21世纪高等院校计算机系列教材·Excel电子表格应用基础

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页数:253
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出版时间:2008-1
价格:26.00元
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isbn号码:9787113086503
丛书系列:
图书标签:
  • Excel
  • 电子表格
  • 办公软件
  • 计算机教材
  • 高等教育
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具体描述

《21世纪高等院校计算机系列教材•Excel电子表格应用基础》根据教育部高等教育司组织制订的《高等学校文科类专业大学计算机教学基本要求(2006年版)》编写,由教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会副主任卢湘鸿教授担任本套丛书的主编。全书的内容按照Excel 2003的特色和使用习惯进行了全面调整。《21世纪高等院校计算机系列教材•Excel电子表格应用基础》主要内容包括Excel工作表的创建、表格分类汇总和高级格式化、绘制图形、用图表分析数据、各类函数和公式的综合应用、数据管理和分析、数据透视表、Excel数据库管理、风络协作和与O舾cc其他应用程序的整合、‘VBA实例应用等。在第一版基础上,增加了管理统计方面的应用实例,内容主要包括数据集中度和离散度的度量、Excel数据分析库、概率分布、假设检验和回归分析等。

《数据驱动的商业决策:现代企业的数据分析与可视化实战指南》 内容简介 在当今这个数据爆炸的时代,信息的洪流正以前所未有的速度重塑商业格局。企业不再仅仅依靠经验和直觉来做决策,而是越来越依赖于对海量数据的深度挖掘、精准分析和高效可视化。《数据驱动的商业决策:现代企业的数据分析与可视化实战指南》正是一本旨在赋能企业管理者、分析师以及所有对数据科学感兴趣的专业人士的实战手册。本书聚焦于如何将原始数据转化为具有洞察力的商业智能(BI),从而支撑起更快速、更准确的战略和运营决策。 本书的编写理念是“理论与实战并重,工具与思维先行”。我们深知,强大的分析工具需要建立在扎实的思维模型之上。因此,全书内容结构紧密围绕“数据获取与清洗”、“核心分析技术”、“高级建模与预测”以及“交互式可视化报告构建”这四大核心模块展开。 第一部分:数据基础与清洗的艺术(奠定分析基石) 任何成功的分析工作都始于高质量的数据。本部分将带读者深入理解企业数据生态系统的构成,并重点解决数据质量这一“顽疾”。 第一章:企业数据概览与数据素养培养 本章首先界定了“数据驱动型组织”的特征,强调了数据治理的重要性。我们探讨了不同类型数据的特性(如结构化、半结构化、非结构化数据),并引入了数据素养(Data Literacy)的概念,即理解、评估和有效使用数据的能力。内容涵盖了数据生命周期管理的关键阶段,并着重分析了数据安全与合规性(如GDPR、CCPA等)在现代商业环境中的地位。 第二章:数据获取、集成与预处理技术 这是实践操作性最强的一章。我们详尽介绍了从不同源头(如关系型数据库、API接口、日志文件、网络爬虫)高效提取数据的技术路径。重点放在数据的清洗、转换与加载(ETL)流程。具体技术包括:缺失值处理的策略(插值法、删除法、预测法)、异常值检测与平滑处理、数据标准化与归一化、日期时间数据的复杂转换,以及如何使用正则表达式进行字符串的复杂解析与重构。本章将引用现代数据处理框架(如Pandas在Python环境中的应用原理,但不局限于特定软件)来演示高效的数据准备工作流。 第二部分:核心分析方法与统计思维(洞察力提炼) 数据准备就绪后,如何从中提取有意义的信号?本部分侧重于构建分析师的“分析工具箱”,确保读者能够运用恰当的统计和商业逻辑来检验假设。 第三章:描述性统计与探索性数据分析(EDA) 本章是转变为BI专家的必经之路。我们不仅讲解了均值、中位数、标准差等基本统计量的含义,更强调了它们在商业场景中的局限性。核心内容在于探索性数据分析(EDA)的系统化方法论:如何通过维度分解(Segmentation)、趋势分析(Trend Analysis)、相关性探究(Correlation Investigation)快速识别数据中的潜在模式、偏态和异常点。本章详细阐述了如何构建有效的单变量和双变量分布图表,以指导后续的建模方向。 第四章:商业假设检验与统计推断 商业决策往往基于对某些业务现象的判断,这些判断需要统计学支持。本章深入讲解了假设检验的逻辑框架,包括零假设、备择假设的建立,P值的正确解读,以及第一类和第二类错误。我们详细对比了T检验、方差分析(ANOVA)在不同业务场景下的适用性,例如A/B测试的结果评估、不同营销活动的效率对比。此外,本章还介绍了非参数检验的适用场景,拓宽了分析的边界。 第三部分:高级建模与预测技术(面向未来) 在掌握基础分析后,企业需要利用数据预测未来。本部分聚焦于如何应用成熟的预测模型来优化资源配置和风险管理。 第五章:回归分析在业务预测中的应用 本章以线性回归为起点,逐步过渡到多元回归和逻辑回归。内容不仅限于模型拟合,更侧重于模型的诊断和解释性。我们将讲解如何解读回归系数、评估模型拟合优度(R-squared, Adjusted R-squared),并深入探讨多重共线性、异方差性等常见问题及其解决方案。在应用层面,我们将展示如何利用回归模型进行销售额预测、成本估算和客户价值评估。 第六章:时间序列分析与趋势外推 对于库存管理、财务规划和需求预测等依赖于时间序列数据的领域,本章提供了实用的技术。内容涵盖平稳性检验(如ADF检验)、季节性分解,以及经典的时间序列模型如移动平均(MA)、指数平滑法(如Holt-Winters),并简要介绍了ARIMA模型的基本概念和构建流程,确保读者能够对未来走势做出相对可靠的预测。 第四部分:数据可视化与故事叙述(驱动行动) 最深刻的洞察如果不能被有效传达,就毫无价值。本书的最后一部分完全致力于数据可视化的力量,强调将分析结果转化为可执行的商业“故事”。 第七章:可视化设计原则与认知心理学基础 优秀的可视化不仅仅是美观。本章探讨了数据视觉化的认知科学基础,解释了人类大脑如何处理视觉信息。我们详细阐述了选择正确图表类型的原则(例如,比较、构成、分布、关系),并强调了数据墨水比(Data-Ink Ratio)和避免视觉误导的重要性。 第八章:构建高影响力的交互式仪表盘(Dashboard) 仪表盘是现代企业BI的核心。本章将指导读者从“需求定义”开始,设计出能够回答关键业务问题(KPIs)的交互式报告。我们将详细讲解如何利用现代BI工具(如Tableau、Power BI或Python/R可视化库)构建层次分明的叙事结构,实现多维度钻取(Drill-down)、筛选联动以及参数控制。本章的重点在于“叙事驱动设计”,确保每一次用户交互都能引导决策者得出明确的下一步行动建议。 总结与展望 本书的最终目标是培养一种“数据思维”——一种持续质疑、系统分析并善于利用数据验证的思维模式。通过学习本书内容,读者将能够独立完成从原始数据到最终商业决策报告的完整流程,真正实现数据的价值最大化。这不仅是一本工具书,更是一部助您在数据时代保持竞争力的战略指南。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧和排版也值得称赞。作为一本工具书,清晰的视觉引导至关重要。我发现这本书在图文配合上做得非常到位,几乎没有出现那种“图和文字描述错位”的尴尬情况。每一张截图都经过了精心的裁剪和标注,关键的操作按钮或者输入框都会用醒目的色块或箭头指示出来。特别是对于一些涉及到界面操作比较繁琐的功能,比如创建宏或者使用Power Query(虽然这个功能可能对基础教材来说偏难,但它用非常简化的方式引入了),书中会用分栏或者方框将“理论说明”和“实际操作步骤”严格区分开来,让我的眼睛可以非常放松地跟随作者的思路进行操作。而且,纸张的质量也很好,在频繁翻阅和对比不同章节时,也不会有那种廉价印刷品的刺眼感。这种对阅读体验的重视,让我更愿意拿起它来学习,而不是把它束之高阁,只在需要时才勉强翻阅。

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我是一名文科生,对数字和逻辑性的东西一直感到头疼。过去尝试过网上找一些零散的教程学习Excel,但总是学着学着就迷失在各种函数嵌套和符号的海洋里了。这本书的叙事风格非常舒缓且富有逻辑的递进感,这点我非常喜欢。它的语言组织不像那些冷冰冰的技术手册,反而更像是邻家学霸在给你讲解难题。比如,在介绍VLOOKUP函数时,它特意花了一大段篇幅来解释“查找值、查找区域、返回列标号、匹配类型”这四个参数的内在逻辑关系,而不是直接给出公式模板。它甚至用了一个比喻:VLOOKUP就像在图书馆里根据书名(查找值)在特定的书架(查找区域)里找到那本书,然后告诉你它在第几排(返回列标号)。这种形象化的描述,让我这个“逻辑困难户”一下子就抓住了核心要点。后面虽然也提到了INDEX/MATCH的组合应用,但它明确指出了在哪些场景下使用VLOOKUP更直观,哪些场景下INDEX/MATCH更灵活高效,这种对比和取舍的建议,非常贴合初学者的困惑,避免了我们盲目追求“最复杂”的解决方案。

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说实话,我本来对这类“计算机基础”的教材抱持着一种敷衍的态度,总觉得无非是把软件的帮助文档重新组织一遍。但是,这本教材的深度和广度完全超出了我的预期。它不仅仅是教你怎么用Excel这个软件,更是在传授一种结构化的数据思维。让我印象特别深刻的是关于“条件格式”那一章节的处理方式。它没有仅仅罗列出“如何设置突出显示单元格”的菜单路径,而是设计了一个关于“项目进度风险评估”的场景,通过不同的颜色梯度自动标记出高风险、中风险和低风险的任务项。这种将可视化与决策支持紧密结合的讲解方式,让我瞬间明白了条件格式的价值所在——它让数据自己“说话”。此外,书中对于数据校验和保护机制的讲解也极为细致。在设计一个多人维护的部门预算表时,如何通过数据校验限制输入范围,如何设置工作表保护防止关键公式被误删,这些在实际工作中非常实用的“防呆”技巧,这本书都进行了详尽的、带有风险警示的阐述。这已经不是一本简单的入门书了,它更像是一本关于“规范化电子表格管理”的操作手册,极大地提升了我工作表格的专业性和可靠性。

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我最看重一本教材的“后继发展潜力”,这本书在这方面做得非常出色。它不仅教会了我如何完成手头上的任务,更重要的是,它为我打开了一扇通往更高级数据分析世界的大门。在教材的收尾部分,它没有简单地画上句号,而是用一个“进阶探索”的章节,简要介绍了宏录制的基础,并提及了数据透视表的高级应用,如生成数据透视图和数据透视图。更重要的是,它引导读者思考“Excel的局限性”,并暗示了Python或R语言在处理海量数据时的优势。这种开放式的结尾,让我意识到Excel只是数据处理链条中的一环,而不是终点。这对于一个刚入门的学生来说非常关键,它树立了正确的学习观——工具是为人服务的,而不是被工具所限。它不仅教会了我如何“使用”Excel,更激发了我对数据科学领域进一步探索的兴趣,这对于我未来的职业规划无疑是一个积极的推动力。

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这本《21世纪高等院校计算机系列教材·Excel电子表格应用基础》简直是我的救星!我之前对Excel的认识仅限于输入数字和简单的加减乘除,总觉得它是个枯燥的工具。然而,这本书的编排方式彻底颠覆了我的看法。它从最基础的数据录入、单元格格式设置讲起,但绝不是那种干巴巴的理论堆砌。作者非常注重实操性和案例教学,每一个知识点都配有清晰的步骤图解和贴近日常学习、工作的实际案例。比如,在讲解函数那一章,它没有直接扔给我一大堆复杂的公式,而是先通过一个“学生成绩统计”的例子,让我直观地理解了 `AVERAGE` 和 `SUMIF` 的实际作用。看到那些原本需要手动计算半天的数据,瞬间就能得出结果时,那种成就感是无与伦比的。更让我欣赏的是,书中对数据透视表的介绍深入浅出,我以前总觉得那是个高大上的功能,这本书却用非常生活化的例子,比如“分析上个月图书馆借阅排行榜”,一步步引导我构建透视表,让我清晰地看到了数据背后的趋势和规律。这本书就像一位耐心且专业的私人教练,它知道我目前的水平,然后精准地推送我需要的“训练内容”,保证我每学完一章都能感到自己的能力得到了实实在在的提升,而不是被一堆陌生的术语淹没。

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