用实例、统计函数的典型应用实例、数据库和查找函数的典型应用实例、信息和工程函数的典型应用实例；后7章主要介绍图表应用基础知识、柱形图表在办公中的典型应用案例、折线图典型范例应用案例、XY散点图典型范例应用案例、饼图和圆环图典型范例应用案例、股价图及其他类型图表典型范例应用，以及图表高级应用——动态图表典型范例应用。

《Excel函数与图表应用实例解析》适合企业行政人员、人事档案管理人员、财务人员、市场分析人员、数据统计分析人员以及Excel爱好者使用。

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《数据驱动的商业决策与高级分析实战》本书聚焦于企业环境下的数据分析思维、高级统计建模以及前沿商业智能（BI）工具的应用，旨在将读者从基础的数据处理提升到能够利用复杂数据洞察驱动战略决策的高度。 --- 第一部分：数据分析思维与现代商业环境下的挑战第一章：从数据到洞察的思维跃迁本章深入探讨现代商业决策者必须具备的核心分析思维框架。我们不再仅仅满足于“发生了什么”（描述性分析），而是着重于“为什么发生”（诊断性分析）以及“未来将如何”（预测性分析）。内容涵盖了批判性思维在数据解读中的应用、避免常见认知偏误（如幸存者偏差、确认偏误）的方法论，以及如何构建清晰、可量化的商业问题（Problem Framing）。我们将引入结构化思维模型，例如MECE原则，应用于数据项目规划，确保分析的全面性和逻辑性。第二章：企业级数据生态系统解析深入剖析当前企业数据架构的复杂性。本书详细介绍了数据仓库（Data Warehouse）、数据湖（Data Lake）以及数据中台（Data Middle Platform）的架构差异、适用场景及其关键技术栈（如Snowflake, Databricks）。重点讨论数据治理（Data Governance）在确保数据质量、合规性（如GDPR, CCPA）和数据安全方面的核心作用。读者将理解数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）的各个阶段，并学习如何评估现有数据基础设施的成熟度。第三章：商业智能（BI）战略与路线图本章超越了工具介绍，聚焦于BI的战略定位。我们将探讨如何设计与企业业务目标对齐的BI战略，包括确定关键绩效指标（KPIs）的层级结构，构建平衡计分卡（BSC）。内容还包括自助式分析（Self-Service Analytics）的推广策略，如何平衡数据民主化与数据安全之间的关系，以及如何建立一个高效的数据驱动文化，让业务部门主动采纳数据洞察。 --- 第二部分：高级统计建模与预测分析第四章：回归分析的深度应用与模型诊断本章详细讲解多元线性回归、逻辑回归在商业预测中的高级技巧。重点讨论如何处理多重共线性、异方差性等经典回归问题，并介绍正则化技术（Lasso, Ridge）在模型选择和防止过拟合中的应用。此外，还将深入探讨模型诊断的复杂指标，如残差分析、Cook’s距离，并提供如何解释复杂回归系数的业务含义。第五章：时间序列分析：趋势、周期与季节性分解针对具有时间依赖性的业务数据（如销售额、库存波动），本章提供了全面的时间序列处理方案。内容涵盖经典分解法（加法模型与乘法模型），平稳性检验（ADF检验），以及更先进的预测模型，如ARIMA、SARIMA模型的构建与参数选择。同时，也将介绍指数平滑法（Holt-Winters）及其在短期需求预测中的有效性。第六章：分类与聚类算法在客户细分中的实战本章侧重于无监督和监督学习在市场分析中的应用。详述K-Means、DBSCAN等聚类算法在客户生命周期价值（CLV）细分中的操作细节与评估标准。在分类部分，重点介绍决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBMs）如何用于客户流失预测（Churn Prediction）和潜在客户评分（Lead Scoring），并着重讨论如何优化模型以提高召回率或精确率以适应不同业务目标。第七章：实验设计与因果推断（A/B Testing 进阶）对于需要评估营销活动、产品改动效果的场景，本章提供了严谨的实验设计方法论。内容涵盖了样本量计算、检验效力和显著性水平的确定。进阶内容包括多变量测试（Multivariate Testing）、A/A测试的实施，以及在无法进行随机对照实验时，如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等方法进行因果推断，以减少选择偏差。 --- 第三部分：现代数据可视化与交互式叙事第八章：数据可视化的认知科学基础本章探讨人脑处理视觉信息的原理，指导读者如何选择最能传达信息的图表类型（如对比图表、关系图表、分布图表）。内容包括颜色理论在数据可视化中的应用（如区分度、可达性），以及如何设计避免信息过载的“数据墨水比率”高效图表。第九章：构建高性能的交互式仪表板本章聚焦于如何利用现代BI平台（如Tableau, Power BI或其他开源工具）构建兼具美观性与功能性的业务仪表板。重点讲解参数驱动的交互设计、动态过滤逻辑的构建，以及如何设计“下钻”（Drill-down）路径，使用户能够从宏观指标自然地探索到驱动该指标的底层数据。讨论了移动端优化的仪表板设计原则。第十章：数据叙事的力量：从报告到影响数据叙事是将分析结果转化为可执行行动的关键桥梁。本章指导读者组织数据论点，构建引人入胜的“数据故事线”。内容包括如何确定目标受众的知识水平、如何平衡数据严谨性与叙事流畅性，以及如何使用“行动呼吁”（Call to Action）结尾，确保数据洞察能够有效转化为管理层的决策和业务流程的改进。 --- 第四部分：大数据技术栈与自动化实践第十一章：SQL：超越基础查询的高级操作本章针对数据分析师和工程师，深入讲解SQL的性能优化和复杂数据操作。内容涵盖窗口函数（Window Functions）在复杂排名、移动平均计算中的应用，公用表表达式（CTE）的嵌套使用，以及如何编写高效的JOIN语句和子查询以应对海量数据。第十二章：Python/R在业务分析中的自动化工作流本章展示如何利用编程语言将重复性的数据获取、清洗、分析和报告生成过程实现自动化。重点介绍使用Pandas进行数据清洗的惯用技巧，利用Requests/BeautifulSoup进行网络数据抓取，以及如何集成API接口自动更新分析模型。内容还包括版本控制（Git）在分析项目中的协作应用。第十三章：将分析结果部署到生产环境探讨分析结果的实用化路径。内容涉及如何使用调度工具（如Airflow）管理数据ETL/ELT流程，如何将训练好的预测模型（如使用Scikit-learn/TensorFlow）通过API部署为实时评分服务，以及构建数据管道（Data Pipeline）的健壮性与监控机制。本章强调分析成果的可重复性、可维护性和可扩展性。 --- 总结：《数据驱动的商业决策与高级分析实战》提供了一条清晰的路径，引导专业人士掌握从数据采集、建模预测到战略报告的全流程高级分析技能。它是一本面向业务分析师、数据科学家初学者以及寻求提升决策质量的管理人员的实操指南。本书的价值在于其对分析思维、统计严谨性与商业落地的深度结合。